行業(yè)催化不斷 又一首屆腦機接口大會即將召開 華為也有動作

• 李波 2023年7月3日 來源：中研普華集團、央視財經(jīng)、中研網(wǎng) 1396 92
• 繁體

據(jù)腦機接口產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟消息，全國首屆腦機接口大會暨腦機接口產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟第一次全會將于7月3日至5日在天津召開。

據(jù)腦機接口產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟消息，全國首屆腦機接口大會暨腦機接口產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟第一次全會將于7月3日至5日在天津召開。

此外，華為公開腦機接口裝置專利，可實現(xiàn)小型集成基礎(chǔ)上高空間分辨率。

我國“十四五”規(guī)劃強調(diào)發(fā)展壯大類腦科技類未來產(chǎn)業(yè)，北京、上海、浙江、重慶的文件中明確提到支持腦機接口的相關(guān)政策。

工信部日前表示將把腦機接口作為培育未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向，加強腦機接口應(yīng)用場景的探索，加速推動腦機接口產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。

華鑫證券認(rèn)為，從臨床到最終上市，侵入式腦機接口仍有較長的路需要探索，設(shè)備和手術(shù)的安全性、穩(wěn)定性、可靠性等多個問題需要解決，但眾多腦卒中癱瘓人群、帕金森患者人群、漸凍癥人群需要腦機接口技術(shù)恢復(fù)功能，腦機接口在醫(yī)療上的應(yīng)用需求迫切，市場具有廣闊的前景。

根據(jù)CB Insight的數(shù)據(jù)，2020年，腦科學(xué)領(lǐng)域的全球市場規(guī)模為62億美元。華安證券數(shù)據(jù)顯示，中國目前腦機接口市場約10億元人民幣，到2024年，中國腦機接口行業(yè)綜合市場規(guī)模有望超過1200億元。

公司方面，上證報表示主要包括：三博腦科：是醫(yī)教研一體化的學(xué)院型醫(yī)療機構(gòu)，已開展腦機接口相關(guān)研究。航天長峰：是腦機接口聯(lián)盟的首批理事單位。

人腦和計算機哪個結(jié)構(gòu)更復(fù)雜?

計算機可否像人腦一樣自我學(xué)習(xí)與進(jìn)化?智能機器是否可以像人類一樣思考與行動?人類能否打造像人腦一樣的“機器腦”?

這些你可能想過的問題，都屬于類腦計算研究的領(lǐng)域。

類腦計算是指利用數(shù)字電路、模擬電路、數(shù)?；旌想娐坊蛐缕骷矸抡嫔锷窠?jīng)元以及神經(jīng)元間的突觸連接，進(jìn)而利用超大規(guī)模集成電路(Very Large Scale Integrated，VLSI)系統(tǒng)來模仿神經(jīng)系統(tǒng)中的神經(jīng)生物學(xué)結(jié)構(gòu)。

和現(xiàn)有馮諾伊曼體系結(jié)構(gòu) 計算與存儲分離的特點相對，類腦計算中的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)既有計算能力，也有存儲能力。

類腦計算的這種特點從根本上消除了馮諾伊曼體系結(jié)構(gòu)的“存儲墻”問題。通過對類腦計算進(jìn)行研究，能夠更好地理解腦計算模型，為實現(xiàn)類腦智能提供路徑。

綜觀全球，類腦研究不斷取得新進(jìn)展。我國于2021年正式啟動科技創(chuàng)新2030——“腦科學(xué)與類腦研究”重大項目，將大力開展類腦研究。一些發(fā)達(dá)國家也相繼提出類腦研究計劃。

可以預(yù)見，類腦研究將進(jìn)入前所未有的高速發(fā)展期，催生一批新理論和技術(shù)成果，引領(lǐng)新一輪科技革命。目前，類腦計算的基礎(chǔ)理論和核心技術(shù)已取得不少突破。

中國為腦計劃項目制定了一個十五年計劃(2016-2030 年)，前五年與中國國家社會經(jīng)濟發(fā)展第十三個五年計劃相符，更在第十四個五年計劃上升為國家戰(zhàn)略地位，其中圍繞抑郁障礙的研究在國家科技創(chuàng)新2030—“腦科學(xué)與類腦研究”重大項目中占據(jù)重要比重。

類腦計算技術(shù)發(fā)展研究及行業(yè)趨勢預(yù)測

SNN也被稱為第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是人工智能領(lǐng)域機器學(xué)習(xí)算法的一種，是計算機科學(xué)與生物神經(jīng)科學(xué)交叉而成的新興學(xué)科。

相比于傳統(tǒng)的ANN，如各種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，SNN實現(xiàn)了更高級的生物神經(jīng)元模擬水平，更容易模擬人腦低功耗高性能的處理方式，是信息技術(shù)向智能化發(fā)展的重點研究方向。

