隨着第四次工業革命的到來，半導體行業越來越重視神經形態晶片（Neuromorphic Chips）。這種芯片與人腦頗為相似，可模仿大腦有效處理數據，而且還能輕松識別大數據、人工智慧（Artificial Intelligence, 簡稱 AI）以及機器學習等要求較高的全新技朮帶來的海量數據，遠勝當前的相關機器。通過神經形態芯片進行的計算能夠准確學習不斷演進的數據，從而有望在多個領域發揮重要作用，如聲音/面部識別和數據挖掘等。
神經形態芯片：如同大腦般工作的半導體器件
神經形態晶片是一款全新的小型半導體芯片，靈感源自人類大腦，能夠復制信息并思考處理方式。人體的1，000億個腦神經元能通過100萬億個突觸實現互聯互通，使大腦能快速處理并保存信息。這些突觸釆用并行連接方式，因而神經元網絡能以較低的功耗（約20瓦），同步進行記憶、演算、推理和計算；相比之下， AlphaGo 則需要消耗大量的功耗。人類大腦的神經元信息傳輸系統可以較低功耗進行高度并行的計算，這對AI的發展來說，尤為關鍵。因此，半導體行業將工作重點轉到了針對人類大腦的研究。
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神經形態技術提供無與倫比的功能，可儲存、計算、識別海量數據，并對其進行模式分析。工程師精妙地詮釋了神經元結搆處理信息的過程——神經元結搆首先交換脈沖信號（spike-shaped signals），然后控制突觸連接間的連接強度，從而進行信息處理，這與半導體內的信息處理過程類似。在此基礎上，工程師搆建了神經形態芯片。
范紐曼型架構電腦(Von Neumann computer)結構能夠連續處理輸入數據，但在功耗、模式識別、實時識別和判斷方面有所局限。該結搆雖然在運行數字計算或精確編寫程序方面表現卓越，但在處理、理解圖像和聲音方面能力有限。
簡言之，計算機通常由CPU（中央處理器）、內存和其它輸出輸入硬件搆成。信息從CPU進入內存，再從內存傳到硬件。這期間的速度會下降，進而形成瓶頸。設計神經形態芯片的目的，就是為了克服實時信息過程中的處理速度問題。
神經形態技術的關鍵是模擬人腦的并行序列計算機。通過這類計算機，我們能夠同時實現海量記憶體，進行海量計算。神經形態芯片通過模擬人腦結搆，可識別更多樣化的信息（例如非典型文本、圖像、聲音和視頻），并將其歸納為模式，而此前的計算機則無法做到這一點。神經形態芯片能夠同時進行數據輸入輸出，且功耗與現有半導體器件相比大大降低。
推動第四次工業革命的下一代核心技術
發展人工神經網絡半導體設備，并將其改進為神經形態晶片，最終形成全新的計算系統，可大大增強內存半導體的功能，并顯著提高邏輯半導體的計算能力。也就是說，當收到外部指令時，計算機芯片如同人腦一般，可以同步進行多項操作和信息處理。
神經形態晶片完善后，未來的AI技術將能夠在超低功耗下運行，同時大大提升性能，如同人腦一般。這種基於硬件的AI被命名為脈衝神經網絡（Spiking Neural Network, 簡稱 SNN），有別於基於軟體的深度神經網絡（Deep Neural Network, 簡稱 DNN）。雖然AI技術日新月異，但還無法媲美人類大腦。然而，有了神經形態技術，我們就能縮小AI技術與人類大腦的差距。
神經形態晶片還將有望被應用到各類IT技術中，例如面部識別、聲音識別、機器人、無人機、自動駕駛汽車和可穿戴設備。這些技朮屬於未來的核心技朮，將在第四次工業革命中起到重要作用。其中，神經形態技朮將為我們帶來更為復雜的IT技朮，例如能夠精確診斷病患的AI醫生、無需人工干預的自動駕駛汽車等等。神經形態芯片具備高利用率，增長潛力不可限量。
激發IT與半導體公司斗志，爭先進行技術開發
許多跨國IT公司都開始研發自己的神經形態技術，為了在第四次工業革命過程中確保先進技朮創新和國家競爭實力。
2013年，高通（Qualcomm）發布了其自行研發的“Zeroth”處理器，該處理器具有人腦學習能力。2014年，IBM在美國國防高等研究計劃局(US Defense Advanced Research Projects Agency, 簡稱 DARPA)的領導下，參與了“自適應塑料可伸縮電子神經形態系統（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics, 簡稱 SyNAPSE）”項目，也成功開發了一款叫做“TrueNorth”的神經形態芯片。該款芯片具有100萬個電子神經元和2.56億個電子突觸。2017年，英特爾（Intel）宣布推出第一款能夠自我學習的神經形態測試晶片。這款芯片叫做“Loihi”，有13萬個神經元和1.3億個突觸。2018年，英特爾建立了英特爾神經擬態研究社區（Intel Neuromorphic system code-named, 簡稱 INRC）；最近，就在2019年7月，英特爾又發布了神經形態系統。該系統代碼名為“Pohoiki Beach”，將64個單位的Loihi集於一體。同時，三星電子在2019年6月公布了旨在加強自身神經處理單元（Neural Processing Unit, 簡稱 NPU）能力、向神經形態處理器技術拓展的計划。
2016年10月，SK 海力士與史丹佛大學（Stanford University）關於 “人工神經網半導體器件的聯合研發(Joint Research and Development of Artificial Neural Network Devices)”協議，進而全面啟動本公司的神經形態晶片研發。SK海力士計划釆用鐵電材料開發神經形態芯片。該芯片在不同電壓下，能夠存儲各種差異化數據。
資料來源：https://news.skhynix.com.cn/neuromorphic-chips-the-key-to-future-semiconductor-technologies/
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