类脑计算 ：未来技术和产业 “锻长板”突破口

张鑫

摘   要：新一轮科技革命催生的未来技术和新兴产业的国际竞争愈演愈烈。为实现中长期、可持续、动态化的科技自立自强，在攻克关键少数“卡脖子”领域的同时，更需要对未来技术和产业“锻长板”， 防范新一轮“卡脖子”问题，助推中国产业结构转型升级。作为被国际半导体协会认定为后摩尔时代最 具发展潜力的颠覆性计算技术之一，类脑计算有望引领人工智能从专用走向通用阶段。目前，中国类脑 计算技术已拥有局部优势，有望成为未来集成电路和人工智能领域的关键“长板”，也为解决高端芯片 “卡脖子”问题提供了“换道超车”的新路径。未来，应加快构建支持前沿技术创新的新型举国体制， 有效推动类脑计算实现技术和产业化突破。

关键词：类脑计算;科技自立自强;锻长板;新型举国体制

为了实现中长 期、可持 续、动态化的科技 自立自强，中国既要针对“卡脖子”领域加快补 短板，更要在未来技术和产业上加强前瞻性布 局，不断“锻长板”。类脑计算（Brain-inspired Computing）被国际半导体协会认定为后摩尔时代 最具发展潜力的颠覆性计算技术之一，有望引领 人工智能从专用走向通用阶段。中国类脑计算已 具备局部技术优势和初步商业化条件，亟需在政 策引导上持续发力，尽快将其打造成未来技术和 产业的新“长板”。

一、类脑计算是后摩尔时代极具应用潜力 的颠覆性技术，有望推动人工智能发展走 向通用阶段

数字经济的高速发展离不开超大规模的计算 能力，而现有的计算模式存在算力的“天花板”，亟待后摩尔时代的新一轮颠覆性技术革命。根据 国际电子电路协会等多家机构的预测，未来十年 很可能将迎来新型计算产业的高速发展期。在众 多新型计算技术中，类脑计算和量子计算被国际 半导体协会认定为未来最具潜力的两大颠覆性计 算技术。类脑计算是借鉴脑科学基本原理，以开 发通用人工智能（AGI）为目标的一种新型计算技 术。这两种技术各有千秋，但类脑计算具备两项 独特优势。

一是类脑计算有望成为未来通用人工智能

的实现路径。 目前人工智能主要依赖机器学习 技术，即在“冯·诺依曼架构”计算机的基础 上，不断升级计算和存储设备，并利用日益庞 大的数据集加以训练学习，从而开发出更为复 杂的算法模型，以实现智能化决策能力。但是， 这种技术路径只适合一些特定应用场景，如不 能引入脑科学原理，将来实现通用人工智能的可能性很小。类脑计算就是借鉴了大脑基本运 行原理，用以实现小数据学习、事件触发、近 似计算、高度并行等符合通用人工智能需求的 技术特征，很可能引发从专用到通用的新一轮 人工智能革命。

二是类脑计算在近年内实现规模化商用的可 能 性 更 高。 与量子计算相比，类脑计算的发 展前景更清晰、技术实现方式更成熟、市场需求 也更迫切。从发展前景来看，据国际 IT 技术咨 询公司高德纳（Gartner）分析，类脑计算预计在 2024-2029  年间达到技术成熟期并实现大规模商用，而量子计算要在 2030 年之后才可能实现大规 模商用。从技术支撑来看，类脑计算可以直接使 用现有的计算系统设计方法，与现代计算系统相 互兼容、灵活部署，而量子计算则需要开发全新 设备且必须在极低温条件下运行。从市场条件来 看，人工智能的巨大应用需求可以直接带动类脑 计算的商业化发展。目前专用人工智能训练模型 功耗大、费时长，已成为其主要瓶颈，而类脑计 算能够以小得多的代价完成同样的训练任务，市场需求潜力很大。

二、中国类脑计算技术已拥有局部优势， 有望成为未来集成电路和人工智能领域的 关键“长板”

