据媒体报道(dào)，来自英(yīng)国牛津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究所和美(měi)国得克萨斯大学的一(yī)个(gè)科研团(tuán)队宣布(bù)了(le)一项(xiàng)重要成就：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发(fā)出一(yī)种厚度仅几个原(yuán)子大小的人工神经元(yuán)，其能够处(chù)理(lǐ)光和电信号进行计算，有望用(yòng)于(yú)下一代人工(gōng)智能计(jì)算，也有(yǒu)助科学家更好地模拟和理解(jiě)人脑。相(xiāng)关(guān)研究(jiū)成果刊(kān)载(zài)于最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用的(de)发展呈指数(shù)级(jí)增长，对计(jì)算(suàn)能力也(yě)提(tí)出了(le)越来越高的(de)要(yào)求(qiú)，只有开发(fā)出(chū)革(gé)命性硬件，才(cái)能适(shì)应未来算力爆炸时代的要求。而(ér)此次科研人员用了3种(zhǒng)2D材料(liào)制备出了(le)薄(báo)如原子的人(rén)工神经元，它能学习和处(chù)理更加复(fù)杂的任务(wù)。

　　公开资料显(xiǎn)示(shì)，AI通(tōng)过(guò)数据学习一层层(céng)的神经网络，机器自主(zhǔ)分(fēn)辨参数，不断(duàn)地将参(cān)数归类、计算，形成(chéng)机器(qì)自(zì)我的学(xu耐克和aj哪个档次高，耐克和aj的区别鞋标é)习。神经网络在机器学习和认知科(kē)学领(lǐng)域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢(shū)神经系统，特(tè)别是(shì)大脑(nǎo)）的(de)结构和(hé)功能的(de)数学(xué)模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络由大(dà)量的人工神经元(yuán)联结进行(xíng)计算。大多(duō)数情况(kuàng)下(xià)人工神经网络能在外界信息的基础上(shàng)改变内部结(jié)构，具备学(xué)习功能。

　　据财(cái)联(lián)社不完全(quán)整理，近期在互(hù)动(dòng)易平台(tái)回复人(rén)工神经元相关业(yè)务的上市公司包括中科曙光、科大讯飞(fēi)、金(jīn)自天正、大(dà)富科技、深水海纳(nà)等，具体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大(dà)讯飞的讯飞超脑(nǎo)通(tōng)过大(dà)数据、云计(jì)算和移动互(hù)联网，并将算(suàn)法直接和应用结合(hé)，在应(yīng)用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超(chāo)脑采(cǎi)用了对大脑的深入解剖学，使人工神经网络(luò)像人的大脑神经元更加接近，从(cóng)而使用类似(shì)的人(rén)工神经(jīng)元方式(shì)感(gǎn)知认知智能问(wèn)题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体(tǐ)化算力服务平台(tái)”，通过统一(yī)的算力服务门户，实(shí)现全国范围内智能算力(lì)、通用算(suàn)力资源的融合调度及弹(dàn)性供给，满足各类(lèi)用户对算力的多样化、可靠(kào)性和便捷(jié)性(xìng)的需求。在类脑智能(néng)领(lǐng)域(yù)，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科学与技(jì)术研究院，依托公司(sī)全国(guó)一体(tǐ)化算力(lì)服务平台，支撑全脑860亿神(shén)经(jīng)元规模的(de)全(quán)脑模拟计(jì)算。

　　不(bù)过，值得注意的是(shì)，有分析人士表(biǎo)示，关于人类大脑和神经细(xì)胞(bāo)，还有很多不了解的地方。事实(shí)上，不(bù)知(zhī)道神经细(xì)胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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