■武晓莉

　　一个小机器人，在一个色块的方阵里，经过学习，会只沿着白色的色块运动。这个学习过程的实现，并非通过事先给机器人编写好代码，而是通过基于神经传导物质多巴胺来完成。
　　这个小机器人拥有一个名叫“高通Zeroth”的脑启发计算系统，该系统被业界看作是终端的未来发展方向。当传统的芯片厂商还在围绕着如何加快终端的运行速度和最大限度地改善电池续航能力进行研究时，具有前瞻思想的诸如高通这样的领航企业，已把目光放到了满足消费者更高期望和要求上了。
　　随着移动计算的盛行，人们对日常生活中使用和互动的移动终端也会产生更高的期望。人们希望这些终端更加智能，可以预测更多需求，从而使人与终端之间的互动变得更加自然。但是，使用传统的计算架构来实现这些目标并不容易，特别是在功率和尺寸都受到限制的终端环境中。高通公司的业务发展总监SamirKumar说，在过去的几年中，他们的研发团队一直致力于开发一种突破传统模式的全新计算架构。他们希望打造一个全新的计算处理器，来模仿人类的大脑和神经系统，使终端拥有大脑模拟计算驱动的嵌入式认知。
　　高通Zeroth有以下3个主要目标：
　　第一，仿生式学习。未来，Zeroth产品不仅可以模仿类似人类的感知，还拥有学习生物大脑如何活动的能力，不需要通过大量代码对行为和结果进行预编程。目前，研发人员已经开发出一套软件工具，使终端能够不断学习，并从周围环境中获得反馈。前面所说的那个小机器人就是这样的产品。
　　第二，使终端能够像人类一样观察和感知世界。Zeroth的另一个主要支柱功能是尽力再现人们感官和大脑交流信息的效率。神经科学家已建造出精确描绘生物神经元在发送、接收或处理信息时行为特征的数学模型，即神经元仅在生物细胞膜中达到特定的电压阈值时才精准地发出电脉冲，这种脉冲被称为“尖峰脉冲”，这些脉冲神经网络（SNN）能够对数据进行高效编码和传输。
　　第三，神经处理单元（NPU）的创造和定义。Zeroth的最终目标是创造、定义和规范这一新的处理架构——神经处理单元（NPU）。未来，NPU或将被应用于多种不同的终端，也可并行运行在系统级芯片（SoC）上。该项技术实现后，即使是一个普通的用户，也可以使用传统编程语言来编写程序，或利用NPU“训练”终端，让它实现类似人类的互动和行为。
　　笔者认为，也许只有这样的构想才算得上是创新。那些还在标称终端设备拥有几核处理器、几G容量以及几个小时的续航能力的厂商，是时候该考虑一下用户的前瞻需求了。