▲天机异构融合类脑计算架构
异构融合的人工智能是一种多模态系统，而驾驶自行车正是一个多模态任务——它既需要语音识别，也需要视觉识别和追踪，要求的是自行车电机或者传感器进行信息数据的收发，而系统对两者信息处理的编码模式是不一样的，这就是所谓的多模态。这个复杂的多模态任务于是成为施路平团队验证其异构融合成果的理想展示平台。
“成精的自行车”背后的清华力量？
8月1日，基于“天机芯”研究成果的论文“面向人工通用智能的异构天机芯片架构”（“Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture”）曾作为封面文章登上《自然》（Nature）。施路平解释：“我们进一步开发了一个无人自行车系统，植入了多种主流神经网络模型和受脑启发的计算模型，同时实现实时目标探测和追踪、语音识别、避障、平衡控制以及自主决策等多模态场景。”

▲《自然》封面图
“天机芯”是中国完全自主研发的技术成果，其中的异构融合思路由项目研究团队首先提出。清华大学为论文第一单位。论文通讯作者施路平在2012年入职清华大学，组建清华大学类脑计算研究中心，从基础理论、类脑计算系统芯片和软件系统全方位进行类脑计算研究，“天机芯”正是他带领团队研发多年的最新成果。
论文的7位共同第一作者，每位都与清华有颇深的渊源——清华大学精密仪器系副研究员裴京，本科、硕士均毕业于清华大学，1990年起在精仪系任教至今。美国加州大学圣塔芭芭拉分校博士后邓磊，2017年于清华大学类脑计算研究中心获博士学位。邓磊在博士论文中曾提出，类脑计算的本质应该是通过借鉴大脑信息处理的方式，获得解决人工通用智能问题的能力，深度学习和神经形态都只是实现理想类脑计算的手段——值得一提的是，裴京正是他的导师。此外，论文共同第一作者还有清华大学医学院教授宋森，清华大学自动化系副研究员赵明国，清华大学计算机系教授张悠慧，清华大学类脑计算研究中心博士生吴双、王冠睿。
对“天机芯”的期待？
“天机芯”控制的自动驾驶自行车不只是一次成功实验，更是一种具有启迪意义的新平台、新思路。团队通过这辆类脑自动行驶自行车，建立了一个异构可扩展人工通用智能开发演示平台，也为学界提供了一个发展人工通用智能的平台和思路。

“未来‘天机芯’的发展方向，是为人工通用智能的研究提供更高能效、高速、灵活的计算平台，还可用于多种应用开发，促进人工通用智能研究，赋能各行各业。”施路平说。
“天机芯”拥有广泛的未来应用前景。裴京表示，作为异构融合芯片，不管是深度学习加速器还是神经形态芯片能够做到的事情，“天机芯”都能完成，更重要的是它能够完成一些加速器或芯片原本单独无法完成的任务。
比如在运动视频分析中，使用机器学习算法模型会因为数据传输速度有限且数据量大而造成卡顿；神经形态芯片虽然数据量小，但会降低精度。将两种模态结合后，则能在代价和功能上实现良好平衡。
“天机芯”的低能耗、低成本，意味着它在家庭和服务性场景中具有广泛的应用前景。除了自行车，自动驾驶汽车、智能机器人等领域都值得期待。
面向未来，“天机芯”拥有无限可能。
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“今年征集的各类领先科技成果有数百项，来自中国、美国、德国、英国、瑞典、俄罗斯等国家。根据推荐委员会投票选举，投票率领先的科技成果在大会上发布。”推荐委员会中方主任邬贺铨院士说。