类脑智能（Brain-Inspired Intelligence）是人工智能的前沿领域之一，以模拟大脑的神经结构和认知原理为核心，旨在使计算系统能够具备类似人类的感知、推理和学习能力。该领域涉及计算神经科学、人工智能和神经形态工程等多个学科的交叉发展，近年来随着深度学习、强化学习和神经形态芯片等技术的突破，类脑智能正在快速推进。

类脑智能可用于机器的环境感知、交互、自主决策、控制等，基于数据理解和人机交互的教育、医疗、智能家居、养老助残，可穿戴设备，基于大数据的情报分析、国家和公共安全监控与预警、知识搜索与问答等基于知识的服务领域1。

定义

类脑智能（Brain-Inspired Intelligence）是以计算建模为手段，受脑神经机制和认知行为机制启发，并通过软硬件协同实现的机器智能。类脑智能系统在信息处理机制上类脑，认知行为和智能水平上类人，其目标是使机器以类脑的方式实现各种人类具有的认知能力及其协同机制，最终达到或超越人类智能水平1。

发展历史

技术起源

类脑智能的早期研究可以追溯到20世纪初期，神经科学家和心理学家开始探讨人类大脑的工作机制。1943年，神经科学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts提出了人工神经元模型（A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity），这是类脑计算的首次尝试，该模型为神经网络的发展奠定了基础2。之后，赫布提出的赫布学习法则（Hebbian Learning Rule）进一步推动了神经网络的研究3。

由于类脑智能这一研究领域还处于萌芽期，学术界尚未形成广泛接受的概念。最早以术语“类脑智能”出现的正式研讨可以追溯到2007年，当时Sendhoff、Sporns等人在德国组织召开了首届国际类脑智能研讨会（The International Symposium of Creating Brain-like Intelligence）。随后出版的会议论文集中指出：“类脑智能将实现高度进化的生物脑所表现出的智能”1。

发展历程

（1）计算神经科学中类脑智能的早期探索

类脑智能的概念最早萌芽于20世纪的认知科学和心理学领域，研究者们试图理解和模拟人类大脑的信息处理方式。在这一时期，学者们关注的重点是理解人脑的工作机制和神经元之间的信息传递规则。1943年，神经科学家Warren McCulloch与数学家Walter Pitts在他们的论文《神经活动中观念逻辑演算》中首次提出了人工神经元的概念，通过逻辑运算来模拟神经元的活动。这一模型为神经网络的诞生奠定了理论基础，被认为是类脑智能最早的萌芽阶段45。

随着计算技术的发展，20世纪60年代，类脑智能的研究进入了计算神经科学的探索阶段，研究人员开始尝试在数学和计算机模型中模拟生物神经元网络的行为。心理学家Donald Hebb提出了“赫布学习法则”（Hebbian Learning Rule），指出了神经元之间连接强度的变化机制，这一法则为神经网络的学习算法提供了生物学依据6。此外，1960年代的计算神经科学家进一步提出了层次化、多层感知的网络模型，Rosenbla在《The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain》中提出了感知机（Perceptron）模型，感知机是最早的神经网络模型之一，能够进行简单的模式分类。哈伯（David H. Hubel）和托斯坦·维塞尔（Torsten Wiesel）在1960年代对猫的视觉皮层的研究揭示了视觉信息处理的层次结构。这些研究为神经网络的层次化结构提供了生物学灵感，影响了后来卷积神经网络（CNN）的发展。虽然当时的硬件和计算能力限制了网络的规模，但这些模型已经为后来的类脑智能发展奠定了重要的理论基础7。

