北京
随着大模型的兴起，人工智能进入了飞速发展阶段。然而当“规模定律”(Scaling Law)接近极限，大模型的性能提升之路已面临瓶颈。如何突破这个瓶颈？科学界认为，类脑智能是实现下一代人工智能的颠覆性路径。
4月18日，2025全国类脑智能产业创新发展推进会在上海举行，众多科学家和产业界人士出席。大会上，类脑智能产业创新发展联盟、类脑智能未来产业基金矩阵发起成立，上海类脑智能未来产业集聚区在杨浦区启动建设。瞄准这一未来产业，市科委正在开展体系化布局，加快全过程创新、全链条推进和全要素配置。
突破AI“规模定律”限制
类脑智能，是以模拟大脑的神经结构和认知原理为核心，使计算系统具有类似人类的感知、推理和学习能力。
神经网络这一人工智能重大突破的起点是类脑研究。“2024年诺贝尔物理学奖得主霍普菲尔德是人工智能的先驱，他发明的人工神经网络由大量模拟神经元的节点连接构成，具有记忆功能和大脑可塑性特点。”中国科学院院士、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心学术主任蒲慕明说。
然而此后，人工智能的发展与类脑智能渐行渐远。
比如，大模型的结构就与人脑差异较大。其发展遵循“规模定律”，即模型性能随着参数量的增加而提升，也随着预训练数据量的增加而提升。目前，这个定律遇到了算力和数据的瓶颈，大模型的性能提升幅度已明显放缓。
能耗也是一个突出问题，预训练大模型的耗电量非常大。OpenAI训练GPT-4时，用了约2.5万块GPU，每块GPU的功耗是400瓦，完成一次训练需要三个月，耗电量高达2.4亿千瓦时。
与GPU相比，人脑的功耗低得多，仅20瓦左右。研究类脑芯片的复旦大学教授邹卓解释，人脑约有860亿个神经元，通过海量的神经突触传递信号，具有稀疏激活、大规模并行的特点。
“我们要借鉴大脑的结构和计算特点，让人工智能突破算力、数据和参数规模的限制，实现更高级别的通用人工智能。”蒲慕明说，“布局类脑智能技术研发，对我国人工智能发展具有战略意义。”
神经形态芯片模拟突触传递
2017年，上海在全国率先开展类脑智能布局，通过深化基础原创理论研究、加快关键核心技术攻关、承接国家重大战略任务等举措，在类脑计算芯片、类脑视觉系统研发等领域取得了重要成果。去年以来，市科委进一步增强战略敏捷和战略主动，体系化布局类脑智能前沿技术和未来产业。
在类脑计算芯片领域，邹卓团队正在研发基于脉冲神经网络的神经形态芯片。这种芯片是未来类脑计算机的基础，用大规模并行处理单元模拟大脑神经元，并用网络化互联模拟突触传递。 下转 4版(上接第1版)“脉冲神经网络通过单比特脉冲计算，把复杂的乘加运算简化为累加运算，从而有效地降低芯片的计算功耗。”邹卓说，“它还具有事件驱动的特点，输入刺激时才会动态激活局部网络，完成分布式计算。就像我们的视觉，能更敏感地捕捉到运动的物体。”凭借这些优势，类脑计算芯片与CPU、GPU等传统芯片相比，有望实现1—2个数量级的能效提升。
在类脑计算芯片研发过程中，邹卓团队与新氦类脑智能公司长期合作。这是一家入驻上海类脑智能未来产业集聚区的新型研发机构，在市、区两级政府支持下，新氦类脑智能建设了类脑计算芯片原型验证平台，支持复旦大学、曦智科技等高校院所和企业研制出新一代芯片的原型样机，节省了大量研发成本。邹卓认为，取得类脑智能研究成果后，下一步要走产业引领道路，引导越来越多的企业进入这条新赛道。
当天发起成立的类脑智能产业创新发展联盟，集聚了一批产业界先行者，既有灵汐科技、时识科技等类脑智能技术研发企业，也有中电海康、华为、长安汽车等技术应用企业。联盟联席秘书长、中国信通院上海工创中心总经理郑忠斌说，联盟将牵头制定类脑智能标准体系、构建类脑智能数据集，探索智能网联汽车、具身智能机器人、智能医疗终端等领域的应用场景。
当天亮相的类脑智能未来产业基金矩阵，由上海未来产业基金、博康共赢基金、道禾基金、杨浦科创集团等10家投资机构联合发起。
蒲慕明预测，未来5—10年，拥有具身智能的人形机器人将成为类脑智能最重要的应用场景之一。他建议科研团队模拟人类在两岁前认知外部世界的过程，根据应用场景需求，为机器人建立特殊化的“世界模型”。“脑科学与人工智能研究应进一步融合”，这将加速推动近年来的脑科学发现转化为算法、器件等类脑智能成果，把更多的人脑优势移植到机器上。
(来源：解放日报)
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