類神經形態晶片

類神經形態晶片（Neuromorphic Chip）是模仿生物神經系統結構和運作方式的專用硬體。與傳統馮紐曼架構的計算機不同，神經形態晶片使用脈衝神經網絡（Spiking Neural Networks, SNN），更接近大腦的真實運作。

核心特徵：

• 事件驅動：僅在神經元發出脈衝（spike）時消耗能量，而非持續運算
• 記憶與計算融合：消除馮紐曼瓶頸的數據搬運
• 大規模並行：數百萬個簡單神經元同時運作
• 適應性：支持可塑性和線上學習

代表性晶片：

• Intel Loihi 2：130萬神經元，支持片上學習
• IBM TrueNorth：100萬神經元，僅消耗70mW
• 清華大學「天機芯」：融合神經形態與傳統計算

應用優勢：

• 邊緣AI：超低功耗（比GPU低1000倍），適合物聯網
• 實時處理：事件驅動架構適合傳感器數據流
• 機器人：與類神經感測器（如動態視覺傳感器DVS）配合
• 腦科學研究：模擬神經迴路，理解認知機制

挑戰：

• 編程模型不成熟，缺乏統一框架
• 與現有深度學習生態系統整合困難
• 規模化生產和商用化仍在初期