前沿突破 | 仿生类脑智能：自下而上复刻大脑机理的新一代AI范式

仿生类脑AI是以人脑神经结构、信息处理、认知学习机理为仿生原型，从软硬件底层模拟大脑运行规律的下一代人工智能范式，用来突破当前大模型高功耗、依赖海量数据、泛化弱、黑箱不可解释的技术瓶颈，也是通用人工智能（AGI）核心技术路线之一。

人脑仅20W功耗就能完成感知、记忆、推理、自主学习，核心靠两大机制，也是类脑AI的仿生根基：

区别于传统深度神经网络（DNN/Transformer）：

用忆阻器、晶体管硬件直接模拟神经元、突触，实现物理层面仿生：

典型国产代表：浙大达尔文系列芯片、“悟空”类脑计算机（20亿神经元，功耗仅2000W，接近猕猴脑规模）。

架构优势：存算一体、毫秒级低延迟、毫瓦级边缘功耗，可直接部署在穿戴设备、无人机、机器人终端。

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通过大规模类脑芯片集群，构建仿真脑系统，反向解析脑认知规律，同时赋能具身智能、 motioning机接口。