中国类脑计算研究成果数量、质量均已接近 美国，并在部分领域形成了领先优势。根据爱思 唯爾 Sci Val 科研数据，2015-2020 年世界各国 发表的类脑计算论文共计 13918 篇，其中美中 两国发表数量位居前两名，占比依次为 24.1% 和 15.4%。虽然存量仍有差 距，但中国年度 发表论文数量从 2015 年的 110 篇快速跃升至2020 年的 590 篇，已接近美国。从质量指标来 看，中美类脑计算论文篇均被引用数量分别为 7.3 次和 8.1 次;中国收录于顶级（前 1%）期 刊的 论文 占比 为 5.6%，超 过了 美国 的 3.9%。 在部分细分领域，中国研究机构的成果已达到 世界领先水平。如清华大学施路平教授团队的 成果，曾被美国白宫科技政策办公室评价为全球类脑计算亮点之一，该团队开发的类脑计算 芯片——“天机芯”还登上了《自然》杂志封面。 此外，清华大学吴华强教授团队、浙江大学潘 纲教授团队在卷积神经网络、类脑操作系统等 前沿领域均取得了世界瞩目的重要进展。

中美两国类脑计算的发展优势相似，主要表 现为计算机科学基础雄厚、政产学研多创新主 体参与、国际合作水平较高等。从类脑计算科 研学者的学科背景来看，计算机科学、工程学、 数学领域的科研工作者对类脑计算贡献占据前 三，其中，中美两国计算机科学领域学者的占 比分别为 45.5% 和 44.6%。 从类脑计算研究机 构来看，中国的主要劣势在于缺乏领军企业。 美国论文数量排名前十的研究机构中有 8 所高 校、1  家企业和 1 个国家实验室，其中，普渡 大学、加州大学圣地亚哥分校和匹兹堡大学等 三家高校发表论文数量位居前三;I BM 尽管发 表论文数量略少，但得益于其开发的类脑芯片 “真北芯片（True North）”等奠基性工作，IBM 的类脑计算论文总引用量和篇均被引量相比其 他机构遥遥领先;美国联邦政府所属的橡树岭 国家实验室在类脑计算方面的研究近年来呈现显著增长态势，2015 年后的论文增长率位居首 位。中国论文数量排名前十的研究机构中有 8 所高校、2 个研究机构。其中，中科院、清华 大学和北京大学发表论文数量位居前三;上海 交通大学和清华大学的篇均引用量远高于其他 研究单位;中国科技大学和电子科技大学的论 文数量增长最快。从类脑计算相关论文的国际 合作情况来看，中美两国均有大约 1/3 的论文 采用了国际合作的形式发表，并且中美两国合 作较为紧密。例如，清华大学与美国研究机构 合作的相关论文数量高达 44 篇，已成为全球类 脑计算领域与美国合作成果最多的机构。

三、类脑计算为解决高端芯片“卡脖子” 问题提供“换道超车”的新路径

制造工艺是芯片“卡脖子”的关键环节，类 脑计算具备突破这一限制的巨大潜力。据清华大 学类脑计算研究中心估计，类脑计算芯片架构独 特，具有低功耗、高算力等优势，有望在中国半 导体工艺落后 2-3 代的情况下，获得比国外传统 架构高端芯片更强大的计算能力。而且，相对于 已被少数发达国家掌控的传统半导体技术，类脑 计算还未形成由单一国家把持的技术壁垒，一旦 中国率先取得关键技术突破，有可能对现有计算 模式实现“降维打击”，同时实现集成电路和人工 智能领域的跨越式发展。

类脑计算为中国发展完全自主的高性能计算 芯片提供了崭新的竞争平台。构建类脑计算系统 是一项复杂的系统工程，涵盖信息、计算机、集 成电路等多领域的科学和技术，其中，计算理论、 硬件和软件都将迎来颠覆性革新。

从计算理论角度看，类脑计算从脑科学出发， 深入探索脑神经网络的多层次复杂结构和高度可 塑性特点，在现有计算机架构的基础上，引入空 间和时间复杂性，既保持了原有的计算机架构优 势，又最大程度提升处理非结构化信息的能力。 同时，类脑计算还对以图灵完备性为基础的现代 计算理论进行更新和扩充，发展类脑完备性理论。

