材料一：
2019年8月1日出版的《自然》杂志封面上，一项中国科学研究成果成为绝对主角。这颗画着大脑、充满科技感的芯片，叫“天机芯”，是世界首款异构融合类脑芯片，也是世界上第一个既可支持脉冲神经网络又可支持人工神经网络的人工智能芯片。研发出“天机芯”的，是清华大学施路平团队。该团队在本期杂志上发表的论文，更实现了中国在芯片和人工智能两大领域《自然》论文零的突破。
（摘编自搜狐网《天机芯带您从零崛起》）
材料二：
目前传统计算机芯片，主要基于冯诺依曼架构，处理单元和存储单元分开，通过数据传输总线相连。芯片总处理信息能力受总线容量的限制，构成所谓“冯诺伊曼瓶颈”。而且传统计算机的处理单元一直处于工作状态，导致能耗巨大。同时，由于需要精确的预编程，传统计算机无法应对编程以外的情况和数据。而大脑结构则完全不同：神经元（处理单元）和突触（存储单元）位于一体，不需要高能耗的总线连接，突触是神经元之间的连接，具有可塑性，能够随所传递的神经元信号强弱和极性调整传递效率，并在信号消失后保持传递效率。突触的这种性质，使大脑神经网络结构动态可塑，能够随外部数据的变化而适应调整。脑神经网络包含1000亿神经元和100万亿个神经突触，他们相互连接组成一个庞大而复杂的神经网络，使人脑信息处理能力超强，而神经元只在工作时消耗能量，大脑的功耗极低；可大规模并行处理多个信号；具备学习能力，在海量数据处理方面有巨大优势。
类脑计算芯片可模拟人类大脑信息处理方式，能以极低的功耗对信息进行异步、并行、低速和分布式处理，并具备自主感知、识别和学习等多种能力。同传统计算芯片相比，类脑计算芯片将实现两个突破：一是突破传统“执行程序”计算范式的局限，有望形成“自主认知”的新范式；二是突破传统计算机体系结构的局限，实现数据并行传送、分布式处理，能够以极低功耗实时处理海量数据。
（摘编自唐旖浓《美国类脑芯片发展历程》）
材料三：
预测2018-2020年中国人工智能芯片市场规模及增长情况
材料四：
今天类脑芯片的发展最根本的优势在于，类脑计算可以绕开比特编程和摩尔定律。在算力极限面前，是跟量子计算一样都是人类的主要救生船。但是类脑芯片在今天还有极大的不确定性，尤其是有一些基础问题无从解答。
比如类脑芯片的任务性处理能力差、算力水平过低。虽然经过几年的发展，类脑计算可以处理的任务越来越多，但是要看到这些任务都有严苛的先决条件。对于绝大部分计算目标来说，类脑芯片都带不动。另一方面，用电子电路模拟人造突触，是极其不划算的一件事。它要花费极高的工艺与技术成本，来实现效率并不高的神经元模拟。所以面向未来，更多人认为一定要找到可以代替晶体管的，属于类脑计算的新材料——但是这个材料是什么，如何才能做到像硅晶片一样便宜，今天都是未知数。
还有，适配类脑计算的架构、算法、编程方案等等也处在广泛的空白期。尤其在我们身边，还要特别警惕一件事，那就是类脑芯片虚假繁荣带来的危险。AI火了之后，更未来更AI的技术成为投融资与政府扶持热点，是一件很自然的事。但类脑计算和类脑芯片，事实上还有非常远的路要走。今天在产业中讨论它，很多时候都是漫无边际的非理性畅想。
（摘编自电子工程世界网《类脑芯片简史：2019或成类脑芯片爆发元年》）