與ANN相比，SNN有諸多優(yōu)良特性，在實現(xiàn)低功耗、高性能的智能系統(tǒng)上潛力巨大。類腦計算研究涉及的領(lǐng)域范圍廣泛，包括材料科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、電氣工程、計算機工程和計算機科學(xué)等。

材料科學(xué)家研究、制造和表征可用于類腦器件的新材料，重點是展示與生物神經(jīng)系統(tǒng)相似特性的材料。神經(jīng)科學(xué)家提供可能在類腦計算意義上有用的新知識，并利用類腦計算系統(tǒng)來模擬和研究生物神經(jīng)系統(tǒng)。

電子和計算機工程師利用模擬電路、數(shù)字電路、數(shù)模混合電路和器件來構(gòu)造系統(tǒng)，模擬神經(jīng)系統(tǒng)的運行過程，開發(fā)由生物啟發(fā)的類腦計算系統(tǒng)。

類腦計算系統(tǒng)的研究涉及到類腦處理器微體系結(jié)構(gòu)技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)技術(shù)、類腦處理器配套的軟件工具鏈和基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等研究領(lǐng)域。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2022-2027年國內(nèi)外類腦計算技術(shù)發(fā)展研究及趨勢預(yù)測報告》分析：

類腦計算領(lǐng)域的相關(guān)研究，為新一代計算變革帶來了希望。以大腦為模仿對象建立新一代計算技術(shù)體系，既可以保留計算機的既有優(yōu)勢，又可以疊加人腦處理信息的諸多優(yōu)勢。

將有望打破馮·諾伊曼架構(gòu)的束縛，實現(xiàn)存儲處理一體化、超低能耗和超大規(guī)模并行信息處理，讓結(jié)構(gòu)逼近人腦、性能媲美人腦的“人造超級大腦”成為可能。類腦研究發(fā)展迅猛、前景廣闊，但總體仍處于起步階段。

在現(xiàn)階段的社會發(fā)展過程中計算機科學(xué)技術(shù)在社會中的應(yīng)用具有極大的社會現(xiàn)實含義，不僅其在加速社會經(jīng)濟的道路上起到了積極的作用。計算機技術(shù)在發(fā)展的同時帶動經(jīng)濟社會的進(jìn)步。

由于傳統(tǒng)的計算機科學(xué)沒有相關(guān)的技術(shù)信息支撐，當(dāng)代的發(fā)展方向是積極向前的、相互融合的。不過由于當(dāng)代社會信息的共享性還有待于提高到新的階段，-些方面的信息受到一定的局限和壟斷性。

伴隨著越來越普遍的計算機科學(xué)在全世界范圍內(nèi)的迅猛發(fā)展，信息將可以被方便快捷的進(jìn)行傳播，有理由相信計算機技術(shù)將會帶動社會經(jīng)濟更好發(fā)展，其對經(jīng)濟的發(fā)展將起到積極有效的作用。

研制理想的類腦芯片，需要在多個學(xué)科中尋找突破口。

比如從材料層面探索類生物物質(zhì)，從器件層面構(gòu)造神經(jīng)元與突觸，從電路層面實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接，從算法層面研究大腦的思考能力，等等。

目前，類腦芯片研究有3個主攻方向。一是尋找工作行為特性與大腦神經(jīng)元相似的納米器件。二是設(shè)計適合類腦芯片的新型計算體系架構(gòu)。三是解決類腦芯片的能效問題。

報告在總結(jié)中國類腦計算發(fā)展歷程的基礎(chǔ)上，結(jié)合新時期的各方面因素，對中國類腦計算的發(fā)展趨勢給予了細(xì)致和審慎的預(yù)測論證。

報告資料詳實，圖表豐富，既有深入的分析，又有直觀的比較，為類腦計算企業(yè)在激烈的市場競爭中洞察先機，能準(zhǔn)確及時的針對自身環(huán)境調(diào)整經(jīng)營策略。

如果企業(yè)想抓住機遇，并在合適的時間和地點發(fā)揮最佳作用，那么我們推薦您閱讀我們的報告。我們的報告包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢、風(fēng)險和機遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力，就有可能在適當(dāng)?shù)臅r間和地點獲得領(lǐng)先優(yōu)勢。

想要了解更多類腦計算技術(shù)行業(yè)詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2022-2027年國內(nèi)外類腦計算技術(shù)發(fā)展研究及趨勢預(yù)測報告》。

• 相關(guān)深度報告REPORTS

  

  2022-2027年國內(nèi)外類腦計算技術(shù)發(fā)展研究及趨勢預(yù)測報告

  類腦計算是指利用數(shù)字電路、模擬電路、數(shù)?；旌想娐坊蛐缕骷矸抡嫔锷窠?jīng)元以及神經(jīng)元間的突觸連接，進(jìn)而利用超大規(guī)模集成電路（Very Large Scale Integrated，VLSI）系統(tǒng)來模仿神經(jīng)系統(tǒng)中...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