江西
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嗨，我是小玖。
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最近，中国科学院自动化研究所曾毅研究员领衔的科研团队在人工智能领域掀起了一场思想风暴。
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他们所研发的“多房室脉冲神经元”类脑架构，不仅有效克服了传统脉冲神经网络长期存在的信息遗忘难题，更首次赋予其模拟未来情境的高级认知功能。
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这项成果远非一次常规的技术迭代，而是从神经计算底层逻辑出发的一次根本性重构，为高能效智能系统的发展开辟了全新路径，并对整个AI生态产生广泛而深刻的影响。
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技术层面：打破“简化魔咒”
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长期以来，脉冲神经网络的研究受限于对真实神经元结构的高度抽象与简化。
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经典模型往往将神经元简化为单一的功能节点，仅支持基本的信号接收与发放，忽略了生物大脑中树突分支所承担的复杂非线性运算和记忆保持作用。
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这种结构性缺失正是导致其难以处理长序列任务、缺乏持续推理能力的根本所在。
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曾毅团队的关键突破，正在于彻底颠覆了这一延续多年的建模范式。
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研究者通过精细重构神经元内部的空间组织，在数字环境中成功复现了细胞体、基底树突以及顶树突等关键功能区，构建出具备多分区特性的“多房室脉冲神经元”计算单元。
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这一从“点状单元”向“树状结构”的跃迁，不仅是形态上的还原，更是计算机制的本质升级。
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数字化实现的树突结构如同微型信息蓄水池，能够动态存储过往输入的关键特征，从而天然具备长时间跨度的信息保持能力。
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团队开展的系统性消融实验证明，基底树突负责循环输入的整合处理，顶树突则调节兴奋性响应强度，二者协同运作是实现未来状态预测的核心动力，无法通过单纯增加参数或调整权重来复制。
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该进展的重大意义在于，首次建立了微观神经动力学与宏观认知行为之间的可计算桥梁。
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过去，类脑计算研究常陷入两难境地：要么专注于单个神经元的逼真模拟，却无法扩展至复杂认知；要么追求高层任务表现，却脱离生物学基础。
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而主流深度神经网络虽然能在图像识别、语言生成等任务上表现出色，但依赖海量计算资源驱动。
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曾毅团队的工作首次证明，脉冲神经网络可以在极低能耗条件下，完成环境演化预测、未来场景构想等原本属于高级智能范畴的任务。
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这填补了类脑智能在高阶认知能力方面的长期空白，为下一代AI系统提供了兼具生物合理性和工程可行性的全新架构蓝本。
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拓宽AI落地场景边界
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当前人工智能产业面临一个核心瓶颈：高性能往往意味着高功耗。
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以ChatGPT为代表的大型语言模型尽管展现出强大的通用能力，但其运行需依托庞大的数据中心，堪称“电力消耗大户”。
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这种高能耗特性严重制约了其在移动终端、无人设备、边缘计算等能源受限环境中的部署潜力。
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而曾毅团队提出的解决方案，正为此类矛盾提供了一条极具前景的技术路线。
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他们构建的全脉冲域“世界模型”，使智能体能够在纯脉冲信号驱动下完成对外部环境的建模与未来状态推演，无需切换至传统浮点运算模式。
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实际测试显示，该模型在视觉控制、语音时序建模等多项任务中全面超越现有先进的脉冲递归网络，甚至在部分语音任务中性能比肩经典的门控循环单元（GRU），实现了“节能型架构”媲美“高性能引擎”的跨越式进步。
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这种在低功耗前提下达成高水平智能的能力，彻底扭转了业界关于“高效能必然牺牲智能水平”的固有认知。
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从应用维度来看，这项技术有望极大拓展人工智能的实际使用范围。
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例如，自动驾驶车辆不再需要搭载昂贵且耗电的GPU集群，便可借助低功耗类脑芯片实现连续的路况预判与决策规划。
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野外作业机器人可在电池容量有限的情况下，稳定执行地形分析、障碍规避和路径重规划等复杂操作。
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可穿戴健康监测设备也能在维持超低功耗的同时，提供更精准的生命体征预警与情境适应能力。
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正如曾毅研究员指出，团队正致力于推动类脑系统在“感知—学习—决策—行动”闭环中的全链条进化，这一方向无疑将加速人工智能从理论探索走向真实世界的规模化落地。
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对于整个行业而言，此次突破或将催生一条全新的技术赛道。
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未来围绕多房室神经元模型的优化设计、专用类脑芯片的流片制造、特定应用场景的适配开发等领域，预计将吸引大量学术机构与企业投入，逐步形成“基础理论—核心技术—产业转化”的完整创新链条。
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同时，这也为中国在全球人工智能竞争格局中塑造差异化优势提供了坚实支撑。
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曾毅团队的这项成就不仅代表一次关键技术飞跃，更传递出一种崭新的智能发展哲学：通往强人工智能的道路，并不只有堆叠算力这一条途径。
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深入理解生命系统的运作智慧，借鉴大脑的高效计算原理，发展出兼具高智能与低能耗的绿色AI体系，或许才是真正通向人机协同共进的可持续未来。
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而这一由中国科研团队主导的重要发现，也正在为全球人工智能的技术演进注入前所未有的动能与多样性可能。
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信息来源
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澎湃新闻2025-07-14 07:21研究表明脑机通过释放电脉冲可显著提升大脑认知功能
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中国科学院自动化研究所
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《自然·通讯》论文链接
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