□类脑智能属于下一代人工智能(AI)，发展关键在于不断探索人类大脑的计算能力
□从脑机接口、类脑智能算法模型、智能芯片，再到通用类脑计算机等环节，各环节相互关联，共同构成类脑智能的研究与发展体系
□即便大脑的奥秘尚未完全解析，也不妨碍产业的进步，因为类脑智能是在不断探索大脑的过程中，逐步推动产业向前发展的
◎记者柴刘斌
“类脑智能（BI）产业发展前景广阔，我国在该领域具有产业链和市场优势，实现规模应用将带来巨大效益。”中国科学院院士、中国神经科学学会理事长、著名神经科学家、广东省智能科学与技术研究院院长张旭表示。
近期，张旭院士做客上海证券报主办的第八期“上证·院士说”活动，发表题为《未来科技产业——类脑智能》主旨演讲，并接受了记者专访。张旭认为，当前，类脑智能产业正在沿途“开花结果”，创新链与产业链并行发展。为推动类脑智能产业加速发展，须加强脑认知与类脑智能基础前沿研究，并补齐算力、软件开发等产业链上的短板。
类脑智能属于下一代AI
在张旭看来，类脑智能属于下一代人工智能(AI)，是脑科学乃至生命科学的一部分。从专业角度来讲，狭义的类脑智能是借鉴生物脑的感知认知行为机制和信息传递机制，构建相关类脑智能算法、模型和系统，并通过软硬件协同实现的机器智能。
目前已知人脑大概有860亿个神经元。2024年，广东省智能科学与技术研究院用30台高密度类脑算力服务器、6个机柜，成功构建起全球首台达到100亿个神经元类脑算力规模的类脑融合超算系统。这相当于人脑九分之一的规模。
“它是全球最大的，也是最小的。”张旭向记者介绍这一类脑融合超算系统时表示：这里所说的“大”，是指它总的能力最强、含有的神经元最多。“小”则体现在它的体积和能耗最小，整个系统由6个机柜组成，放置在办公楼的房间里就行。
张旭进一步解释：“实际上我们的人脑有众多神经元，每一个都有重要功能，但并非所有神经元都同时发挥作用，而是根据需要有选择性地工作。当我们明确了一些关键神经环路和神经元，并在计算机上模拟实现时，会发现其能力超乎想象，比现有的AI强大得多。”
“因此，类脑智能的发展关键就在于不断探索人类大脑的计算能力，未来创造出的人工大脑或许会远超我们的预期。”张旭表示。
张旭认为，通用人工智能与类脑智能在追求的目标上有相似之处，但也存在明显差异。类脑智能更侧重于脑和脑科学的生物学基础，关注心智层面。例如，在机器人设计中会考虑接近人的社会价值观和个性等因素，而人工智能则更多依靠算法和硬件支撑。
创新链与产业链共振
“类脑智能不像AI，它可以把东西给造出来，将完全新的产品推向市场。”张旭表示：类脑智能的创新链涵盖脑感知认知神经网络的生物学研究，从脑机接口、类脑智能算法模型、智能芯片，再到通用类脑计算机等环节，各环节相互关联，共同构成类脑智能的研究与发展体系。
张旭向记者阐述，类脑智能产业生态圈包含四个层面：第一层是专业研究机构处于核心层；第二层是基础设施行业企业，比如类脑智能处理器、芯片、计算机、传感器企业等；第三层是产业链供应链，涵盖类脑智能相关的硬件生产企业、软件开发企业等；第四层是类脑智能科技赋能企业，包括智能服务网络、算力网、互联网等企业。
从事神经系统疾病研究多年，张旭深刻体会到大脑对科技发展的重要启发意义。他举例介绍，受大脑散热机制的启发，团队研发了无源相变散热系统，这个系统能把超算中心或者数据中心的电能消耗降低至少40%。
“类脑智能领域已取得诸多突破，部分成果已迈入产业化阶段。”张旭认为，类脑智能产业的发展依托于脑科学的启发，创新链与产业链应协同前行。即便大脑的奥秘尚未完全解析，也不妨碍产业的进步，因为类脑智能是在不断探索大脑的过程中，逐步推动产业向前发展的。
“类脑智能产业发展前景广阔，中国在该领域处于世界顶尖水平，因为具备丰富的应用场景与完善的产业链而具有先发优势。”张旭说。
张旭认为，类脑智能一旦实现应用，将带来巨大效益。例如，类脑智能在医疗领域，通过与医院合作，脑机接口与交互研究已经实现了中文的语句解码、音调解码等，可通过意念传输编码展示想表达的内容、指挥人或机器人的运动；在促眠方面，能通过实时采集脑电波分析并编码出有利于睡眠的个性化波形、调节梦境等。
产业发展亟须补齐短板
早在2014年，中国科学院与上海市政府合作上海脑智工程项目时，大家讨论最多的是未来人类的超级智能社会。科学家们畅想在超级智能社会里，不同国家和人种借助智能服务网络，能够突破语言障碍进行交流协作。比如，非洲医生无须语言培训，就能接受中国工程师的指导。由此，全球紧密协作的场景得以构建，科技赋能下全球一体化协作拥有无限可能。
仰望星空，更要脚踏实地。张旭认为，目前类脑智能行业在算力、投资、人才培养等领域尚需补齐短板。
在软件开发方面，类脑智能面临着将脑数据转化为算式模型，并使其在芯片上运行以产生功能的挑战。算力层面，虽然需求和功耗大，但目前已有很大进展，如通过新的计算系统和软件降低能耗，未来新的计算系统和老的计算产业的改造都存在机遇。
“科技公司的管理人员十分难找，包括财务和科技管理方面的人才。”张旭认为，管理人才短缺是类脑智能产业发展的痛点之一。为解决这一问题，需要通过开设科普课程、举办讲座等方式，加强人才培养，尤其要从科研院所和高校入手。同时，应鼓励更多战略性投资，为企业提供科研、资源和市场等方面的支持。
张旭还呼吁，要加强脑认知与类脑智能基础前沿研究，以及核心技术研发，让研发与产业需求紧密衔接。同时，要完善类脑智能产业链供应链，重点补齐芯片制造、封测等短板，升级设备制造业，推动类脑智能产业持续发展。