中国发展类脑计算基础理论，可以从零开始构建 新的计算范式、计算架构和行业标准，扭转中国 对信息技术标准制定缺乏影响力和话语权的被动 局面。

从硬件平台来看，以类脑计算芯片作为硬件 核心，可以为仿真或模拟提供计算、存储和通信 资源。构建海量类脑计算芯片的阵列集成系统， 是目前国际通行的大规模类脑计算系统的主流技 术路线。类脑计算硬件有着独特的架构优势和灵 活的实现方案，即使在相对落后的技术节点下， 也能实现高性能运算。新型纳米和半导体技术的 发展，有望发展出超高能效和密度的类脑器件和 芯片。通过发展类脑计算硬件，中国可以构建拥 有完全自主知识产权的计算框架，打破我国研究 机构和企业发展高性能计算芯片长期需要从国外 购买知识产权的对外依赖局面。此外，类脑计算 还可以通过提高对脑科学的理解程度，促进脑机 接口技术的发展。

从系统软件来看，由软件层和编译层组成的 配置工具链是类脑计算的软件核心，是发挥硬件 易用性的重要保障。自主开发类脑计算软件工具 链，将有助于改变中国发展高性能集成电路和信 息产业长期依赖国外底层软件工具链的不利局面。

四、构建支持前沿技术创新的新型举国体 制，有效推动类脑计算技术“锻长板”

类脑计算是中国具备发展基础、市场需求可 观、战略意义重大的颠覆性前沿技术，应有针对 性地构建新型举国体制，在稳定支持科学研究和 技术开发的基础上，加强自主知识产权布局，并 尽快推动成果转化和商业化应用。

一是在新一批国家重大科技项目布局中进一步加大对类脑计算科技攻关的支持力度。

《“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要》提出， 在类脑智能、量子信息等前沿科技和产业变革领 域，组织实施未来产業孵化与加速计划，谋划布 局一批未来产业。目前，中国在量子信息、脑科 学与类脑研究等科技前沿领域陆续启动实施一批前瞻性、战略性的国家重大科技项目，类脑计算 已被列入“脑科学与类脑研究”项目下属子项。 从《“脑科学与类脑研究”重大项目 2020 年度项 目申报指南》的研究项目设置来看，在其部署的 56 项子课题中，与类脑计算直接相关的仅有 8 项。 应在未来的“脑科学与类脑研究”重大项目设置 中加大类脑计算领域的投入力度，并鼓励不同技 术路线的探索。

二是成立类脑计算国家重点实验室，为类脑

计算提供持续研发和不断集聚高水平人才的平 台。中国正在以促进前沿技术交叉融合为导向， 整合、重组国家重点实验室体系。类脑计算是 后摩尔时代具有重大战略意义的新型计算技术， 也是典型的多学科交叉前沿技术。应以此次国 家重点实验室调整为契机，建立类脑计算国家 重点实验室，加强学科建设，加快培养科学、工 程等相关人才。

三是建立多元投入机制，在有条件、有意愿 的区域布局，推动类脑计算技术尽快落地转化。 引导“国家科技成果转化引导基金”对类脑计 算成果转化提供初始投资支持，在规模化应用 阶段引入政策性金融和社会资本，加速面向市 场需求的类脑计算技术研发和产业化进程。对 接和鼓励有意愿、有条件的地方政府，与类脑 计算领域技术领先的产学研机构进行合作。依 托国家发改 委“国家数字经济创新发展试验 区”、科技部“国家新一代人工智能创新发展试 验区”、工信部“国家人工智能创新应用先导区” 等创新区域试点示范政策，加快类脑计算技术 的落地应用。

四是推动类脑计算自主知识产权布局。支持 相关研究机构和企业加快建立、完善类脑计算的 理论和工程基础，形成自主专利池。引导相关主 体在类脑计算芯片和系统研发过程中发展独立自 主的工具链和新型 EDA（电子设计自动化）工具， 逐步形成以中国类脑计算架构为标准的应用生态。

（作者系国务院发展研究中心创新发展研究部副研 究员）