（2）人工智能中的神经网络研究

进入20世纪80年代，人工智能领域开始大规模研究神经网络，推动了类脑智能技术的进一步发展。1986年，David Rumelhart和Geoffrey Hinton等人提出了反向传播算法（Backpropagation Algorithm），解决了多层神经网络的训练问题，使得训练复杂网络结构成为可能，标志着深度学习的起点37。反向传播算法的具体应用包括在图像分类、语音识别、自然语言处理、自动驾驶车辆的感知系统等，以及在推荐系统中训练深度神经网络，以提高这些系统的性能和准确性。在2012年，Alex Krizhevsky等人开发的深度卷积神经网络AlexNet，在ImageNet图像识别挑战赛中取得了显著的成功。它的成功标志着深度学习在计算机视觉领域的突破。2010年代，随着计算能力和数据量的增加，深度学习算法在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著成果，如2012年AlexNet模型在ImageNet图像识别竞赛中取得突破，展示了深度神经网络的强大性能8。此后，类脑智能进入了快速发展的阶段，现代类脑智能技术也由此逐步应用于自动驾驶、机器人等多个实际场景9。

重大节点

·1986年：反向传播算法由Rumelhart等人提出，使得多层神经网络的训练成为可能，标志着深度学习的起点9。

·2012年：卷积神经网络（CNN）在ImageNet竞赛中取得成功，使得深度学习在视觉领域快速推广，推动了类脑智能技术的发展10。

·2016年：AlphaGo战胜李世石，展示了深度强化学习在复杂决策中的应用潜力，是类脑智能发展的重要里程碑11。

基本原理

类脑智能技术在硬件和软件两大层面上不断创新，以模仿人脑的神经元和网络特性，从而实现类脑的认知与信息处理功能。硬件层面主要侧重于构建神经形态芯片等仿生计算平台，而软件层面则聚焦于神经网络和深度学习算法的开发与优化。

硬件层面

在硬件方面，类脑智能技术致力于通过专用硬件模拟神经元的活动方式，从而有效提升计算速度并降低能耗。这种类脑智能硬件通常称为神经形态硬件（neuromorphic hardware），其中较为著名的例子包括Intel的Loihi芯片和IBM的TrueNorth芯片。

(1) **神经形态芯片：**与传统的数字处理器不同，神经形态芯片通过仿生设计实现大规模并行处理，模仿了生物神经网络中的神经元和突触的连接方式。每个神经元可以被看作一个小型计算单元，且可以在芯片内部实现大规模的神经元互联。通过这种并行计算方式，神经形态芯片可以在低能耗的情况下完成复杂的计算任务。

  • **Intel Loihi：**Loihi芯片采用了脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）架构，这种架构能够模仿人脑中神经元的脉冲式信号传递模式，实现更接近生物神经元的计算方式。这使Loihi芯片在感知、运动控制和自适应学习任务中表现出较强的优势12。实际应用中，Loihi在自适应学习和低功耗方面表现出色，适合于动态和实时数据处理，但其编程复杂性和生态系统的成熟度限制了广泛应用。
  • **IBM TrueNorth：**TrueNorth芯片同样采用神经形态设计，每个芯片包含100万个神经元和2.56亿个突触。这一架构支持高度并行的低能耗计算，适用于图像识别、视频处理等对计算密度和实时性要求较高的任务13。实际应用中，TrueNorth以超低功耗和高并行性著称，非常适合能量受限的环境和实时处理任务，但其编程难度和对网络模型的灵活性限制了其在更广泛应用中的采用。

(2) 存算一体化架构：传统芯片在进行计算时需要频繁的数据搬运，这会导致性能损耗和延迟，而类脑硬件通过存算一体化（in-memory computing）架构，将计算单元和存储单元结合在一起，避免了数据搬运过程中的性能消耗。这类设计在降低能耗的同时提高了芯片的处理效率。

神经形态硬件在实现过程中面临许多挑战。首先，功耗问题是一个主要障碍，因为神经形态计算旨在模拟大脑的能效，但目前的实现往往无法达到这种低能耗水平。其次，计算效率和可扩展性问题导致在大规模神经网络模拟中遇到困难，特别是在处理复杂任务时。设计复杂性涉及到新材料和器件的开发，这需要跨学科的创新和长期的研究投入。此外，编程模型和工具的不足使得开发者难以有效地利用硬件的潜力，导致开发周期长且成本高。数据传输瓶颈是另一个限制因素，影响了并行计算的整体性能。最后，确保新型器件的可靠性和可制造性是一个持续的挑战，因为这些因素直接影响到硬件的商业化应用和普及。

