人脑和计算机哪个结构更复杂?计算机可否像人脑一样自我学习与进化?智能机器是否可以像人类一样思考与行动?人类能否打造像人脑一样的“机器脑”?这些你可能想过的问题，都属于类脑计算研究的领域。
(资料图)
类脑计算是指利用数字电路、模拟电路、数模混合电路或新器件来仿真生物神经元以及神经元间的突触连接，进而利用超大规模集成电路(Very Large Scale Integrated，VLSI)系统来模仿神经系统中的神经生物学结构。和现有冯诺伊曼体系结构 计算与存储分离的特点相对，类脑计算中的神经元结构既有计算能力，也有存储能力。类脑计算的这种特点从根本上消除了冯诺伊曼体系结构的“存储墙”问题。通过对类脑计算进行研究，能够更好地理解脑计算模型，为实现类脑智能提供路径。
综观全球，类脑研究不断取得新进展。我国于2021年正式启动科技创新2030——“脑科学与类脑研究”重大项目，将大力开展类脑研究。一些发达国家也相继提出类脑研究计划。可以预见，类脑研究将进入前所未有的高速发展期，催生一批新理论和技术成果，引领新一轮科技革命。目前，类脑计算的基础理论和核心技术已取得不少突破。
中国为脑计划项目制定了一个十五年计划(2016-2030 年)，前五年与中国国家社会经济发展第十三个五年计划相符，更在第十四个五年计划上升为国家战略地位，其中围绕抑郁障碍的研究在国家科技创新2030—“脑科学与类脑研究”重大项目中占据重要比重。
类脑计算技术发展研究及行业趋势预测
SNN也被称为第三代神经网络，是人工智能领域机器学习算法的一种，是计算机科学与生物神经科学交叉而成的新兴学科。相比于传统的ANN，如各种深度学习网络，SNN实现了更高级的生物神经元模拟水平，更容易模拟人脑低功耗高性能的处理方式，是信息技术向智能化发展的重点研究方向。
与ANN相比，SNN有诸多优良特性，在实现低功耗、高性能的智能系统上潜力巨大。类脑计算研究涉及的领域范围广泛，包括材料科学、神经科学、电气工程、计算机工程和计算机科学等。材料科学家研究、制造和表征可用于类脑器件的新材料，重点是展示与生物神经系统相似特性的材料。神经科学家提供可能在类脑计算意义上有用的新知识，并利用类脑计算系统来模拟和研究生物神经系统。电子和计算机工程师利用模拟电路、数字电路、数模混合电路和器件来构造系统，模拟神经系统的运行过程，开发由生物启发的类脑计算系统。
类脑计算系统的研究涉及到类脑处理器微体系结构技术、体系结构技术、类脑处理器配套的软件工具链和基于脉冲神经网络的算法等研究领域。
据中研产业研究院《2022-2027年国内外类脑计算技术发展研究及趋势预测报告》分析：
类脑计算领域的相关研究，为新一代计算变革带来了希望。以大脑为模仿对象建立新一代计算技术体系，既可以保留计算机的既有优势，又可以叠加人脑处理信息的诸多优势，将有望打破冯·诺伊曼架构的束缚，实现存储处理一体化、超低能耗和超大规模并行信息处理，让结构逼近人脑、性能媲美人脑的“人造超级大脑”成为可能。类脑研究发展迅猛、前景广阔，但总体仍处于起步阶段。
在现阶段的社会发展过程中计算机科学技术在社会中的应用具有极大的社会现实含义，不仅其在加速社会经济的道路上起到了积极的作用。计算机技术在发展的同时带动经济社会的进步。由于传统的计算机科学没有相关的技术信息支撑，当代的发展方向是积极向前的、相互融合的。不过由于当代社会信息的共享性还有待于提高到新的阶段，-些方面的信息受到一定的局限和垄断性。
伴随着越来越普遍的计算机科学在全世界范围内的迅猛发展，信息将可以被方便快捷的进行传播，有理由相信计算机技术将会带动社会经济更好发展，其对经济的发展将起到积极有效的作用。
研制理想的类脑芯片，需要在多个学科中寻找突破口。比如从材料层面探索类生物物质，从器件层面构造神经元与突触，从电路层面实现神经网络的连接，从算法层面研究大脑的思考能力，等等。目前，类脑芯片研究有3个主攻方向。一是寻找工作行为特性与大脑神经元相似的纳米器件。二是设计适合类脑芯片的新型计算体系架构。三是解决类脑芯片的能效问题。
报告在总结中国类脑计算发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国类脑计算的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较，为类脑计算企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调整经营策略。
如果企业想抓住机遇，并在合适的时间和地点发挥最佳作用，那么我们推荐您阅读我们的报告。我们的报告包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的竞争中拥有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。
想要了解更多类脑计算技术行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2022-2027年国内外类脑计算技术发展研究及趋势预测报告》。
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中新经纬 06-30 15:24:26
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