今年以来，安徽省科学技术协会与合肥综合性国家科学中心科技传播中心携手，共同开启了“千万 IP 创科普”与“皖美科装”原创科普作品征集活动，涌现出了一大批优质的科普成果。

        此次征集活动得到了全省各地科研人员、科普爱好者以及高校学生的积极响应，他们踊跃投稿。作品内容广泛，覆盖了量子信息、人工智能、生物医药、新能源等多个前沿科技领域。其形式丰富多样，包含图文、视频、动画等，且语言简洁易懂，能够以生动有趣的方式将复杂的科学原理呈现给公众，进一步激发了社会各界对科学技术的兴趣与热情。

        我们将持续推出系列科普推文，一同探寻科学的奥秘，感受技术的温度。  

      “机器能否思考，就像问潜艇能否游泳一样。”人工智能先驱艾伦・图灵的这句经典论断，道破了人类对机器智能的终极追问。从第一台计算机诞生到ChatGPT掀起的AI热潮，机器在计算、推理、学习等领域不断突破，但始终难以拥有人脑那般灵活的认知、自主的学习和自适应的智慧。为了填补这一鸿沟，类脑智能技术应运而生——它不再是让机器单纯执行指令，而是复刻人脑的工作模式，打造真正具备“类脑智慧”的智能系统。这一技术的出现，不仅是对人工智能的革新，更是人类探索自身智能奥秘的重要一步。

        人类对类脑智能的探索，源于对传统人工智能瓶颈的突破渴望。我们的大脑是一台无比高效的“智能机器”：凭借860亿个神经元和百万亿个突触的连接，仅用20瓦功率就能完成语言理解、情感感知、创意联想等复杂任务，还能从少量样本中快速学习、适应新环境。而传统人工智能却深陷困境：训练一个大型模型需要消耗数万度电，面对未见过的场景容易“失灵”，更无法像人脑一样自主思考和创造。于是，科学家们将目光投向大脑本身，希望通过模仿其结构、机制和功能，研发出新一代智能技术——类脑智能技术，这便是它诞生的初心。

        跨越半世纪的类脑探索：从理论到多元应用的里程碑

        类脑智能技术的发展并非一蹴而就，而是一场跨越半个多世纪的科技远征，覆盖了理论研究、计算架构、硬件研发、机器人应用等多个维度，关键节点的突破勾勒出清晰的发展脉络：1943年，神经科学家沃伦・麦卡洛克与数学家沃尔特・皮茨提出“McCulloch-Pitts神经元模型”，首次用数学语言描绘神经元的工作原理，为类脑计算搭建了理论基石，让“用数学模拟大脑”成为可能。1989年，美国加州理工学院教授卡弗・米德提出“神经形态工程”概念，倡导用超大规模集成电路模拟神经细胞的物理特性，标志着类脑技术从纯理论走向工程化实践，开启了类脑芯片的研发序幕。2000年，IBM启动“蓝脑计划”，首次尝试用超级计算机模拟大脑神经元网络的整体活动，推动类脑计算从单一神经元模拟迈向全脑网络的系统性研究，也为后续类脑计算系统的搭建提供了思路。2014年，IBM发布首款商用类脑芯片TrueNorth，集成100万个模拟神经元和2.56亿个突触，能耗仅70毫瓦，证明了类脑硬件的低功耗优势；同年，瑞士洛桑联邦理工学院研发的类脑机器人“Poppy”问世，首次将类脑计算与机器人运动控制结合，让类脑智能从“实验室计算”走向“实体应用”。2015年，浙江大学推出“达尔文1代”类脑芯片，开启中国类脑芯片自主研发之路；与此同时，中国科学院自动化研究所研发的“脑科学与类脑智能”平台投入使用，实现了脑认知研究与类脑计算的深度融合。2020年，德国卡尔斯鲁厄理工学院推出类脑智能机器人“HippoCampus”，搭载自主研发的类脑芯片，能够像人类一样通过视觉和触觉自主学习物体操作，标志着类脑机器人在自主学习领域取得重要突破。2023年，浙江大学与之江实验室联合研制的“达尔文3代”类脑芯片问世，单颗芯片支持超过235万神经元，具备初步自主学习能力；同年，美国麻省理工学院发布类脑计算系统“Neuralink”的最新进展，实现了脑机接口与类脑计算的结合，让大脑信号直接与机器交互。2025年8月，浙江大学发布超大规模神经拟态类脑计算机“悟空”，搭载960颗达尔文3代芯片，拥有20亿脉冲神经元与千亿突触，规模逼近猕猴大脑；2025年10月，南加州大学团队研发的人工神经元登上《自然电子学》，为类脑硬件的升级提供了全新方向。

