类脑计算技术发展研究及趋势预测​

• 2022年8月26日 GuoMeng来源：互联网 1178 76
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中国为脑计划项目制定了一个十五年计划(2016-2030 年)，前五年与中国国家社会经济发展第十三个五年计划相符，更在第十四个五年计划上升为国家战略地位，其中围绕抑郁障碍的研究在国家科技创新2030—“脑科学与类脑研究”重大项目中占据重要比重。

类脑计算技术发展研究及趋势预测

中国为脑计划项目制定了一个十五年计划(2016-2030 年)，前五年与中国国家社会经济发展第十三个五年计划相符，更在第十四个五年计划上升为国家战略地位，其中围绕抑郁障碍的研究在国家科技创新2030—“脑科学与类脑研究”重大项目中占据重要比重。

据世界卫生组织报道，预计到2030年，抑郁症的疾病负担将跃升至第一位，中国最新精神卫生调查显示抑郁症的终身患病率为6.9%，目前中国有超过9500万的抑郁症患者，给社会、家庭及个人带来了沉重负担。

类脑运算平台或者类脑芯片， 是受到生物学脑工作机制启发开发的专用于为SNN提供计算的硬件系统。制作类脑芯片最具有挑战性的是如何把不计其数spiking 神经元和突触放进一个小小的芯片里并同时让他们的链接结构是可调整的。

类脑计算是指利用数字电路、模拟电路、数模混合电路或新器件来仿真生物神经元以及神经元间的突触连接，进而利用超大规模集成电路(Very Large Scale Integrated，VLSI)系统来模仿神经系统中的神经生物学结构。

据中研普华研究报告《2021-2025年国内外类脑计算技术发展研究及趋势预测报告》分析

和现有冯诺伊曼体系结构 计算与存储分离的特点相对，类脑计算中的神经元结构既有计算能力，也有存储能力。类脑计算的这种特点从根本上消除了冯诺伊曼体系结构的“存储墙”问题。通过对类脑计算进行研究，能够更好地理解脑计算模型，为实现类脑智能提供路径。

SNN也被称为第三代神经网络，是人工智能领域机器学习算法的一种，是计算机科学与生物神经科学交叉而成的新兴学科。相比于传统的ANN，如各种深度学习网络，SNN实现了更高级的生物神经元模拟水平，更容易模拟人脑低功耗高性能的处理方式，是信息技术向智能化发展的重点研究方向。与ANN相比，SNN有诸多优良特性，在实现低功耗、高性能的智能系统上潜力巨大。类脑计算研究涉及的领域范围广泛，包括材料科学、神经科学、电气工程、计算机工程和计算机科学等。材料科学家研究、制造和表征可用于类脑器件的新材料，重点是展示与生物神经系统相似特性的材料。神经科学家提供可能在类脑计算意义上有用的新知识，并利用类脑计算系统来模拟和研究生物神经系统。电子和计算机工程师利用模拟电路、数字电路、数模混合电路和器件来构造系统，模拟神经系统的运行过程，开发由生物启发的类脑计算系统。类脑计算系统的研究涉及到类脑处理器微体系结构技术、体系结构技术、类脑处理器配套的软件工具链和基于脉冲神经网络的算法等研究领域。在现阶段的社会发展过程中计算机科学技术在社会中的应用具有极大的社会现实含义，不仅其在加速社会经济的道路上起到了积极的作用。

计算机技术在发展的同时带动经济社会的进步。由于传统的计算机科学没有相关的技术信息支撑，当代的发展方向是积极向前的、相互融合的。不过由于当代社会信息的共享性还有待于提高到新的阶段，-些方面的信息受到一定的局限和垄断性。伴随着越来越普遍的计算机科学在全世界范围内的迅猛发展，信息将可以被方便快捷的进行传播，有理由相信计算机技术将会带动社会经济更好发展，其对经济的发展将起到积极有效的作用。

类脑计算领域的相关研究，为新一代计算变革带来了希望。以大脑为模仿对象建立新一代计算技术体系，既可以保留计算机的既有优势，又可以叠加人脑处理信息的诸多优势，将有望打破冯·诺伊曼架构的束缚，实现存储处理一体化、超低能耗和超大规模并行信息处理，让结构逼近人脑、性能媲美人脑的“人造超级大脑”成为可能。类脑研究发展迅猛、前景广阔，但总体仍处于起步阶段。

欲了解更多市场具体详情可以点击查看中研普华研究报告《2021-2025年国内外类脑计算技术发展研究及趋势预测报告》。

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  2021-2025年国内外类脑计算技术发展研究及趋势预测报告

  类脑计算是指利用数字电路、模拟电路、数模混合电路或新器件来仿真生物神经元以及神经元间的突触连接，进而利用超大规模集成电路（Very Large Scale Integrated，VLSI）系统来模仿神经系统中...

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