二维材料赋能类脑计算：开启低功耗AI新纪元
导读随着 AI 算力需求激增，传统计算架构的能耗瓶颈愈发严峻。类脑神经形态计算成为低功耗智能计算的关键。本文综述二维材料在神经形态器件的最新进展，解析多种材料的独特优势与功能，梳理材料、器件、算法协同设计体系，总结技术难题，并展望其在边缘AI、脑机接口、智能视觉等前沿领域的应用前景。随着人工智能模型日益复杂，算力需求持续攀升，能源消耗成为亟待解决的难题。传统冯·诺依曼架构将存储与计算分离，处理大规模数据时需频繁传输，易导致额外延迟和能耗。相比之下，人脑能以低功耗完成高度并行、动态、自适应的信息处理。受此启
人脑与AI智能本质差异深度解析
摘要 随着超级计算机、大模型AI与量子计算技术不断演进，数字系统理论算力迅猛提升，催生出‘AI算力碾压人脑’的片面观点。本文融合神经生理数据、睡眠梦境神经活动、超算仿真实验与量子计算原理，从运算架构、算力规模、能效比、智能模式、创造与意识五大层面，系统对比碳基人脑与硅基AI的核心差异。研究发现：AI在高精度数值计算与标准化任务中优势显著，而人脑凭借模拟并行神经网络、超低能耗、原生主观意识与无监督自演化机制，在通用智能、情感共鸣、即兴创作与混沌环境适应方面具备AI无法复制的底层能力；即便拥有无限算力的经典超