随着技术的不断进步和普及，越来越多的开源工具和平台使得人工智能技术的获取和应用变得更加容易和低成本。“前沿技术+场景应用+先导区”的未来产业创新体系模式正在加速实践。
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在诸多的未来产业中，“类脑智能” 可谓是全球科创全力比拼的战略产业。但在热度之下，何为类脑智能、类脑智能的产业化前景与商业化落地的路径仍有很多问题需要探寻。
何为“类脑智能”
“类脑智能”又被称为“类脑计算“，基本定义就通过模拟人的大脑或是生物大脑的形态结构，以及处理信息的机制的一种计算方式。传统的计算模式或者是计算机大家都有概念，长期以来我们需要解决目前的超级计算或巨型服务器的主要问题一句话就可以讲清，那就是如何实现计算机的低功耗与高效率。说起来简单，产业链涉及的面是非常广而深的。
类脑智能作为下一代人工智能的重要突破方向。目前人工智能存在两条完全独立的技术发展路径：一条是以模型学习驱动的数据智能，底层逻辑是基于“冯·诺依曼”架构，也就是传统计算架构来实现；另外一条是以认知仿生驱动的类脑智能，趋势上看，生物技术等硬科技的发展，特别是脑机接口技术，神经形态硬件，类脑芯片、机器学习与数据治理等十大领域是未来。
“类脑智能”的驱动力源头
2016年的围棋界的“电脑和人脑PK”大赛，谷歌的人工智能机器人AlphaGo战胜了韩国九段棋手李世石。一年以后，机器再一次战胜了当时人类排名第一的我国棋手柯洁。人机过招，机器胜出这已经不是第一次了。这是继1997年 IBM的超级计算机深蓝战胜国际象棋人类冠军卡斯帕罗夫后的又一胜利。
AlphaGo也好，深蓝也好，本质上就是一台巨型的计算机或者叫服务器。以AlphaGo这台计算机举例，AlphaGo含有1202个CPU，176个GPU，也就是图形处理器。根据测算，这台巨型的计算机功率至少是23.3万瓦。而棋手李世石大概只用了约20瓦。也就是说AlphaGo每下一盘围棋要消耗3000美元的电费，而棋手李世石大概就只需要一块牛排加一杯咖啡。这也就提醒了我们，如何开发出像人脑一样低功耗且高效的计算方式。
大脑是人类进化的奇迹，也是人类最不了解的器官。我们的大脑重量约1.5公斤，占体重2%，功耗约20瓦，占全身功耗20%，而当前人类对大脑的认识还不足5%，尚无完整的脑谱图可参考，大多数的大脑运行机制没有被挖掘出来，这当中蕴涵着巨大的可能性和想象空间 。
中国与全球的类脑产业现状
从全球来看，主要发达国家和地区多在争相部署类脑智能研发计划和项目。美国在未来五年瞄准“跨尺度大脑连接图谱绘制”和“可搜索高分辨脑细胞图谱绘制”， 欧盟的计划是围绕数字大脑研究推动神经科学领域研究，开发类脑智能新模型、新算法。日本则是充分利用人工智能优势以脑科学方面的研究为基础聚焦类脑智能产品以及社会应用。这里面当然也吸引着全球顶尖高校和技术公司加入类脑计算和类脑智能布局。
我们是在 “十三五”就已经启动了“中国脑计划”，在“十四五”中布局类脑智能未来产业，将类脑计算和脑机融合研究作为未来重要的技术方向。目前中国在类脑智能研究方面处于国际前沿，根据统计到今天，全国有类脑智能企业276家，上市的，专精特新的，以及高新技术企业占了近七成，产业专利也是集中在发明方面。从产业布局来看，据不完全统计，已有上海、成都、深圳、武汉、广州、南京等超10个城市发布涉及类脑智能，其中企业主要聚集在广东省、江苏省、北京市、上海市、浙江省和福建省。
产业落地的挑战与策略
我个人认为，未来信息和未来健康可能是大家特别关注的两个主要方面，恰巧这两个领域都与类脑智能科技有着紧密的联系，因此，类脑计算产业也就很自然成为了全球全力研发加速比拼的主要战略产业。
产业落地还是面临多方面的挑战，而且是巨大的挑战，需要多方多元协同推进。技术上包括视觉感知、沟通交流、大脑思考和稳定行走等问题。除了技术问题之外，类脑智能的发展伴随着伦理和安全问题，如意识产生、数据隐私、产品获取公平性等问题将会是长期性的，和国际性的，各国已开始加强伦理安全监管。尽管如此，类脑智能作为人工智能的终极目标，做为推动未来智能科技发展的关键力量其发展前景诱人。■
