从人类特征的角度来看，AI 芯片的功能可以与人类特征的 3 个层次：人体、人脑、人性相对应，把智能机器做成真正类人的设备（见图 17.5）。
图 17.5 AI 芯片功能与人类特征的 3 个层次
现在市场上主流的深度学习加速 AI 芯片，主要功能还只是一个矩阵乘法和加法运算的算术运算器而已，它本身既没有自主性，也没有自学习、自进化等智能功能，因此离真正的智能芯片还有很长的路要走。但是，基于神经形态的类脑芯片正在不断取得新的进展，很有在不久的将来取代深度学习 AI 芯片的势头。也有研究人员开始基于 GAN 这类下一代 AI 算法来开发芯片。GAN 的出现给研究人员提供了一种重塑世界的可能性。通过 GAN，计算机正在以一种更加高维度的抽象思维去构建自己所理解的世界。
现在 AI 芯片的研发项目大部分集中在模仿人脑的层次，但也有少数正在研究另外两个层次，尤其是关于人体这个层次，近年来也取得了较大的进展，包括传感器内计算（In Sensor Computing）和具有嗅觉功能的 AI 芯片。
将 AI 推理功能整合到带有丰富传感器的嵌入式平台（如自动驾驶汽车、可穿戴设备等）中引起了人们极大的兴趣。这种系统设计的中心问题是需要在本地用非常有限的能量从感测到的数据中提取信息。这需要设计用于处理传感数据的低功耗深度学习 AI 系统来实现。在传统的系统中，传感部分的电路与计算电路是完全分开的，两者之间的数据传输就造成了大量能耗。Sai Zhang 等人提出的传感器内计算架构 [309] ，消除了传感器与处理器之间的接口。该架构以模拟方式将推理计算嵌入带有不少噪声的传感器电路中，并通过重新训练超参数来改善数据处理性能。
另外一个比较具有里程碑意义的例子是使用新的 GNN 来实现一个具有嗅觉功能的 AI 芯片。气味是很多生命有机体共有的一种感觉，并且在生命体对外部
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