软件层面

在软件方面，类脑智能的核心在于神经网络的算法设计和优化。主要的算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、以及脉冲神经网络（SNN）等。这些算法大多受人脑的层次化结构、记忆系统和信息处理方式启发，以逐层提取特征和进行复杂信息处理。

  • 卷积神经网络（CNN）：CNN是类脑智能最广泛应用的算法之一，特别适合图像和视频的模式识别。CNN通过仿效大脑视觉皮层中的分层特性，从输入数据中逐层提取特征，例如边缘、形状和纹理等。2012年，AlexNet模型在ImageNet大规模视觉识别竞赛中取得突破性成果，展示了CNN的强大识别能力，并推动了深度学习的快速发展3。主要用于自动驾驶汽车中的行人检测和医疗影像中的肿瘤识别。CNN的设计灵感来源于猫的视觉皮层结构，特别是局部连接和共享权重的概念，类似于生物视觉系统中处理局部感受野的方式。

  • 循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）：RNN和LSTM主要用于序列数据处理和记忆任务，RNN的循环结构类似于生物神经网络中神经元之间的反馈连接，允许信息在神经元之间反复传递，这与记忆和时间相关的处理有相似之处，适合自然语言处理和语音识别等任务，如应用于语音识别系统和实时翻译应用中。LSTM特别适合处理长序列数据，能够保留长时间的上下文信息，并且在序列预测、语言生成等任务中得到了广泛应用14。

  • 生成对抗网络（GAN）：GAN由生成器和判别器组成，通过生成器与判别器的相互对抗，模型能够生成逼真的数据或图像。GAN的对抗性训练机制与生物进化中的竞争过程类似，其中不同个体通过竞争不断优化自身能力。这种算法被广泛用于图像生成、数据增强等领域。GAN的对抗式结构被认为是类脑智能在生成式任务中接近人类创作能力的创新之举15。

  • 脉冲神经网络（SNN）：SNN是一种更接近生物神经元活动模式的神经网络，基于脉冲信号的传递实现神经元之间的通信。SNN直接模拟了生物神经元的脉冲放电行为，与实际神经元的工作方式非常相似，包括时间依赖性和事件驱动的计算模式。由于脉冲神经网络只在需要时触发，具有高能效和低功耗的特点。SNN已被应用于神经形态硬件中，例如Intel的Loihi芯片，适用于需要高能效、实时处理的任务16。

  • 自监督学习和****无监督学习：与监督学习不同，自监督和无监督学习能够使类脑智能系统在无需大量标签数据的情况下进行训练。这种学习方式被认为是实现类脑智能的关键之一。OpenAI和Facebook AI研究了自监督学习的潜力，开发了如GPT和BERT等模型，用于文本生成和理解的领域1617。

硬件与软件协同的强化

硬件和软件的协同强化是类脑智能技术的关键因素之一，它要求硬件设计和软件算法必须紧密配合，才能在实际应用中达到最优性能。随着神经形态硬件和深度学习算法的发展，硬件和软件的协同作用正变得更加重要，尤其在以下方面表现突出：

  • **定制化硬件加速：**为了提升神经网络的运算效率，越来越多的硬件被设计来专门加速某些计算任务。例如，TPU（Tensor Processing Unit）和FPGA（Field-Programmable Gate Array）专门优化了矩阵乘法和卷积计算，这些操作在深度学习中至关重要。定制硬件加速器能够实现大规模并行计算，显著提高深度学习任务的计算速度和能效。

  • **动态适应性：**硬件和软件的协同能够实现对环境和任务的快速适应。例如，神经形态芯片与深度学习算法结合时，可以根据任务的不同需求动态调整神经元的连接和处理方式，使系统在面对变化的数据时能够自动优化并调整计算过程。

