1分钟知识锦囊｜苹果新手机里的“仿生芯片”到底是什么意思？

提问：@新用户1783715

今日锦囊答主：杨健 芯智讯创始人兼总编（公众号ID：芯智讯 icsmart）

仿生是模仿生物系统的功能和行为，来建造技术系统的一种科学方法。它打破了生物和机器的界限，将各种不同的系统沟通起来。

从这个角度来看，人工智能芯片可以算作是仿生芯片。但是我认为目前的人工智能还只是停留在人工阶段，真正的智能应该是具有自我学习能力（不需要依赖大数据训练，会自主学习），新型的类脑芯片才算得上是真正的仿生芯片。

所以，我不认为苹果A12并是什么仿生芯片，可能这么叫是为了听上去高大上一些。其实际上就是手机SoC当中加入了AI运算加速内核。苹果A11/A12当中都集成了专门用于神经网路计算的独立处理单元（独立的内核），也就是大家常听到的NPU（不同厂商叫法会有差异）。一般在手机的SoC当中，CPU主要负责一些通用计算，能处理各种复杂的任务，适应性强。比如它也能够处理图形任务、进行人工智能计算，只不过效率要比GPU、NPU低。

而GPU则主要负责处理图形任务，它的优势就在于可支持大规模的并行计算架构，非常适合一些简单重复的计算任务。目前也被很多的厂商用于深度学习、数据模型的训练上。虽然大规模部署算力强大，但是功耗也是非常的大。所以，主要被应用于一些对于功耗要求不是很高的人工智能计算领域。

现在大家所说的AI芯片实际上就是专用型的ASIC芯片。它的AI计算能力和计算效率都直接根据特定的AI算法的需要进行定制的，所以相对CPU、GPU，其可以实现体积小、功耗低、高可靠性、保密性强、计算性能高、计算效率高等优势。所以目前在终端侧（特别是移动终端）的AI计算上，很多厂商都开始选择采用专用的AI芯片，或者在SoC当中集成NPU内核。

回过头来说苹果A11/12当中集成的NPU内核，这实际上是一些特定的神经网络类型即AI算法（比如语音/图片识别、人脸识别等算法）的硬件化，主要就是起到针对这些AI算法运算的加速。比如原本做图像识别，一分钟只能识别一百张，而有了NPU加速则可实现一分钟识别数千张图片，不仅速度更快而且功耗也更低。

不过NPU也有其缺点，一旦设计完成，对应的AI算法就无法更改，无法升级。但是它可以与手机SoC当中的CPU/GPU/DSP来协同进行AI计算(高通骁龙845的AI神经网络引擎就是通过调配CPU/GPU/DSP来协同进行AI计算)，所以可以在一定程度上弥补灵活性上的缺失。

目前手机芯片上所能提供的AI能力，主要是针对语音、图片、人脸、AR等的一些应用。另外神经网络引擎也拥有一定的机器学习的能力，比如你每天都刷脸解锁，所以AI也学习你脸部面容的一些变化（人的面容会因为慢慢的衰老而发生变化）。

总的来说，我们应该将A12芯片作为一个整体来看，其AI的能力并不仅仅是由NPU提供的，在一些场景下，其他的CPU/GPU等内核也会参与到AI运算当中，而NPU的作用也主要是针对特定的AI算法进行加速。

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仿生芯片是什么意思

仿生芯片是一种模仿生物学系统的行为和功能的电子芯片。它模仿了人类大脑中处理信息的方式，并具有自适应性和学习能力。仿生芯片是一种创新性的技术，可用于机器人、自动驾驶汽车、医疗设备和其他智能设备。它可以实现更高效、更自然的交互，并提高设备的智能水平。此外，仿生芯片还可以用于研究神经系统和认知科学，有助于更好地理解大脑的工作原理。仿生芯片是未来科技发展的一个重要方向，将会带来更多的创新和应用。

仿生芯片介绍

仿生芯片是一种用于模拟生物系统的微型电子器件。它的设计灵感来自于生物学，尤其是生物神经系统的结构和功能。

仿生芯片可以模拟人类的感知、运动、记忆和学习等功能。它的目的是将人工智能技术与神经科学、生物学等领域结合起来，开发出更加智能、自适应和高效的电子系统。

仿生芯片的主要特点包括：

1. 模拟生物神经系统的结构和功能，具有更高的适应性和智能性。

2. 具有更快的响应速度和更低的能耗，可以在更小的空间内实现更多的功能。

3. 可以模拟和学习人类的感知、运动和认知过程，具有更强的智能性和自适应能力。

4. 可以应用于机器人、智能家居、医疗设备等领域，具有广泛的应用前景。

目前，仿生芯片技术已经成为人工智能领域的研究热点之一。未来，随着科技的不断进步，仿生芯片将会在各个领域带来更多的创新和突破。

相关资料

仿生芯片是一种模仿生物神经系统的电子器件，用于处理信息和控制机器人的行为。它的设计灵感来源于生物神经系统的结构和功能，例如大脑的神经元和突触。仿生芯片通常由硅芯片和生物元件组成，可以模拟神经元的电信号传递和突触的化学反应过程，从而实现类似于人脑的信息处理和决策。它可以应用于机器人、智能交通、医疗诊断等领域，具有高效、低功耗、高度可靠等优点。

扩展资料

仿生芯片是通过模仿生物神经系统的结构和功能，将其应用于人工智能和机器学习领域的一种新型芯片技术。它不仅能够模拟人脑的神经元和突触之间的连接，还可以实现自适应学习和感知能力。因此，仿生芯片具有在处理复杂数据时高效、低功耗和智能化的优势。目前，仿生芯片已经被广泛应用于人工智能、自动驾驶、机器视觉、机器人等领域，并且有望在未来进一步发挥作用，推动人工智能技术的发展。

总结

仿生芯片是一种模仿生物系统神经系统的芯片，通过模拟神经元之间的信号传递和处理，实现人工智能的目的。该技术可以应用于机器人、智能控制、图像识别、语音识别、人脸识别等领域。仿生芯片的根本目的是为了提高人工智能的自适应性、自学习性和适应性，从而实现更加智能化的人机交互。目前，仿生芯片技术还在不断发展和完善中，未来有望成为人工智能领域的重要技术之一。

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