类脑智能—新一代AI的重要突破方向

国家“十四五”规划纲要提出，在类脑智能、未来网络等前沿科技和产业变革领域，前瞻谋划一批未来产业。随着大脑成像、脑机交互、生物传感、大数据处理等新技术不断涌现，脑科学与计算技术、人工智能、纳米材料、认知心理等学科交叉融合，正酝酿着重大理论与技术突破，类脑智能已成为大国间竞争博弈的前瞻布局方向及未来产业热门领域，未来有望在数年内成为战略性新兴产业中坚力量。

一、基本概念：类脑智能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

业内专家基于类脑智能技术特点相继提出不同定义，如，中国工程院院士李德毅指出，类脑智能是受脑科学或认知科学启发的人工智能；北京天学吴思教授对类脑智能的定义是用神经计算来模拟人类信息处理的过程。

上述定义表述方式有一定差异，但对类脑智能核心特点总结基本一致，即指出，类脑智能是“脑启发”的智能科学与技术，通过脑感知认知神经网络研究、计算科学和信息技术相互借鉴和启发，对智能算法、智能芯片、智能计算机、智能传感器和智能机器人等设计理念、计算系统架构进行一系列颠覆性创新。

二、路径对比：类脑智能在通用认知能力和自主学习能力更具优势，其产业应用领域将比传统人工智能更为广泛

目前，人工智能主要有两条技术发展路径。一是基于现代计算机运行机制发展而来的深度学习途径，推动特定领域机器智能水平快速发展，如，基于深度神经网络和基于海量数据的训练，实现语音识别和图像分类性能的快速提升等，受制于计算理论基础和系统设计原理，该路径下的深度学习计算准确率高，但仍局限于特定领域，依赖大量标记样本和离线学习方式，新环境迁移和自适应能力较差，难以实现“举一反三、融会贯通”的通用智能。

二是基于脑信息处理机制，推动人工智能与脑神经科学结合，其应用重点为人类比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。在大数据领域，类脑智能可大幅提升非结构化数据（图像视频、语音、自然语言等）的分析与理解能力，广泛用于机器环境感知、交互、自主决策、控制等。

三、技术热点：类脑智能计算、神经芯片硬件、脑机接口都是未来重要的技术趋势

类脑智能涵盖神经科学、数学、信息科学、计算机科学、材料科学和自动化控制等学科领域，涉及多学科交叉研究和技术研发，存在较高的技术壁垒。

根据高纳德（Gartner）公司发布的新兴技术成熟度曲线指出，类脑智能计算、神经芯片硬件、脑机接口都是未来重要的技术趋势；其中，神经芯片硬件最快可在2023年实现技术成熟，能效比当前芯片高2—3个数量级；类脑计算仍需10年以上时间才能进入技术成熟期。

目前，类脑智能理论研发主体仍以高等院校和研究机构为核心，如中科院自动化研究所、复旦大学类脑智能科学与技术研究院、清华大学类脑计算研究中心等。随着技术推广与商业化途径探索加快，海康威视、华为、阿里巴巴、科大讯飞等龙头企业，以及部分具有研发机构背景的初创企业逐步开展技术布局。

四、产品应用：仅在神经形态芯片、脑机接口、类脑机器人领域有少量产品上市

我国类脑智能产业起步较晚，产品处于研发及优化的雏形阶段，消费端市场仍不成熟。

神经形态芯片领域，寒武纪科技公司在2016年注册成立时即推出“寒武纪1A”处理器，成为世界首款终端人工神经网络处理器，在性能和功耗上明显优于当时的其他计算硬件，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等机器学习任务上能实现性能最优化。2019年，清华大学类脑计算研究中心与北京灵汐科技有限公司合作，共同发布类脑计算芯片“天机芯”。该芯片是面向人工通用智能的世界首款异构融合类脑计算芯片，是我国类脑计算及神经形态芯片领域产品研发的标志性阶段成果。

脑机接口领域，相关产品在残疾人康复、老年人护理等医疗领域具有显著优势，是我国近年发展相对较快的类脑智能子领域。浙江大学的侵入式脑机接口技术和上海交通大学念通智能公司在行业内取得领先，上海念通智能公司脑电帽从大脑表皮采集和保存用户的脑电波信号，目前已进入临床试验阶段。除此之外，博睿康科技、宁矩科技公司等部分研发脑机接口底层技术初创企业逐步加入类脑智能产业竞争赛道。

类脑机器人领域，大部分产品仍处于研发阶段，上市产品较少。西安臻泰智能公司开发的脑控下肢康复机器人较为领先，该产品基于稳态视觉诱发电位、运动想象、注意力、精神状态监测等技术，允许患者通过意念控制机器人，强化神经中枢刺激反馈进行神经康复。

五、市场主体：科研机构、科创型企业、大型信息技术企业均有参与，技术攻关、成果转化与产品应用需多方形成合力

1.高等院校和科研院所。我国共有30余所高校设立类脑智能研究机构，论文发表及引用次数位列前10位的机构分别为中科院、清华大学、华南理工大学、华中科技大学、浙江大学、天津大学、北京航空航天大学、西安交通大学、电子科技大学、上海交通大学。该类主体主要参与基础理论、硬件、软件三个层级的研发工作，基础理论层主要研究交叉学科研究解析大脑感知认知信息系统、原创性脑认知理论等；硬件层主要研究高精度神经形态元器件、芯片设计方法、神经形态芯片工具链等；软件层主要研发脑核心算法、类脑智能计算模型和智能计算系统等；较少涉及产品层和应用层开发，多采用产学研合作模式进行产品和应用推广。

2.头部科创企业。该类主体主要参与以芯片、传感器为主的硬件层，以及以脑机接口、类脑机器人为主的产品层研发，如，灵汐科技领启KA200神经形态芯片、芯萌科技异构类脑AI芯片、中科类脑嗅觉传感器等；上海念通脑电帽产品、常州博睿神经信号采集器等。其硬件产品具有技术领先性，但在应用场景推广方面较为薄弱，通常需要寻求上下游生态伙伴合作，实现场景落地。

3.大型信息技术企业、互联网企业。该类主体主要参与硬件层、软件层、产品层和应用场景层的多环节开发，除强化自身研发团队力量外，部分企业采取强化校企合作、投资并购等方式，快速完善产业生态体系。如，华为与天津大学合作，共同完成“人机交互方法、人机交互装置及存储介质”的新专利申报。

表1国内部分神经形态芯片厂商

表2国内部分脑机接口厂商

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