        这些里程碑覆盖了类脑理论、计算系统、芯片研发、机器人应用等多个领域，见证了人类从“理解大脑”到“复刻智慧”的全面跨越，也让类脑智能技术从实验室逐步走向生活。

        拆解类脑智能技术：不止是芯片，更是“完整的智慧体系”

        很多人误以为类脑智能技术就是类脑芯片，实则不然。类脑智能技术是一个庞大的体系，它以脑认知和神经计算为理论基础，涵盖了类脑计算系统、类脑芯片系统和类脑智能机器人应用三大核心板块，就像搭建一座“智能大厦”，理论是地基，计算系统是框架，芯片是核心部件，机器人则是大厦的“实际应用场景”。

        基础：脑认知与神经计算——读懂大脑的“设计手册”

        脑认知与神经计算是类脑智能技术的“源头”，简单来说，就是科学家通过研究人脑的工作方式，总结出大脑的“智能规律”，再用数学和计算机语言把这些规律转化为可计算的模型。

        比如，科学家通过脑成像技术观察到，人类识别一张脸时，大脑会先处理五官的局部特征，再整合为整体形象，这个过程不是串行的“一步一步算”，而是并行的“同时处理”。神经计算就基于这个发现，设计出“卷积神经网络”模型，让机器模仿人脑的视觉认知方式。再比如，人脑的记忆分为短期记忆和长期记忆，短期记忆像“临时记事本”，长期记忆则像“硬盘存储”，神经计算就根据这个特点，设计出具备“记忆可塑性”的计算模型，让机器也能像人脑一样“记住重要信息，忘记无关内容”。

        可以说，脑认知是“搞懂大脑怎么做”，神经计算是“把大脑的做法变成机器能懂的语言”，这是整个类脑智能技术的根基，没有这个基础，后续的计算系统和芯片研发就成了“无本之木”。

        框架：类脑计算系统——机器的“虚拟大脑”

        类脑计算系统是基于脑认知和神经计算理论，搭建的一套模拟大脑工作的软件系统，相当于给机器装上了“虚拟大脑”。它和传统计算机系统最大的区别在于，传统系统是“按指令做事”，比如让它计算1+1，它就严格执行加法指令；而类脑计算系统是“按大脑的方式思考”，能自主处理信息、学习新知识。

        举个例子，传统的语音助手需要提前录入大量语音数据，才能识别特定的指令；而基于类脑计算系统的语音助手，就像人类学说话一样，能从少量对话中学习语言规律，甚至能理解语境和语气。类脑计算系统还采用“分布式并行计算”模式，就像大脑的不同脑区同时工作一样，系统的多个模块能同时处理不同的信息，比如一边识别语音，一边分析语义，一边调取相关知识，效率远超传统的串行计算。

        目前，像浙江大学的“悟空”类脑计算机，就是典型的类脑计算系统，它通过960颗类脑芯片的协同工作，模拟出猕猴大脑级别的神经网络，能完成逻辑推理、图像识别、自主学习等复杂任务，而且功耗仅2000瓦。

        核心：类脑芯片系统——“虚拟大脑”的“物理载体”

