未来智造局 | 类脑智能走出实验室 产业化进入场景验证关键阶段

新华财经上海5月29日电（记者 杜康）过去一年，国内类脑智能领域创新成果密集涌现。从规模超20亿神经元的类脑计算机“悟空”，到BriLLM类脑大模型、类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”、类脑智算体“智者一号”等相继发布，类脑智能产业格局初步显现。

在类脑智能产业创新发展联盟联席秘书长郑忠斌看来，类脑智能正站在从技术突破迈向场景验证的关键节点。过去几年，类脑智能在芯片、系统、算法和模型等环节均取得了阶段性突破，并加速向多领域拓展，包括智能机器人、低空经济、智能网联汽车等。他表示，下一步行业需进一步强化供需精准对接，加速标杆场景商业闭环。

技术突破之后  类脑智能要过场景关

类脑智能是融合脑科学、神经科学与信息科学的战略性前沿科技与未来产业，通过借鉴生物脑的感知认知行为机制和信息传递处理机制，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机器智能。

当前，以大模型为代表的人工智能技术正加速向各产业渗透，但其技术路径的局限性也日益显现。高度依赖算力、数据和离线训练的传统AI，逐步暴露出能耗大、时延高、数据依赖强、环境适应能力不足等问题。

相较于传统冯·诺依曼体系结构与现存神经网络算法，类脑智能具备高能效、高扩展性、低时延以及在线学习的核心技术特点。在国家“十五五”规划纲要确定的109项重大工程中，“脑科学与类脑研究”是引领新质生产力的28项前沿科技攻关重点工程之一。

根据Yole Group数据，2024年全球类脑智能市场规模为2800万美元，预计到2029年增长至8.22亿美元，到2034年进一步达到83.52亿美元。其中，类脑计算、类脑感知被认为是主要增长赛道，2034年市场规模预计分别达到54亿美元和29亿美元。

郑忠斌解释称，类脑感知是模仿生物感知系统的工作方式，通过事件驱动的方式捕捉真实世界的动态变化，实现比传统传感器更快的响应速度和更低的能耗，让机器能像生物一样敏锐地感知环境，因此能够显著提升单位能耗下的信息处理效率，适合部署在边缘侧、端侧等资源受限场景。例如，时识科技推出的DVS系列产品仅在环境光线变化时触发信号，具备低延迟、低功耗、高动态范围等优势，为机器人等前沿领域提供了全新的视觉解决方案。

从产业进展看，类脑智能已在多个关键环节取得突破。2023年，中科南京智能技术研究院发布“问天I”类脑计算机，突破了基于脉冲神经网络的计算模型、体系架构、类脑硬件系统、类脑软件V9系统及应用开发等关键技术。2024年，Intel推出Hala Point系统，集成1152个Loihi2芯片核心，成为当时国际最大规模的神经拟态计算系统。2025年，浙江大学发布“悟空”类脑计算机，搭载960颗达尔文3代类脑计算芯片，支持类脑计算专用指令集和神经拟态在线学习机制。2026年，美国初创企业Eon Systems成功将果蝇全脑仿真计算模型接入物理引擎，实现类脑具身闭环控制。

“这些成果表明，类脑智能已不再只是单点技术探索，而是在芯片、系统、算法、模型等多个环节形成协同推进态势。”在郑忠斌看来，类脑智能产业化进程能否加快，仍取决于真实场景中的系统验证能力。

应用层面，类脑智能已经在多个领域取得实质性进展。中电海康等单位开发的类脑具身协同系统，为提升矿山机器人在内的具身智能体智能水平提供了可行路径。灵汐科技牵头的类脑智算集群落地中国电信杭州智算中心，整体规模超百亿神经元、算力规模超200POPS，是国内首个支持大模型快速推理的类脑智算集群。中科南京智能技术研究院研制的“问天”智慧交通仿真平台，融合类脑计算算法、大数据分析、城市交通数字仿真等技术，在处理高并发海量交通数据时具有低能耗、高实时性等优势，有望提升区域交通系统运行效率及安全性。

“从发展节奏看，类脑智能产业正呈现出‘短期场景验证、中期生态构建、长期机制突破’的趋势。”郑忠斌表示，短期内，产业重点是围绕真实需求开展场景验证；中期看，需要构建芯片、系统、软件、算法和应用协同发展的产业生态；长期来看，探索人脑机制仍将是类脑智能的根本主线。

链条初步成形  生态短板仍待补齐

随着技术成果加速涌现，类脑智能产业链条也逐步清晰。郑忠斌表示，当前类脑智能产业链已呈现出较为清晰的结构特征。“上游产品创新活跃，中游生态持续完善，下游应用空间广阔，这是当前产业图谱呈现出的一个重要特征。”

在这一产业结构下，类脑智能核心技术企业正逐步形成全栈化能力布局。一些具备技术领先性和较高活跃度的硬件企业，正在向软件、算法、系统集成和行业解决方案等方向延伸，以提升产品适配能力和场景落地能力。

从应用端看，类脑智能正加速向智能机器人、低空经济、智能网联汽车、智慧医疗等领域拓展，并在端侧推理、低功耗决策、感存算一体、云端训练等环节展露优势。比如，在机器人领域，类脑智能有助于提升复杂环境下的及时响应和任务处理能力；在智能网联汽车领域，可为复杂交通环境下的自主感知、规划决策与安全驾驶提供支撑。

不过，产业链条初步成形并不意味着规模化应用已经到来。郑忠斌表示，类脑智能要真正走向产业化，仍需补齐标准和生态短板。“没有统一标准，开发者迁移成本就会很高；没有足够开发者，生态就难以成形；没有成熟生态，应用场景就容易停留在‘点状’探索。”

在应用拓展层面，现有大部分类脑产品处于多场景验证与小规模应用阶段，缺乏“杀手级”应用牵引；在人才储备层面，能够同时理解脑科学、集成电路和产业应用的复合型人才仍显不足。

围绕上述短板，类脑智能产业创新发展联盟近期牵头编写了《类脑智能产业图谱研究报告》和《类脑智能标准体系建设指南研究报告》，对类脑智能产业内涵、发展阶段、产业链结构和标准体系架构作出系统梳理。

记者了解到，联盟还正牵头组织“创·在上海”国际创新创业大赛类脑智能专业赛，试图以真实场景赛题牵引技术供给与产业需求对接。“我们希望通过赛事，让国内外类脑技术企业、科研团队和创新创业者围绕真实需求同题攻关，推动类脑智能从技术迭代进一步走向场景落地。”郑忠斌表示。

编辑：李一帆

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