集成突破 新一代類腦智能計算系統全球首發 腦科學與類腦研究市場分析

• 李波 2024年1月3日 來源：中研普華集團、央視財經、中研網 1496 99
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據中證報報道，近日，新一代類腦計算架構(LYRArc)和處理芯片(BPU)為技術核心的綠色類腦智能計算系統在橫琴國際科技創新中心正式發布。

據中證報報道，近日，新一代類腦計算架構(LYRArc)和處理芯片(BPU)為技術核心的綠色類腦智能計算系統在橫琴國際科技創新中心正式發布。

據悉，研發團隊突破了多項關鍵技術，單芯片可支持2億神經元擬態計算，為全球首顆億級神經元規模的可編程類腦晶圓計算芯片，性能是Intel最先進的類腦計算芯片Loihi2的200倍，助力未來類腦計算機系統真正實現“體積更小，容量更大”的集成突破。

中證報指出，隨著智能計算系統趨近算力天花板、能耗激增、通用智能難產，人腦天然具備的“低能耗、并行處理、學習性和容錯性強”等優勢愈加凸顯。研發出在各方面“趨同人腦”的類腦智能，成為目前有望突破人工智能發展瓶頸的“戰略制高點”。

該系統的推出，為解決類腦智能產業化發展的底層核心技術問題提供了新路徑，有望助力大模型訓練、腦仿真、工業計算模擬、社交網絡分析、金融風控分析等智能產業應用，走出智能計算的“中國新路”。公司方面，據中證報表示，相關個股主要有東方中科 、新智認知等。

據央視新聞，多家美國媒體報道，數千人對給硅谷企業家埃隆馬斯克旗下“神經連接”公司當志愿者“超級感興趣”。馬斯克7日在社交媒體上表示，“神經連接”正研發視覺芯片將在幾年內就緒。

數月前，美國食品和藥物管理局批準“神經連接”公司就腦機接口項目展開人體臨床試驗，相關手術過程包括去掉部分頭骨、植入芯片，芯片可以在人腦中存在數年。

在我國，腦機接口也已被列入未來產業創新重點方向。中信建投認為，人類與人工智能之間的溝通方式不斷升級，腦機接口技術正在突破人類的生理界限，不僅為殘障人士提供了前所未有的可能性，而且有望成為下一代人機交互方式。研究機構預計，腦機接口相關市場規模在2030年至2040年期間可達700億美元至2000億美元。

公司方面，據上證報報表示，中科信息：引入醫療腦機接口技術，主要用于智慧麻醉、智慧康復兩大應用場景，完善智慧醫療整體解決方案。三博腦科： 是“醫教研”一體化的學院型醫療機構，持續關注腦機接口技術在醫療領域的應用和發展。

腦科學與類腦研究市場如何 腦科學與類腦研究市場分析

作為交叉學科又有著廣闊的應用前景，腦科學與類腦研究已然成為國際重要前沿科學領域。腦科學研究是21世紀科學研究的前沿高地之一。

當前，包括美國、歐盟在內的世界先進國家和地區都在積極出臺腦科學計劃。十四五規劃明確指出，要瞄準腦科學、人工智能等前沿領域，實施一批具有前瞻性、戰略性的國家重大科技項目。

“腦科學與類腦科學研究”(Brain Science and Brain-Like Intelligence Technology)簡稱為“中國腦計劃”，主要有兩個研究方向：以探索大腦秘密、攻克大腦疾病為導向的腦科學研究以及以建立和發展人工智能技術為導向的類腦研究。

大腦是如何工作的?“中國腦計劃”主要解決大腦三個層面的認知問題：1)大腦對外界環境的感官認知，即探究人類對外界環境的感知，如人的注意力、學習、記憶以及決策制定等;

2)對人類以及非人靈長類自我意識的認知，通過動物模型研究人類以及非人靈長類的自我意識、同情心以及意識的形成;3)對語言的認知，探究語法以及廣泛的句式結構，用以研究人工智能技術。

人類大腦大約有1000億個神經元，它們如何連接以及連接錯誤導致精神錯亂或是出現嚴重的神經性疾病，當前人類并沒有弄清楚其中的奧秘。

緊接著，全球人口老齡化時代的到來，阿爾茨海默綜合癥、帕金森綜合癥以及亨廷頓綜合癥等神經衰退性疾病日益成為人類的健康負擔，人類迫切地希望知道：大腦是如何工作的。

據中研普華產業研究院出版的《2022-2027年國內外類腦計算技術發展研究及趨勢預測報告》統計分析顯示：

大腦是人類最重要的器官，理解大腦的結構與功能是21世紀最具挑戰性的前沿科學問題。

近年來，美國、歐盟、日本等國家(地區)紛紛宣布啟動腦科學研究，即“腦計劃”;腦科學研究既對有效診斷和治療腦疾病有重要的臨床意義，還可推動新一代人工智能技術和新型信息產業的發展。