        如果说类脑计算系统是“虚拟大脑”，那类脑芯片系统就是让这个“虚拟大脑”落地的“物理载体”，也是类脑智能技术的硬件核心。它不像传统芯片那样依赖中央处理器的指令调度，而是通过复刻大脑的“神经元-突触”结构，实现高效的硬件化计算。

        类脑芯片系统的核心是两大部件：一是硅基模拟神经元，用硅材料制成的微型电路单元模拟人脑的神经元，能像神经元一样发放电脉冲信号；二是忆阻器突触，用忆阻器模拟大脑中连接神经元的突触，忆阻器的电阻值能根据电流变化而改变，就像突触“用则强、不用则弱”的记忆特性。

        当类脑芯片工作时，外部信息会被转化为脉冲信号（就像大脑的神经元放电），通过忆阻器突触在硅基神经元之间传递，神经元根据信号强度调整连接方式，最终完成计算和学习。比如识别一张苹果的图片，芯片的神经元会先处理苹果的颜色、形状等特征信号，再通过突触连接整合这些信息，最终判断出“这是苹果”，整个过程和人脑的视觉识别几乎一致，而且能耗只有毫瓦级，比传统芯片节能上万倍。

        前沿：人工神经元让类脑技术更“贴近人脑”

        类脑智能技术的创新始终在持续，2025年10月，南加州大学计算机与电子工程教授JoshuaYang带领团队取得了一项重磅突破——他们成功研发出高度模仿真实脑细胞的人工神经元，并将成果发表在《自然电子学》上。

        和传统类脑芯片中基于电路模拟的神经元不同，这款人工神经元首次复刻了生物神经元的电化学耦合机制。简单来说，真实的人脑神经元传递信号，不仅靠电信号，还靠离子跨膜运输等化学过程，这也是人脑能灵活应对复杂环境的关键；而此前的人工神经元只模拟了电信号，忽略了化学过程，所以和真实大脑还有差距。JoshuaYang团队的人工神经元，通过创新的材料和结构设计，在微观尺度上同时实现了电信号和化学信号的传递，就像给人工神经元装上了“完整的信号系统”。

        这一突破带来了三大改变：一是芯片尺寸大幅缩小，人工神经元的微型化让单位面积能集成更多的“神经单元”；二是能耗降低数个数量级，进一步拉近了和人脑20瓦功耗的差距；三是智能适应性更强，能像真实大脑一样处理模糊、复杂的信息。业内专家认为，这一成果让类脑技术从“结构模仿”走向“功能复刻”，为实现通用人工智能（AGI）铺平了道路。

        未来展望：类脑智能，重塑人与机器的关系

        从脑认知研究到类脑机器人落地，从硅基芯片到人工神经元，类脑智能技术的每一步发展，都在让机器离“人脑智慧”更近一步。未来，这项技术将在多个领域掀起变革：

        在脑科学研究中，类脑智能技术将成为“数字脑科学实验室”，科学家可以通过类脑系统模拟阿尔茨海默病、帕金森病等神经疾病的发病过程，找到更有效的治疗方法，减少对实验动物的依赖；在日常生活中，低功耗的类脑芯片会让手机、手表等智能设备拥有“端侧智能”，无需连接云端就能完成复杂的语音识别、图像分析，真正实现“智能随身”；在工业和航天领域，类脑智能机器人将成为“全能助手”，在极端环境中自主工作，替代人类完成危险任务。

        更重要的是，类脑智能技术正在重新定义“智能”——它不再是机器对人类指令的简单执行，而是机器拥有自主学习、思考和创造的能力。从图灵的经典追问到今天的技术突破，人类用半个多世纪的探索证明，模仿大脑不是为了制造“替代人类的机器”，而是为了让机器成为人类探索未知、解决难题的伙伴。在类脑智能的世界里，人与机器的智慧将相互融合，共同开启智能时代的全新篇章。

来源: 数字化科普小课堂