類腦計算的研究大致可以分為神經科學的研究(特別是大腦信息處理基本原理的研究),類腦計算硬件的研究和類腦處理算法的研究三方面。而基于這三個方面,類腦智能計算的未來發(fā)展重點有機器學習、類腦智能機器人、神經形態(tài)硬件等方向。
我國已形成體系較完整、規(guī)模體量龐大、創(chuàng)新活躍的計算產業(yè)。2022年,計算產業(yè)規(guī)模達2.6萬億元,近六年累計出貨超過2091萬臺通用服務器、82萬臺AI服務器,計算技術國內有效發(fā)明專利數(shù)量位列各行業(yè)分類第一。
當前,計算技術和計算產業(yè)創(chuàng)新活躍,成為驅動全面數(shù)字化變革的關鍵力量。以異構計算、智能計算、量子計算等為代表的先進計算已演進到質變的關鍵階段,計算產業(yè)展現(xiàn)出強大的活力和不可估量的潛力。
類腦計算又被稱為神經形態(tài)計算,是借鑒生物神經系統(tǒng)信息處理模式和結構的計算理論、體系結構、芯片設計以及應用模型與算法的總稱。
類腦計算,不同于傳統(tǒng)馮諾依曼存算分離的特性,基于仿生的脈沖神經元實現(xiàn)信息的高效處理,具有低功耗、低延遲的技術優(yōu)勢,是打破“內存墻”的潛在技術之一,其在對功耗、延遲敏感的邊緣計算領域具有廣泛的應用價值和潛力。
根據(jù)中研普華產業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年中國類腦計算行業(yè)深度分析與發(fā)展前景預測報告》顯示:
隨著大腦成像、腦機交互、生物傳感、大數(shù)據(jù)處理等新技術不斷涌現(xiàn),腦科學與計算技術、人工智能、納米材料、認知心理等學科的交叉融合,正醞釀著重大理論與技術突破,類腦研究上升為國家的科技戰(zhàn)略重點??茖W界認為,類腦研究為認知腦打開了一扇全新的窗口,有望推動新一輪智能技術革命。
目前人工智能的主流研究思路有兩種。一種是從計算機科學的角度出發(fā),借鑒大腦的分層處理機制與學習訓練特性,基于馮·諾依曼架構的計算機和人工神經網絡與深度學習方法;另一種是從腦科學研究出發(fā),采用納米級別的器件模擬生物神經元和突觸的信息處理特性,采用非馮·諾依曼架構的神經形態(tài)芯片和脈沖神經網絡。兩個方法各有優(yōu)缺點,將二者融合是目前公認的最佳發(fā)展路徑之一。
類腦計算如何進行商業(yè)化?
類腦計算的研究大致可以分為神經科學的研究(特別是大腦信息處理基本原理的研究),類腦計算硬件的研究和類腦處理算法的研究三方面。而基于這三個方面,類腦智能計算的未來發(fā)展重點有機器學習、類腦智能機器人、神經形態(tài)硬件等方向。
基于神經網絡的機器學習就是一種類腦計算的技術;而英國曼徹斯特大學的SpiNNaker芯片、IBM公司的TrueNorth芯片、德國海德堡大學的BrainScaleS芯片以及前面提到的清華大學的“天機芯”都是神經形態(tài)硬件的研究成果。
我國的類腦智能研究水平處于國際前沿。2016年,“腦科學與類腦科學研究”(簡稱“中國腦計劃”)被作為連接腦科學和信息科學的橋梁正式提出。此外,多所高校也積極參與類腦計算的研究。其中,中科院開發(fā)的類腦認知引擎平臺能夠模仿哺乳動物的大腦,實現(xiàn)多感覺融合、決策等多種功能。
新一輪科技革命和產業(yè)變革推動經濟科技新賽場加速形成,世界主要創(chuàng)新板塊在激烈震蕩中深度重構,為我國實現(xiàn)科技發(fā)展的跨越和趕超提供了新的機遇。未來場景的創(chuàng)設者將是“創(chuàng)新高地”的引領者。我國開啟的現(xiàn)代化經濟體系建設作為一場結構性變革,與新科技革命和產業(yè)變革與工業(yè)化、信息化、城市化、市場化、國際化相互交織,與全球范圍的新經濟科技賽場重構同頻共振、同向而行。
全球范圍圍繞算力、算法、數(shù)據(jù)等技術的競爭日趨白熱化,高性能計算、類腦計算、量子計算等爭相競逐,人機物互聯(lián)的新型制造基礎設施加速整合全球制造業(yè)資源。
全球量子計算專利百強名單,截至2022年10月入榜前100名的企業(yè)美國占比40%、中國占比15%、日本占比11%。Gartner預計2023年全球公有云終端用戶支出將達近6000億美元。全球物聯(lián)網有望滲透的上下游應用市場規(guī)模將在2025年超過10萬億美元。
目前類腦計算研究尚處于起步階段,國際上還沒有形成公認的技術標準與方案,處在“百花齊放”的階段。
傳統(tǒng)的AI技術解決方案商已經初具規(guī)模并普遍被市場認可。目前類腦技術的主要玩家包括市場導向型及研究驅動型。市場導向型公司主要包括:SynSense時識科技、GrAl Matter Labs、Brainchips、Prophesee、IniVation、Samsung等。
研究驅動型主要包括:Intel、IBM、IMEC、Fraunhofer、CEA-Leti等,以及及國際各知名高校:蘇黎世大學、蘇黎世聯(lián)邦理工、斯坦福、麻省理工、曼徹斯特大學、清華大學等。
隨著先進精密儀器的發(fā)展,人類對腦的理解越來越多,將迎來量變到質變的突破性進展。同時,超級計算機的發(fā)展為類腦計算提供更好的仿真模擬環(huán)境,大數(shù)據(jù)和云計算提供了和腦復雜度不斷趨于接近的“數(shù)碼宇宙”,大腦和數(shù)碼宇宙可以視為鏡像,互相借鑒,促進理解。而新型納米技術可以制造出和人腦神經元能耗差不多量級的器件,這一切都為類腦計算的發(fā)展奠定了基礎。
類腦計算技術的發(fā)展將推動圖像識別、語音識別、自然語言處理等前沿技術的突破,隨著我們對機器人視聽感知和自主學習、以及無人駕駛技術等領域的應用需求越來越迫切,類腦計算應用將有望推動新一輪產業(yè)革命。
更多行業(yè)詳情請點擊中研普華產業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年中國類腦計算行業(yè)深度分析與發(fā)展前景預測報告》。
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2023-2028年中國類腦計算行業(yè)深度分析與發(fā)展前景預測報告
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