  • **实时处理能力：**通过硬件加速和软件算法的协同，类脑智能系统可以在实时场景中进行快速决策。例如，在自动驾驶系统中，感知、决策和控制模块必须在极短的时间内进行高效的数据处理，硬件和算法的协同优化使得系统能够在复杂环境中进行快速反应和决策。

技术特点

高能效和并行计算

类脑智能硬件（如神经形态芯片）采用脉冲神经网络（SNN）模拟生物神经元的脉冲信号传递，具备极高的能效优势，能够显著降低计算能耗。这些芯片支持大规模的并行计算，模仿人脑的多神经元协同工作模式，特别适合实时性和大规模数据处理任务。例如，Intel的Loihi芯片和IBM的TrueNorth芯片均采用这种结构，有效提升了系统的计算效率1213。

自适应学习和存算一体化

类脑智能系统能够根据实时数据变化动态调整其神经连接结构，具备高度的自适应学习能力。这种自适应性通常通过神经网络的学习算法，如反向传播和强化学习等实现。类脑智能硬件还采用了存算一体化架构，将计算单元和存储单元整合，减少了数据传输的能耗和延迟，尤其适用于图像识别、语音处理等复杂任务1415。

多层次特征提取和自监督学习

类脑智能系统具有多层次的特征提取能力，模仿了人脑处理信息的层次化机制，逐步提取和整合信息。在卷积神经网络和循环神经网络等算法的支持下，这一特性得到了极大增强。此外，类脑智能系统能够通过自监督学习从数据中提取内在结构信息，适用于语言生成、图像识别等领域316。

高鲁棒性与可扩展性

类脑智能系统设计具有较强的容错能力，即使部分神经元或连接损坏，仍能正常运行。模块化和分布式的架构还使系统具有良好的扩展性，可以通过增加神经元和突触来提高计算能力，适应不同规模的应用场景。这种设计非常适合应用于自动驾驶、智能城市和物联网等需要高度可靠性和扩展性的环境1819。

应用

类脑智能的应用重点是适合于人类相对计算机更具优势的信息处理任务，如多模态感知信息（视觉、听觉、触觉等）处理、语言理解、知识推理、类人机器人与人机协同等。即使在大数据（如互联网大数据）应用中，大部分数据也是图像视频、语音、自然语言等非结构化数据，需要类脑智能的理论与技术来提升机器的数据分析与理解能力。

具体而言可以将类脑智能的应用场景分为以下几个小段：

(1) **医疗领域：**在医疗领域，类脑智能可以用于影像分析和病理诊断。通过分析海量的医学影像数据，类脑智能系统能够快速识别异常病灶，辅助医生进行精准诊断。此外，类脑智能还可以用于个性化医疗方案的制定，通过分析患者的历史病历和基因数据，提供更为精准的治疗建议。

(2) **教育领域：**在教育领域，类脑智能可以通过数据理解和人机交互，为学生提供个性化的学习体验。智能教育系统能够根据学生的学习进度和兴趣，动态调整教学内容和方式，提升学习效率和效果。同时，类脑智能还可以用于自动批改作业和考试，提高教育管理的效率。

(3) **智能家居与养老助残：**在智能家居和养老助残领域，类脑智能系统能够通过环境感知和自主决策，为用户提供智能化的生活服务。例如，智能家居设备可以自动调节室内温度和照明，基于用户的行为习惯进行优化；在养老助残方面，类脑智能机器人可以提供日常护理和紧急情况处理，提升老年人和残障人士的生活质量。

(4) **智能驾驶领域：**在智能驾驶领域，类脑智能系统能够有效处理复杂的驾驶决策。通过整合多种传感器数据，类脑智能可以实时感知周围环境，预测其他车辆和行人的行为，从而做出安全高效的驾驶决策。这将大大提升自动驾驶汽车的安全性和可靠性。

(5) **可穿戴设备：**在可穿戴设备中，类脑智能可以用于健康监测和个性化健康管理。通过实时监测用户的生理数据，智能设备可以提供健康建议、运动指导，并在检测到异常时及时预警。

