屏幕上跳出来的脑电波形，跟我家猫上次看到逗猫棒竖尾巴的波形几乎重合。
我当时愣了。
这玩意儿不是什么生物实验的培养皿，是国内团队做的类脑测试芯片。
之前我对类脑计算的全部认知，还停留在科幻片里那种“插个芯片就能过目不忘”的桥段，结果真站在实验室里才发现，这东西根本不是奔着“造个人脑”去的。
不是“模仿人脑”，是换了个思考的底层逻辑
原来的CPU走的是冯诺依曼架构，存算分离——数据存在内存里，计算在CPU里，跑大模型的时候，70%的功耗都花在数据在两个模块之间来回搬运，不是真正的计算。类脑芯片的逻辑完全反过来，存算一体，每个神经元节点本身就带存储功能，不用来回倒腾数据，而且是事件驱动——没有信号来的时候，芯片几乎不耗电，只有接收到对应的刺激（比如像素点的亮度变化，或者传感器的震动信号），对应的神经元才会放电，跟人脑的神经元工作模式一模一样。
我当时听博后解释的时候，第一反应是，这不就是把原来的“等所有数据凑齐了再算”，换成了“来一个信号就处理一个”？对，就是这个意思。比如你现在用的手机拍一张照片，要先把整个图像的所有像素点都传到CPU，调一遍所有的滤镜算法，最后出图，整个过程功耗大，还慢。要是换类脑芯片，只有图像里有变化的像素点（比如你拍的路边有个跑过去的狗）才会触发信号，静止的背景根本不会耗电，整个识别狗的过程，功耗可能只有原来CPU的千分之一。
之前我以为类脑就是要把人脑的860亿个神经元全抄到芯片上，博后直接笑出了声，说那得做个足球场那么大的芯片才行，现在最先进的类脑芯片，最多也就集成了上亿个神经元，连人脑的零头都不到，根本不是要抄全，只是抄了最省电的那部分逻辑。
现在的类脑芯片，离“聪明”还差了十万八千里
很多宣传吹类脑是“下一代AI的终极形态”，能跟人一样思考，有自我意识，纯纯的忽悠。现在的类脑芯片，本质上就是个反应快的反射弧。比如你手碰到烫的东西，不用等大脑皮层反应，脊髓直接就指挥你缩手，这个过程不需要思考，只需要快速反应。现在的类脑芯片就只能干这种事——比如实时监测电网的温度异常，或者给视觉假体传信号，根本做不到像ChatGPT那样写论文，也做不到像AlphaGo那样下围棋。
说实话，我当时还特意测试了下，让那个芯片算12+15，等了快两秒才出结果，还不如我口袋里的计算器反应快。博后说这太正常了，类脑芯片本来就不是用来算算术的，它的优势是不用提前给它写死所有规则，遇到杂乱的、没有规律的信号，它能自己慢慢微调神经元的连接强度，找出里面的规律。比如你给它看一百张流浪猫的照片，它不用你给它列出来“尖耳朵、长尾巴、短绒毛”这些特征，自己就能把猫的样子记下来，下次遇到流浪猫直接就能认出来，而且这个学习过程不用耗电，也不用占很大的存储空间。
你要是拿它来算房贷、做表格，那纯属脑子有病，但是你要是拿它来当烟雾报警器的核心模块，它能从窗外飘进来的烧烤味里分辨出有没有真正的火情，还能用纽扣电池供电跑大半年，不用你天天换电池，这才是它真正的用处。
别等“机器人觉醒”，先看看它能解决你身边的麻烦
去年上海的地铁已经在测试用类脑芯片做轨道的裂纹监测，原来的传感器要把所有的轨道数据都传到后台服务器分析，一个地铁站的服务器一年电费就要几十万，现在换了类脑芯片，传感器本身就能识别轨道的异常震动，功耗只有原来的百分之一，数据根本不用传到云端，本地就处理完了，只有真的发现裂纹了，才会给运维人员发消息，省了超多的带宽和电费。
还有渐冻症患者用的视觉假体，原来的脑机接口芯片功耗高，贴在脑皮层旁边容易发烫，时间长了会有排异反应，现在换了类脑芯片，跟脑神经元的信号匹配度更高，功耗只有原来的几十分之一，贴在头上就能识别眼球的运动，控制鼠标打字，不用天天充电。
我当时问博后，那你们做这个，到底什么时候能做出来跟人一样聪明的AI？他翻了个白眼说，至少还要五十年，现在我们连果蝇的脑子都没完全模拟明白——果蝇的脑子才10万个神经元，我们现在的芯片模拟果蝇的脑子都还偶尔卡壳，还人呢？
很多人觉得类脑计算就是用活的神经元做芯片，也就是所谓的“生物计算机”，不对，现在绝大多数落地的类脑芯片，还是硅做的，只是逻辑跟神经元一样，不是真的把活的脑细胞养在芯片里，那个方向还在实验室的早期阶段，离落地远着呢。
上周我把这个事跟我朋友说，他说那是不是以后我家的扫地机器人换了类脑芯片，就能记住我家猫掉毛的位置，每次打扫都重点扫，还不用我天天给它充电？
我说那倒真有可能。
不过你别指望它能给你煮咖啡。
它现在也就只会扫扫地，反应快点而已。
作者|科技
排版|科技
审核|见微