類腦智能的起源與探索

小鵬汽車工廠

類腦智能更強調(diào)對大腦“生物硬件”和“神經(jīng)計算邏輯”的模仿，追求更接近人類的“高效、低能耗、通用化”智能。

幾年前，所謂的人工智能只能進行簡單的對話。隨著科技的發(fā)展，ChatGPT、DeepSeek的出現(xiàn)，讓人們真正體會到人工智能時代的到來。使用者無論提出什么問題，人工智能都能夠給出所需要的答案。人工智能在飛速發(fā)展并且已經(jīng)演變成為全球都在爭奪的科技高地。

但是傳統(tǒng)的人工智能更多的是依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動和算法優(yōu)化，受限于數(shù)據(jù)、算法以及基礎(chǔ)硬件的算力。為了進一步突破對應(yīng)的限制，20世紀80年代末，卡弗·米德提出了類腦計算的概念。他希望擺脫傳統(tǒng)的計算模式，通過模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理，開發(fā)出快速、可靠、低耗的運算技術(shù)。隨著學(xué)科的發(fā)展、科技的進步，類腦計算逐步演化為類腦智能。

類腦智能（Brain-Inspired Intelligence）是一門融合腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計算機科學(xué)、人工智能等多學(xué)科的交叉領(lǐng)域，其核心目標是通過模擬人類大腦的結(jié)構(gòu)、功能和工作機制，構(gòu)建具有類腦認知能力（如學(xué)習(xí)、記憶、推理、自適應(yīng)、容錯性等）的智能系統(tǒng)。類腦智能更強調(diào)對大腦“生物硬件”和“神經(jīng)計算邏輯”的模仿，追求更接近人類的“高效、低能耗、通用化”智能。

類腦智能的發(fā)展進化

類腦智能的早期探索主要是對人類大腦的模仿。19世紀之前，科學(xué)界對大腦結(jié)構(gòu)的認知一直停留在“網(wǎng)狀理論”，認為大腦是由連續(xù)的“神經(jīng)網(wǎng)”構(gòu)成的。直至1891年德國解剖學(xué)家威廉·瓦爾代爾（Wilhelm Waldeyer）基于卡哈爾的實驗，正式提出“神經(jīng)元學(xué)說”：大腦的基本結(jié)構(gòu)與功能單元是神經(jīng)元，而非連續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)；每個神經(jīng)元都是獨立的細胞，信息通過神經(jīng)元之間的“接觸”而非“融合”傳遞。而獨立的神經(jīng)元之間如何傳遞信息，則由英國生理學(xué)家查爾斯·謝靈頓在1897年提出了神經(jīng)元之間的功能連接位點為“突觸”。

隨著人腦的基本結(jié)構(gòu)（神經(jīng)元）以及傳遞方式（突觸）逐漸被認識，為了實現(xiàn)對人類大腦的模仿，科學(xué)家對神經(jīng)元功能在數(shù)學(xué)上進行了抽象概括。1943年，麥卡洛克與皮茨提出的“麥卡洛克-皮茨模型”，標志著類腦探索從“生物觀察”正式邁入“人工模擬”階段，這個模型首次將生物神經(jīng)元的“興奮-抑制”行為轉(zhuǎn)化為二進制邏輯運算。該模型將神經(jīng)元抽象為閾值邏輯單元：當(dāng)輸入信號加權(quán)和超過閾值時輸出1（激活），否則輸出0（抑制），成功模擬了與、或、非等基礎(chǔ)邏輯功能。

麥卡洛克（左）與皮茨（右）

這一突破不僅證明簡單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)可實現(xiàn)計算功能，更搭建了神經(jīng)科學(xué)與計算機科學(xué)的第一座橋梁，為后續(xù)連接主義AI奠定了理論基石。但MP模型的局限性同樣顯著——它完全忽略生物神經(jīng)元的時間動態(tài)特性（如動作電位的傳播延遲）和離子通道機制，是一種靜態(tài)的“邏輯骨架”，無法模擬大腦對時序信號的處理能力。

真正為類腦模型注入“生物血肉”的是1952年艾倫·霍奇金（Alan Hodgkin）與安德魯·赫胥黎（Andrew Huxley）提出的 HH模型。通過槍烏賊巨軸突實驗（軸突直徑達1毫米，便于電極測量）和電壓鉗技術(shù)，兩人首次揭示了神經(jīng)元脈沖（動作電位）產(chǎn)生的離子通道機制，并以四個非線性微分方程定量描述這一過程：靜息狀態(tài)下，細胞膜對鉀離子的高通透性形成-70mV的靜息電位；當(dāng)刺激使膜電位去極化至閾值（約-55mV）時，鈉離子通道快速開放導(dǎo)致膜電位驟升（上升相），隨后鉀離子通道延遲開放使電位回落（下降相），最終恢復(fù)靜息狀態(tài)。

