十问亿级神经元类脑计算机：AI领域有望突破，哪些还需火候( 三 )
潘纲：对 。操作系统的主要任务是管理类脑计算机的硬件资源，而管理的目的是更加充分高效的利用 。因为计算模式不一样、硬件不一样，现有的操作系统无法移植过来使用，所以需要自己的操作系统 。
我们希望如果未来类脑计算机发展起来以后，编写人工智能任务程序的时候，只需要针对操作系统写，而不是针对芯片 。
8.澎湃：今年年初，清华大学微电子所研发了全球首款多阵列忆阻器存算一体系统，成果在《自然》在线发表 。请问浙大的类脑计算机与清华这个存算一体系统之间，在设计思路和原理上有什么异同?
潘纲：类脑芯片是类脑计算机的核心部件，类脑芯片本身有不同的技术路线，忆阻器是其中一条路线 。忆阻器是一种新型器件，可以用来“搭建”类脑芯片，就好像是芯片中的一种基本砖块，它有些特别好的性能，例如有“记忆”功能;但是忆阻器目前的工艺还不够成熟，暂时还无法实现大规模集成，但未来很可能是类脑芯片必备的器件
我们去年研制的达尔文二代类脑芯片因为需要支持大规模神经元，没有用忆阻器技术做，是用一种更加成熟的技术，与英特尔和IBM的技术方案比较接近 。
9.澎湃：团队对达尔文2代类脑芯片有产业化的计划吗?
潘纲：我们暂时还没有，希望在某些关键技术上再继续做一些突破 。有很多种原因 。虽然现在媒体都很关注，但我们还是有比较清醒的头脑，知道类脑计算技术并不是说几个词语出来就能马上用起来，还是需要一些技术的沉淀和积累 。
应该说，因为这项技术还是比较新的，真正应用可能还是有一定的距离，还是需要再打磨 。或者说还是需要国内外同行们一起努力，再坚持做几年 。那样我觉得可能会出现更加成熟的条件，再往下做 。现在做其实也可以，但是可能比较辛苦 。
10.澎湃：类脑计算还处于初步阶段，如果要实现类脑计算机真正应用，或者说类脑芯片能够量产、实现其功能，这中间需哪些方面的努力?
潘纲：还需要很多工作 。芯片上肯定还得改，使其集成度与效率更高 。例如IBM单个类脑芯片才集成100万个神经元，实际上能够做的事情不多，所以规模上肯定还要提升 。
第二方面，算法很重要，最后需要与算法结合起来实现应用 。需要依照芯片的仿脑方式，设计特别的算法 。
我在新闻发布会上介绍，我们所展示的机器人有几个核心功能，都初步地用类脑的方式实现了 。但客观的说，现在这些核心的功能例如路径规划、图像识别和语音识别等，如果真正去商用，还需要在性能上做出比较大的提高 。所以算法是未来非常重要的一方面 。
【十问亿级神经元类脑计算机：AI领域有望突破，哪些还需火候】 第三方面，类脑计算机的硬件、软件和算法这三个方面，单凭一个学校或者一个单位是做不好的，需要更多有志于类脑计算的同行们加入 。
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