上海
像人一样的智能，是AI发展的终极目标。但随着“大力出奇迹”的规模定律（Scaling Law）接近极限，大模型性能提升也面临瓶颈。向人脑学习，发展类脑智能，将是一条具有战略意义的破题之路。
在类脑智能领域，中国科学家与世界一流水平“并驾齐驱”，有望做出自己的颠覆性技术。8年前，上海在该领域率先布局，而今已在类脑计算芯片、类脑视觉系统研发等方面取得若干重要成果。今天在沪举行的全国类脑智能产业创新发展推进会上，市科委透露，上海正体系化布局类脑智能前沿技术和未来产业新赛道，通过全过程创新、全链条推进和全要素配置，推动其加速落地。
另辟蹊径有望带来颠覆性突破
尽管全球AI热度不减，但计算机技术上方始终飘着两朵“乌云”——摩尔定律失效和冯·诺依曼架构能效低下。类脑智能旨在模仿人脑神经结构和功能进行计算，在低功耗、实时处理方面具有优势。
复旦大学信息科学与工程学院教授邹卓表示，人脑仅需20瓦左右的功耗即可完成高级认知任务，而大模型消耗的能源动辄是人脑的数百倍。来自张江的时识科技以类脑模式开发的全球首款“感算一体”动态视觉智能芯片有效解决了能耗问题，该芯片在应用场景下整体功耗只有0.7毫瓦，而普通芯片的功耗一般需几十瓦。
类脑芯片还能带来许多新的应用场景。以往想要抓拍闪电，需要使用专业的高帧相机。装上“类脑+类眼”全仿生技术的“感算一体”芯片后，即可像人眼一样毫不费力就能获得闪电、火焰等清晰的动态画面。
脑科学与AI需要“双向奔赴”
“AI发展需要借鉴人脑的结构与工作机制。”中国科学院院士蒲慕明说，尽管AI的主流技术深度学习、卷积网络等有概念来自脑科学，但两者的实际交集很少，这也阻碍了AI向通用人工智能迈进。
蒲慕明进一步解释说，近年来，在如何使用脉冲信号实现视觉、听觉、触觉、本体感觉等多模态信息整合的神经环路机制方面，脑科学已有一些研究成果，但AI领域尚未有所借鉴。而当下同样火热的脑机接口，其主流技术是利用AI解码大脑信号，与类脑智能尚无交集。
在蒲慕明看来，类脑智能当前最需要解答的问题是“1岁婴儿如何建立世界模型”。所谓世界模型，就是对物质世界的基本理解，比如孩子已能认识到物体在空中会下落，藏在箱子里的东西能够被找到。想要教会大模型“学会”这些则难得多。比如，去年初发布的AI文生视频模型Sora就出现违和一幕：陶瓷杯子掉落后没有碎。
“做AI的人需要知道脑科学进展，做脑科学的人需要知道AI需求，两者需要双向奔赴。”蒲慕明表示，人工智能、类脑研究和脑机接口目前是三个相对独立的领域，三者融合可能会带来不一样的成果。
加速捅破产业化这层“窗户纸”
未来产业的特点是技术路线尚未收敛，具有极大不确定性，10年前的类脑智能毫无疑问属于“未来的未来产业”。尽管如此，上海坚定地选择了这条路线，并始终给予全力支持。
蒲慕明表示，早在2015年筹划科技创新2030重大项目时，他们就提出脑科学与类脑研究这两个平行并列的领域。2017年，市科委在全国率先开展类脑智能布局，积极承接国家重大战略任务，建设开放性研发转化功能平台，目前已取得多项重要进展。
上海大学仿生视觉与类脑智能研究所所长张晓林说，2018年，他加入市级科技重大专项“脑与类脑智能基础转化应用研究”，如今相关成果已经应用于铁道巡检、机器人采摘等多个场景。
随着AI超预期地发展，类脑智能距离产业落地也到了“捅破窗户纸”的时候。推进大会上，类脑智能产业创新发展联盟、类脑智能未来产业基金矩阵发起成立，上海类脑智能未来产业集聚区也在杨浦区启动建设。
据中国信通院工创中心总经理郑忠斌介绍，类脑智能产业创新发展联盟由上海联合全国200多家机构资源组建，将打造智能网联汽车、具身智能机器人、智能医疗器械等应用场景，建设共性数据集，制定行业标准，打通“研发-验证-产业化”链路。
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