HH模型的革命性在于，它將神經(jīng)元的“全或無”脈沖從抽象邏輯還原為可計算的物理化學(xué)過程，首次證明神經(jīng)元是具備動態(tài)信息處理能力的“精密器件”，其時序編碼（如首脈沖時間）比單純的頻率編碼更接近生物腦的工作模式。這一發(fā)現(xiàn)直接推動類腦模型從“靜態(tài)數(shù)值計算”向“動態(tài)脈沖處理”轉(zhuǎn)型，為后續(xù)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）的發(fā)展提供了生物物理基礎(chǔ)。

1957年，弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）在MP模型基礎(chǔ)上提出感知機，開創(chuàng)了可訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先河。感知機引入監(jiān)督學(xué)習(xí)機制：通過“誤差修正規(guī)則”動態(tài)調(diào)整突觸權(quán)重——若模型輸出與真實標簽不一致，權(quán)重會沿誤差減小方向更新（如增強對正確分類有貢獻的特征權(quán)重）。1959年，羅森布拉特進一步開發(fā)“MarkI感知機”硬件，用光電管模擬視網(wǎng)膜、繼電器模擬神經(jīng)元，成功實現(xiàn)簡單圖像分類（如區(qū)分“左”“右”標記卡片），美國海軍甚至將其稱為“第一臺能擁有人類思想的機器”。但感知機的致命缺陷很快暴露：它僅能處理“線性可分”問題，無法解決“異或（XOR）”這類非線性任務(wù)。

感知機的缺陷被發(fā)現(xiàn)，催生出了自適應(yīng)線性元件。1960年，伯納德·威德羅（Bernard Widrow）與馬西安·霍夫（Marcian Hoff）提出Adaline，將輸出從“二進制分類”改為“連續(xù)值回歸”，更貼近生物神經(jīng)元的膜電位動態(tài)；同時引入最小均方（LMS）算法，通過梯度下降最小化預(yù)測值與真實值的平方誤差。Adaline的突破在于工程實用性——它首次被用于電話線路回聲消除等真實場景，證明類腦模型可脫離實驗室解決工業(yè)問題。更重要的是，其“誤差驅(qū)動權(quán)重調(diào)整”思想為后續(xù)“超越感知機”的算法革命埋下伏筆。

1986年，杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）等人在《自然》發(fā)表論文，提出反向傳播（BP）算法，徹底突破感知機的線性局限。BP算法通過“前向計算輸出-反向傳播誤差-逐層調(diào)整權(quán)重”的機制，實現(xiàn)了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，解決了異或等非線性問題。BP算法的出現(xiàn)標志著類腦智能從“線性學(xué)習(xí)”進入“深度學(xué)習(xí)”時代，為1998年LeNet（手寫數(shù)字識別）、2012年AlexNet（ImageNet分類）等里程碑成果奠定了算法基礎(chǔ)。

與此同時，另一支研究團隊沿著HH模型的生物真實性路徑，開展早期SNN模型探索。1970—1980年代，研究者為降低HH模型的計算復(fù)雜度（需實時求解微分方程），提出了一系列簡化模型：如積分-發(fā)放模型（IF）忽略離子通道細節(jié)，僅模擬膜電位的積分過程；漏電積分-發(fā)放模型（LIF）進一步加入膜電位的自然衰減，更貼近生物神經(jīng)元的靜息特性。這些早期SNN模型雖簡化了生物機制，但保留了脈沖發(fā)放的時序特性，為后續(xù)神經(jīng)形態(tài)硬件的開發(fā)提供了算法原型。

算法需要通過硬件來實現(xiàn)，算法的進步更需要硬件的支持。傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)（存儲-計算分離）的高功耗瓶頸，促使類腦智能向“生物啟發(fā)式硬件”轉(zhuǎn)型。這一轉(zhuǎn)型的推動者是加州理工學(xué)院教授卡弗·米德（Carver Mead）——他在20世紀80年代提出神經(jīng)形態(tài)工程（Neuromorphic Engineering）理念，主張“用硬件直接復(fù)現(xiàn)大腦的存算一體與事件驅(qū)動特性”。