(6) **情报分析与公共安全：**基于大数据的情报分析和公共安全监控，类脑智能可以用于国家安全监测与预警。通过分析海量的监控数据和网络信息，类脑智能系统能够识别潜在的安全威胁，并提供决策支持，提升国家和公共安全的应对能力。

(7) **知识搜索与问答：**在知识搜索与问答领域，类脑智能可以通过自然语言处理技术，为用户提供智能化的知识服务。无论是复杂的专业问题还是日常的简单查询，类脑智能系统都能快速理解用户需求并提供准确的答案，提升搜索和问答的效率与效果。

相关研究与发展

未来发展方向

  • **脑机接口：**未来发展将集中于无创、低功耗的干电极脑电信号采集与传输系统。这包括利用脑电波实现智能设备控制、脑信号解析与识别，以及开发脑电信号适应性增强的脑机交互技术。未来的发展将使得脑机接口更加无创化和普及化，能够用于医疗康复、智能设备控制以及增强现实等领域。随着技术进步，脑电信号的采集和解析将更加精准和高效。目前的挑战包括信号噪声、低信噪比、设备舒适性和长时间佩戴的稳定性。此外，数据传输的实时性和处理算法的准确性也需要进一步提高。

  • **神经形态硬件：**采用非冯·诺依曼架构的神经形态硬件正在探索高互连性、低功耗的神经处理技术，当前的挑战包括编程工具与复杂的互连结构。随着技术突破，神经形态硬件有望成为类脑智能的主要计算平台。神经形态硬件有望在低功耗、高效率计算中发挥重要作用，特别是在物联网设备和边缘计算中。随着材料科学和制造工艺的进步，神经形态硬件将进一步接近生物神经网络的处理能力。要挑战包括复杂的编程工具开发、硬件互连结构的高复杂性以及与传统计算架构的兼容性问题。此外，如何实现大规模生产和商业化应用也是一个关键难题。

  • **机器学习：**未来研究将深入探索自适应学习模型和数据优化算法，以改进类脑智能的学习和数据处理能力，重点放在如何匹配海量数据与高效算法，从而实现类脑智能的最优性能，促进自动化、个性化服务和智能决策系统的发展。当前的瓶颈在于对多样化和动态环境的适应性不够，以及对数据隐私和安全的担忧。此外，计算资源的高需求和能耗也是限制因素。

  • **混合现实：**混合现实（MR）技术结合了现实与虚拟世界，通过更自然的人机交互和沉浸式体验，广泛应用于教育、娱乐、医疗和工业设计等领域。类脑智能技术的融入将进一步提升用户体验的个性化和交互的自然性。面临的挑战包括设备的便携性、显示技术的分辨率和延迟，以及内容生成的复杂性。此外，用户的长时间佩戴舒适性和交互的自然性仍需改进。

  • **凝视控制：**通过眼球跟踪和视线指令来控制设备，实现凝视控制功能。应用场景包括智能手机、电视、计算机等，通过眼睛移动实现操作，例如武器瞄准或车辆导航。当前的挑战包括眼球跟踪的准确性、环境光线对系统的影响，以及用户眼部疲劳问题。此外，如何在不同用户间保持一致性和适应性也是一个难题。

  • **认知计算：**认知计算技术致力于模仿人脑的分层信息处理机制，以提升系统对复杂任务的认知与决策能力，未来将重点探索基于生物可塑性和神经元连接的动态更新算法。面临的挑战包括模型的复杂性、对大规模数据的处理能力，以及如何有效模拟人脑的层次化信息处理机制。此外，确保系统的透明性和可解释性也是重要问题

  • **类脑智能机器人：**将人脑的感知、认知和控制机制融入机器人，赋予其自主学习与多感官整合的能力，使机器人能够实现更为复杂的行为控制和人类般的认知反馈主要挑战包括复杂环境下的感知与决策能力、能耗与计算效率的平衡，以及与人类的安全交互。此外，如何实现大规模部署和成本控制也是关键问题20。

