現如今，神經科學發展已經有越來越多的企業參與，企業的參與能夠加速神經科學技術的產品成型，促進這項科學研究的市場化。

　　為什么要發展類腦智能：實現功能新突破

　　而今人工智能已足夠強大，比如：語音識別錯誤率從 23.6% 下降到 5.9%，已達人類聽寫水平;電視問答節目中，IBM 沃森戰勝人類冠軍，還能 10 分鐘診斷罕見白血病;谷歌阿爾法狗在圍棋界已打敗諸多高手。為何還需要類腦智能?人工智能在類腦方面尚有局限，比如類腦神經元的模型、網絡層次結構。目前應用最多的是深度學習，但需要依賴大數據、運算學習起來的時間也較長。

　　另一方面，人腦是自然界幾億年進化的高級智能產物，人腦含 11 次方的突觸，這相當于在整個銀河系里星球的總數，在干腦中包含 10 的 14 次方突觸，還有比神經元數量多得多的神經膠質細胞也參與大腦。有專家表示，人腦還有超低能耗的計算系統，阿爾法狗的功率是 20KW，但人腦功率只有 20W。" 這就是發展類腦智能的原因，人工智能的下一階段發展需要借鑒人腦。"

　　類能智能發展新動態：新建研究實驗室

　　" 去年 9 月，國家發改委公布了國家工程實驗室綜合指南，中科大聯合復旦大學、沈陽自動化所、中科院微電子所、百度公司申請了國家類腦實驗室;今年 1 月，在國家發改委批復的兩個人工智能國家工程實驗室中，就有類腦智能技術及應用國家工程實驗室，并由中科大牽頭。" 實驗室主任吳楓是中科大信息科學技術學院執行院長，他介紹，中科大在類腦智能涉及的計算機、生命科學、物理、信息技術等方面都有很出色的研究。類腦智能，這一與人類生活密切相關的新興產業也將成為該地下一個千億級重大產業，推進了產學研的結合。

　　國內現狀歸納：取得階段性進展，后期仍需發力

　　1，需要加深和其他技術結合

　　《“十三五”國家科技創新規劃》提出部署腦科學與類腦研究重大科技專項，開展類腦計算與腦機智能研究，研究重點涵蓋腦神經計算、認知功能模擬、神經形態芯片和類腦處理器、腦機接口、類腦機器人等多個方面。

　　2，各項技術取得階段性進展

　　在類腦智能計算模型方面，中科院腦科學與智能技術卓越創新中心優化了脈沖神經網絡模型，引入了學習、記憶機制，并構建了面向億級類腦神經網絡建模的計算平臺;在類腦芯片方面，中科院計算技術研究所研發了“寒武紀1號”類腦芯片、浙江大學與杭州電子科技大學合作研發了首款支持脈沖神經網絡的“達爾文”芯片;在類腦智能機器人方面，中科院自動化研究所實現了機械臂的交互控制和生理控制康復機器人的應用，通過模擬嬰兒對物體的自發、動態認知過程將其應用于提高機器人的自學習和歸納能力。

　　3，未來仍需加深發展

　　與發達國家相比，我國在類腦智能的基礎前沿研究、軟硬件結合的類腦智能機器人等領域實力較弱，各研發機構的研究重點過于雷同。基于此，我國應借鑒美國、日本的經驗，在國家層面進行統籌規劃，國內各機構應根據自身優勢，部署重點研究領域時應有所聚焦和分工，避免重復建設。同時，類腦智能是高度學科交叉的領域，迫切需要加強腦科學與數學、計算機科學、物理、工程與材料學等學科的交叉融合。

　　人工智能研究是通過研究和借鑒大腦的思維方式，讓機器學習人類分析問題和處理信息的方式，完成對人類機能的模仿。這種技術背后的影響因素眾多，需要我們后期的不斷努力。