据(jù)媒体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美(měi)国得克(kè)萨斯大(dà)学(xué)的一个(gè)科研团队宣(xuān)布了一项重要成就(jiù)：他们通过堆叠二维(wéi)（2D）材(cái)料，开发(fā)出一种(zhǒng)厚度仅几个原(yuán)子大小(xiǎo)的人工神经元，其能(néng)够处理(lǐ)光和电(diàn)信(xìn)号(hào)进行计算，有望(wàng)用于下一代人工智能计算(suàn)，也有助科(kē)学家更(gèng)好地模拟和理解(jiě)人(rén)脑。相关研究成果刊载于(yú)最(zuì)新一期(qī)《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人(rén)士分析指出，人工智能应用的(de)发展呈指数级(jí)增长，对计算能力也提出了越来(lái)越(yuè)高的要求，只有开发出革命性硬件，才能(néng)适应未来算(suàn)力爆炸时代的(de)要求。而此次科(kē)研人员用了3种(zhǒng)2D材料制备出了薄(báo)如(rú)原子的人工神经元，它能学(xué)习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经网络(luò)，机器自主分辨参数，不断(duàn)地将参数(shù)归类、计(jì)算，形成(chéng)机(jī)器自我的(de)学习。神经网络在机器学习和(hé)认知科学领(lǐng)域，是(shì)一种模仿生(shēng)物神(shén)经网络（动物的中枢神(shén)经系统，特别(bié)是(shì)大脑(nǎo)）的结构和功(gōng)能的(de)数学(xué)模(mó)型(xíng)或(huò)计算(suàn)模型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络(luò)由(yóu)大量的人工神经(jīng)元联结(jié)进行计算。大多(duō)数(shù)情况下(xià)人(rén)工神(shén)经网络能在外界信(xìn)息的基础上改(gǎi)变内部(bù)结构，具(jù)备学习功能。

　　据财(cái)联社不完(wán)全(quán)整理(lǐ)，近期(qī)在互动易平台回复(fù)人(rén)工神经元相(xiāng)关(guān)业务(wù)的上市公司(sī)包括中(zhōng)科曙光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水海纳等，具(jù)体情(qíng)况如下：

　　具体来(lái)看(kàn)，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑通过大(dà)数据、云计算和移动互联网，并将算法直接和应用(yòng)结合，在应用中(zhōng)不断迭代(dài)循环优化。讯飞超脑采用了对大脑(nǎo)的深(shēn)入解(jiě)剖(pōu)学，使人工神经网络(luò)像人的大脑神经(jīng)600毫升等于多少斤水，800ml是多少水g>元更加(jiā)接近，从而(ér)使(shǐ)用类似(shì)的人工神经元方(fāng)式感(gǎn)知认知智能问题(tí)。

　　中科(kē)曙光建设(shè)“全国一体化算(suàn)力服务平台”，通过统一的算力服务门(mén)户(hù)，实(shí)现全国范围内智能算力、通用算力资源的融(róng)合调度(dù)及(jí)弹性供给，满足各类用户对(duì)算力的多(duō)样化、可靠性(xìng)和便捷(jié)性的(de)需求(qiú)。在类脑智能领域，携手复旦大(dà)学类脑智能(néng)科学(xué)与技(jì)术研究院，依托(tuō)公(gōng)司全国(guó)一体化(huà)算力服务平台，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的(de)全(quán)脑模拟(nǐ)计算。

　　不过(guò)，值得注(zhù)意的是，有分析(xī)人士表示，关(guān)于人类大脑(nǎo)和神经细胞，还有很多不了解的地方。事(shì)实上，不知(zhī)道(dào)神经(jīng)细(xì)胞是(shì)如何利用(yòng)这15种特(tè)征(zhēng)中的许多特征。