最新研究进展

近十年来,世界主要经济体高度重视类脑智能产业发展，相继出台类脑智能技术研究计划,在抢占全球类脑智能技术创新竞争高地，推动类脑智能产业发展。总体来看，美国率先布局类脑智能技术研究，技术体系全面覆盖，占据全球领先地位；欧盟、日本、韩国类脑智能技术研究各有侧重，成果显著；中国力争成为类脑智能技术全球领先者，于 2021年正式启动“脑科学与类脑科学研究”计划，该计划呈现“一体两翼”布局，类脑智能研究是重要一翼。

美国类脑智能基础研究处于世界前沿，技术体系覆盖全面，是全球类脑智能产业发展最领先的国家。美国类脑智能研究已基本实现从基础理论研究到产业化应用的整体布局,技术体系分布均衡。在脑科学机理研究方面，2015年美国科学家成功绘制大脑皮层的神经连接图谱，2019 年美国发布《美国脑科学计划 2.0》，希望在2020年至2026年期间进一步夯实类脑智能研究的理论基础。在软硬件研究方面，美国拥有全球数量最多的类脑智能领域的头部企业，类脑芯片、器件、算法全球领先。

欧盟类脑智能技术研究主攻类脑计算，类脑芯片成果显著，类脑智能初创企业云集。2013年欧盟启动“人类大脑计划”(Human Brain Project, HBP)旗舰项目，旨在为类脑智能研究奠定理论基础。2015年HBP转变研究目标,主攻类脑计算和认知神经科学，并组建六个信息及技术平台。在 HBP资助下,欧盟在微皮层回路模型、生物模拟算法等类脑智能基础研究领域取得进展。

日本类脑智能技术研究起步早，侧重大脑机理研究,结合人工智能技术优势，类脑智能产业前景较好。2018年9月，日本正式启动 Brain/MINDS Beyond 计划，在狨猴大脑研究基础上开展人类大脑研究,将开发基于人工智能的脑科学技术作为主攻方向之一，旨在加快类脑智能技术应用。近5年来，日本相继发布《人工智能战略 2019》《人工智能战略 2021》《人工智能战略 2022》，不断强化类脑智能技术研发和产业应用，凭借良好的人工智能产业基础和技术优势，日本脑机接口技术企业得以发展。

韩国立法将类脑智能研究确立为国家战略，聚焦人机交互等实用技术开发和研发成果扩散，三星研发成果突出。2016 年韩国发布《脑科学发展战略》，提出建立联系大脑结构和功能的大脑地图数据库，开展机械臂控制等人机交互技术研发。2017年韩国发布《脑研究促进实施计划》，设立六大机构对大脑认知机理、功能等方面开展研究，并将大脑机理研发成果扩散至人工智能技术领域。韩国三星在神经形态硬件方面的研发实力雄厚，例如，2022年三星发布了全球首款基于磁阻随机存取存储器的类脑芯片，迈出将大脑神经元复制到芯片的第一步。

中国高度重视类脑智能研究，南北脑中心、高校等科研机构成为技术创新的重要载体，类脑智能企业涌现。2016年中国将“脑科学与类脑研究”列为科技创新2030重大项目，2021年中国脑计划正式启动，将建立和发展人工智能技术为导向的类脑智能研究作为重要内容。自2014年以来，清华大学、复旦大学、中国科学院等纷纷成立类脑智能研究中心，2018年北京脑科学与类脑研究中心和上海脑科学与类脑研究中心正式成立，类脑智能研究得到中国知名高校和科研机构的高度重视，并在硬件和理论层面取得原创性成果，如清华大学研制的TianJic 芯片、浙江大学研制的Darwin芯片以及清华大学提出的类脑计算领域的完备性理论。中国类脑智能初创企业涌现，如中科类脑、西井科技、寒武纪、灵汐科技、鲸算科技、新氦类脑智能等21。

来源: 百度百科

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