米德發(fā)現(xiàn)，生物腦僅在神經(jīng)元發(fā)放脈沖時消耗能量（靜息功耗極低），且通過數(shù)十億神經(jīng)元的并行協(xié)作處理信息，這與傳統(tǒng)計算機“指令串行執(zhí)行、數(shù)據(jù)頻繁搬運”的高功耗模式形成鮮明對比。基于這一認知，他帶領(lǐng)團隊用CMOS（互補金屬氧化物半導(dǎo)體）技術(shù)構(gòu)建“硅神經(jīng)元”與“硅突觸”。1984年，米德團隊開發(fā)的硅視網(wǎng)膜芯片首次實現(xiàn)生物視覺系統(tǒng)的硬件模擬——芯片中的硅感光單元模擬視網(wǎng)膜光感受器，硅神經(jīng)元通過脈沖編碼實現(xiàn)邊緣檢測，其功耗僅為同功能傳統(tǒng)芯片的1/100，證明了神經(jīng)形態(tài)硬件的能效優(yōu)勢。

神經(jīng)形態(tài)工程的理念在2014年IBM TrueNorth芯片上得到規(guī)模化驗證。該芯片集成4096個神經(jīng)形態(tài)核心，每個核心包含256個硅神經(jīng)元和6.5萬個硅突觸，采用異步事件驅(qū)動架構(gòu)，功耗僅70毫瓦（約為傳統(tǒng)GPU的1/1000），可實時處理視頻流與語音信號。TrueNorth的設(shè)計直接繼承了米德的“存算一體”思想——將突觸權(quán)重存儲在核心本地SRAM中，避免數(shù)據(jù)搬運；通過脈沖編碼（如脈沖密度編碼、時序編碼）實現(xiàn)信息傳遞，完全脫離馮·諾依曼架構(gòu)的束縛。

真正顛覆類腦硬件范式的是憶阻器（Memristor）的發(fā)明。2008年，HP實驗室研究團隊在《自然》發(fā)表論文，首次實驗驗證了蔡少棠教授1971年預(yù)測的“第四種基本電路元件”——憶阻器。這種兩端口器件的電阻值可通過施加電壓脈沖動態(tài)調(diào)整，且斷電后能保持電阻狀態(tài)，完美模擬生物突觸的“權(quán)重記憶”特性（如Hebb規(guī)則中的“同時激活連接增強”）。憶阻器的核心優(yōu)勢在于存儲與計算的原生集成：傳統(tǒng)芯片需在內(nèi)存與CPU間頻繁搬運數(shù)據(jù)（馮·諾依曼瓶頸），而憶阻器可直接在存儲單元中完成計算（如權(quán)重乘法），大幅降低功耗與延遲。基于憶阻器的交叉陣列（Crossbar Array）結(jié)構(gòu)，進一步將類腦硬件的能效與并行度推向新高度。

南京大學(xué)繆峰團隊2021年的研究顯示，利用憶阻器交叉陣列的頻分復(fù)用技術(shù)，可實現(xiàn)16張字母圖片的并行識別——通過將不同頻率的正弦信號作為信息載體，單個交叉陣列可同時處理多個輸入數(shù)據(jù)，并行度隨陣列規(guī)模線性提升。騰訊云團隊的實驗則證明，基于SrTiO憶阻器的交叉陣列，在Atari游戲《Pong》的強化學(xué)習(xí)任務(wù)中，能耗比純GPU降低96倍，其關(guān)鍵在于憶阻器可同時模擬長期記憶、短期可塑性與元可塑性等多種突觸功能，無需額外控制電路。

醫(yī)療、工業(yè)與消費的“三重奏”

類腦智能的應(yīng)用非常廣泛，涉及醫(yī)療、工業(yè)以及普通消費領(lǐng)域，并且在這三個領(lǐng)域中突破行業(yè)痛點迎來飛速發(fā)展。在醫(yī)療領(lǐng)域中，通過構(gòu)建“檢測-干預(yù)-康復(fù)”閉環(huán)康復(fù)方案，成都前沿類腦中心的系統(tǒng)實現(xiàn)孤獨癥早篩（準確率92.3%），北京腦所“北腦一號”助癱瘓患者抓握行走，復(fù)旦腦脊接口讓患者術(shù)后當(dāng)天站立。