類腦計算是指利用數字電路、模擬電路、數模混合電路或新器件來仿真生物神經元以及神經元間的突觸連接，進而利用超大規模集成電路(Very Large Scale Integrated，VLSI)系統來模仿神經系統中的神經生物學結構。

和現有馮諾伊曼體系結構 計算與存儲分離的特點相對，類腦計算中的神經元結構既有計算能力，也有存儲能力。類腦計算的這種特點從根本上消除了馮諾伊曼體系結構的“存儲墻”問題。通過對類腦計算進行研究，能夠更好地理解腦計算模型，為實現類腦智能提供路徑。

SNN也被稱為第三代神經網絡，是人工智能領域機器學習算法的一種，是計算機科學與生物神經科學交叉而成的新興學科。相比于傳統的ANN，如各種深度學習網絡，SNN實現了更高級的生物神經元模擬水平，更容易模擬人腦低功耗高性能的處理方式，是信息技術向智能化發展的重點研究方向。

與ANN相比，SNN有諸多優良特性，在實現低功耗、高性能的智能系統上潛力巨大。類腦計算研究涉及的領域范圍廣泛，包括材料科學、神經科學、電氣工程、計算機工程和計算機科學等。

材料科學家研究、制造和表征可用于類腦器件的新材料，重點是展示與生物神經系統相似特性的材料。神經科學家提供可能在類腦計算意義上有用的新知識，并利用類腦計算系統來模擬和研究生物神經系統。

電子和計算機工程師利用模擬電路、數字電路、數模混合電路和器件來構造系統，模擬神經系統的運行過程，開發由生物啟發的類腦計算系統。類腦計算系統的研究涉及到類腦處理器微體系結構技術、體系結構技術、類腦處理器配套的軟件工具鏈和基于脈沖神經網絡的算法等研究領域。

國內外類腦計算技術發展研究

在現階段的社會發展過程中計算機科學技術在社會中的應用具有極大的社會現實含義，不僅其在加速社會經濟的道路上起到了積極的作用。計算機技術在發展的同時帶動經濟社會的進步。

由于傳統的計算機科學沒有相關的技術信息支撐，當代的發展方向是積極向前的、相互融合的。不過由于當代社會信息的共享性還有待于提高到新的階段，-些方面的信息受到一定的局限和壟斷性。

伴隨著越來越普遍的計算機科學在全世界范圍內的迅猛發展，信息將可以被方便快捷的進行傳播，有理由相信計算機技術將會帶動社會經濟更好發展，其對經濟的發展將起到積極有效的作用。

許多新興的類腦芯片在SNN計算中顯示出巨大的潛力。 例如浙江大學的達爾文芯片，其目標是嵌入式低功耗應用。蘇黎世大學研究人員開發的DYNAP-SEL結合了異步數字邏輯和模擬電路，以實現模擬SNN實現。 清華大學的研究人員成功設計了混合型天機芯片 ，該混合型既可以實現常規神經網絡又可以實現SNN。

隨著腦科學與類腦行業競爭的不斷加劇，大型企業間并購整合與資本運作日趨頻繁，國內外優秀的腦科學與類腦企業愈來愈重視對行業市場的分析研究，特別是對當前市場環境和客戶需求趨勢變化的深入研究，以期提前占領市場，取得先發優勢。正因為如此，一大批優秀品牌迅速崛起，逐漸成為行業中的翹楚。

中研普華利用多種獨創的信息處理技術，對腦科學與類腦行業市場海量的數據進行采集、整理、加工、分析、傳遞，為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務，最大限度地降低客戶投資風險與經營成本，把握投資機遇，提高企業競爭力。

本報告利用中研普華長期對腦科學與類腦行業市場跟蹤搜集的一手市場數據，同時依據國家統計局、國家商務部、國家發改委、國務院發展研究中心、行業協會、中國行業研究網、全國及海外專業研究機構提供的大量權威資料，采用與國際同步的科學分析模型，全面而準確地為您從行業的整體高度來架構分析體系。讓您全面、準確地把握整個腦科學與類腦行業的市場走向和發展趨勢。

未來行業市場發展前景和投資機會在哪?欲了解更多關于行業具體詳情可以點擊查看中研普華產業研究院的報告《2022-2027年國內外類腦計算技術發展研究及趨勢預測報告》。

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  2022-2027年國內外類腦計算技術發展研究及趨勢預測報告

  類腦計算是指利用數字電路、模擬電路、數模混合電路或新器件來仿真生物神經元以及神經元間的突觸連接，進而利用超大規模集成電路（Very Large Scale Integrated，VLSI）系統來模仿神經系統中...

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