科协年会 | 张旭：类脑智能产业化提速，大规模应用五年可期

【“科协十一大”精神学习进行时】

近日，国家科学技术奖励大会、两院院士大会、中国科协第十一次全国代表大会在北京隆重召开。习近平总书记出席并发表重要讲话，充分肯定科技发展成就，深入分析态势，阐明战略任务，对科协组织提出明确要求，为做好新时代新征程科技工作和科协工作进一步指明了方向、提供了重要遵循。

7月15日，第二十八届中国科协年会主论坛在北京中国科技会堂召开。中国神经科学学会理事长、中国科学院院士张旭，在主论坛报告中，系统阐述了类脑智能从基础研究到产业落地的完整路径。一起来看→

张旭在第二十八届中国科协年会主论坛上作主旨报告

“人类大脑有860亿神经元，能耗只有20瓦；而相同规模的人工智能系统，能耗高达8兆瓦。这种巨大差异背后，隐藏着下一代智能技术变革的钥匙。”

谈到产业化进程，张旭进一步给出了清晰的时间表：“5年内，类脑智能个人计算机（BI PC）将走进千家万户。”

从创新链到产业链

张旭回顾了团队十余年来的探索历程。2014年，中国科学院上海分院发起“上海脑-智工程”，试图在脑科学与人工智能之间架设桥梁。“当时我们并不知道什么叫类脑智能，只是意识到两者之间有巨大的鸿沟。”张旭坦言，人工智能在很长一段时间里主要依赖计算机科学、数学和统计学，与当代脑科学的深层进展关联并不紧密。

这一局面在2023年前后发生根本转变。

团队从脑科学与人工智能融合发展的实践中“悟出”了类脑智能的完整定义：它是脑科学启发的智能科学与技术，属于技术科学范畴，核心在于借鉴人脑感知认知神经网络原理及其工作机制，工程化实现受脑信息处理机制启发的智能框架、算法和模型以及计算系统。

让张旭尤为振奋的是，类脑智能的创新链与产业链呈现出罕见的“共振”特征。

“从脑感知认知神经网络的基础研究，到脑机接口和脑调控技术，再到类脑算法模型、智能芯片与传感器，直至通用类脑智能计算系统——这不仅是科技创新链，同时也是产业创新链。”他解释，每一个环节都会催生专业化企业，且这些企业本质上是同一条创新链上的不同节点。

这一判断在实践中不断得到印证。2016年，寒武纪从“脑-智工程”生态中诞生，迅速成长为全球领先的AI芯片公司；联影医疗在脑成像领域跻身全球竞争前列；科大讯飞、新松机器人等企业也深度参与了早期探索。

张旭将类脑智能产业生态圈划分为4个层次：核心的脑科学研究与类脑算法研发机构；基础设施层，如处理器、芯片、计算机等；供应链与制造层，涉及硬件生产、软件开发；以及向医疗、工业、金融等行业的广泛赋能。

5年路线图

张旭展示了多项突破性进展，勾勒出一条从大型设施到个人终端的清晰演进路径。

大型超算设施率先突破。2024年，张旭团队发布全球首台百亿神经元类脑异构融合超算系统，仅需6个机柜、30个服务器，体积远小于传统超算。

其核心芯片实现能效跃升。团队研制的类脑晶圆芯片尽管采用40纳米制程，在处理非结构化数据时，相比7纳米制程的A100 GPU，能耗优势达18倍。单颗类脑芯片已支持920万脉冲神经元计算。张旭强调：“这不只是工程优化，而是从计算单元到神经网络架构的根本性变革。”

最大难点在于跨学科协同与范式融合。“类脑智能要真正突破，需要打通从脑认知机理到算法模型、再到芯片和系统的全链条。”

张旭团队2023年发表在《细胞研究》（Cell Research）上的一项基础研究，展示了一条全新的全脑痛觉到皮层的直接通路——疼痛信号不需要经过丘脑这个“中转站”，而是直接从脊髓投射神经元到达大脑皮层第五层，实现感知、认知与直觉的快速整合。

这一神经科学发现，与数学家蔡江研究员开发类脑算法模型——直觉神经网络（INN）的思路高度一致。基于INN原理的小型类脑智算体在仅6千瓦功耗下，可支撑1153个X86 CPU核心计算，大模型训练速度达36万词元/秒，推理速度135万词元/秒，相当于超过百台H800 GPU服务器的计算集群的能力，并且能耗低得多。“这就是基础研究对产业创新的源头价值”。

关键时间节点明确。当被问及产业化时间表时，张旭给出明确判断：“保守估计，5年内一定会实现，而且是延续性的发展。”

他描绘了一个即将到来的新场景：企业、实验室甚至家庭，都将拥有自己的小型智能超算，能够独立完成多模态大模型训练，无需将数据送往中心化的超算中心。

张旭表示，这一变革将深刻改写数据主权与商业模式。与传统AI依赖云端大模型、易引发隐私泄露不同，类脑计算可实现私有化部署。“你不用担心电话怎么被人知道、隐私怎么跑出去，这个时代会慢慢淡化。”他强调，这也是中国高科技产业出海的重要抓手。

生态构建是规模化关键

产业化之路仍面临多重挑战，张旭对此有着清醒认识。

首先，类脑智能产业门槛高、人才稀缺，“需要有更多工程师知道怎么用这项技术，为企业数据处理、模型构建服务。”

同时，“完全另起炉灶不现实，需要在现有AI技术体系上拓展，通过众创联动、资源整合，与开发者、投资方共同构建产业生态。”张旭强调，“智能技术最大的特点是没有场景就没有应用，没有应用就没有市场。”他呼吁政府和社会共同推动典型应用示范，优先发展医疗健康、工业仿真、边缘计算等场景。

针对当前社会对脑机接口的关注，他呼吁关注非侵入式脑机接口在大健康领域的潜力，比如梦境调控改善睡眠质量、驾驶防瞌睡提醒等，“这些是实在惠民、市场更大的方向”。

张旭建议，国家在持续加强基础研究投入的同时，要避免科研经费只投单一环节、脱离整体链条，“多做环节性的支持，让它连起来”。他透露，在中国科协支持下，中国神经科学学会已组织编写《类脑智能产业与技术发展路线图》《脑机接口产业技术路线图》等系列报告，为政策制定提供参考。

“类脑智能不是模仿大脑，而是要以大脑为第一原理，构建一种能够自我学习、自我演化，并形成认知结构的新型计算方式。”张旭说，“它让我们有机会在机器中验证关于意识、学习、认知的科学假设，并同时理解大脑和人类自身。属于我们的时代正在到来。”