在工業(yè)領(lǐng)域中，類腦智能能夠有效提高工業(yè)的精度與效率。特斯拉工廠用類腦視覺檢測（0.01mm級），良品率升5%。在其示范效應(yīng)下，國內(nèi)新能源車企技術(shù)也加速根據(jù)類腦智能檢測——小鵬汽車在肇慶工廠的電池pack環(huán)節(jié)，引入類腦視覺系統(tǒng)檢測電芯極耳的平整度（要求誤差≤0.02mm），通過類腦算法的多模態(tài)融合能力（同步分析視覺信號與壓力信號），極耳裝配不良率降低70%，電池循環(huán)壽命提升10%；蔚來合肥工廠則將類腦檢測應(yīng)用于自動駕駛傳感器（如激光雷達鏡頭）的表面潔凈度檢測，可識別直徑0.005mm的灰塵顆粒，避免因鏡頭污染導(dǎo)致的感知誤差，傳感器良品率從88%提升97%。除了檢測場景外，類腦智能還推動工業(yè)機器人向“高精度+高柔性”升級，基于神經(jīng)形態(tài)芯片控制末端執(zhí)行器，實現(xiàn)0.01mm級的動作精度控制。

消費領(lǐng)域中，耳機、智能手環(huán)作為大部分消費者均能使用得起的電子消費品，通過類腦智能技術(shù)的憶阻器存算一體芯片有效降低耳機的功耗，使得耳機單次充電續(xù)航從傳統(tǒng)5小時延長至15小時。過去AR設(shè)備、VR設(shè)備普遍被詬病的流暢度、眩暈等問題，通過類腦智能技術(shù)中的視覺芯片技術(shù)，不僅能夠有效緩解VR的眩暈感，還能夠有效提高裝置的續(xù)航時間。

AI時代的“新規(guī)則博弈”

我國著作權(quán)法要求“創(chuàng)新主體為自然人”，即人類獨立創(chuàng)作為核心前提。2023年，美國版權(quán)局明確指出了“純AI生成內(nèi)容”不會被作為版權(quán)而登記。而類腦智能中“腦-機協(xié)作”的特性，會出現(xiàn)“創(chuàng)作主體”“權(quán)利歸屬”等一系列問題，在目前的法律法規(guī)中，并沒有明確通過腦機接口生成的內(nèi)容的著作權(quán)歸屬。

正如上文而言，高效的類腦智能都是需要經(jīng)過一定量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。然而對應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取的合規(guī)性，依然沒有得到明確的保護；除了數(shù)據(jù)獲取的合規(guī)性外，對應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)在沒有得到有效保護或者消除隱私信息后被泄露，從而可以通過對應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)反向標定對應(yīng)的個體。

目前，全球均沒有針對類腦智能設(shè)立對應(yīng)的法律法規(guī)。就我國而言，盡管沒有針對類腦智能出臺對應(yīng)的方案，但一些地方政府出臺了相關(guān)政策。上海楊浦區(qū)在2025年中發(fā)布了促進類腦智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實施方案，明確構(gòu)建類腦智能產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，通過建設(shè)公共技術(shù)服務(wù)平臺、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、未來產(chǎn)業(yè)科技園、專項基金矩陣和生態(tài)體系等“五大支撐體系”，培育產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新，打造類腦智能創(chuàng)新高地。

與此相呼應(yīng)，杭州市在2025年末出臺了一系列支持類腦智能未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的政策措施，通過財政補貼、研發(fā)資助、成果轉(zhuǎn)化獎勵、產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展支持等多項激勵，鼓勵企業(yè)、高校及科研機構(gòu)在腦機接口、類腦計算等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域開展研發(fā)，并推動類腦智能企業(yè)集聚成長，完善創(chuàng)新生態(tài)體系，為提升區(qū)域智能產(chǎn)業(yè)競爭力提供制度保障。兩地政策均強調(diào)產(chǎn)學(xué)研聯(lián)動、技術(shù)攻關(guān)與生態(tài)構(gòu)建，旨在搶占新一代智能技術(shù)戰(zhàn)略制高點，推動類腦智能技術(shù)從研發(fā)走向產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

類腦智能的發(fā)展以及在各種產(chǎn)業(yè)上的應(yīng)用，讓所有人都對這個技術(shù)期望甚高。根據(jù)目前的發(fā)展趨勢，我們大膽預(yù)測2030年左右就能夠通過腦機接口讓癱瘓患者通過思維控外骨骼，從而實現(xiàn)改變生活。而到了2040年類腦智能則可以成功助力人工智能，使得人工智能發(fā)展更進一步。（作者單位：國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局專利審查協(xié)作廣東中心）

（文章來源：《創(chuàng)意世界》2026年3月號）

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編校：苑寶平

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