据媒体报道，来(lái)自英(yīng)国(guó)牛津(jīn)大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得克(kè)萨(sà)斯大学的一个科研团队宣(xuān)布(bù)了一项重(zhòng)要成就：他们通过(guò)堆(duī)叠二维（2D）材(cái)料，开发出(chū)一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的人(rén)工神经(jīng)元，其能(néng)够处理光和电信号进(jìn)行计算，有望(wàng)用于下一代人工智能计算，也有(yǒu)助科学(xué)家更好地模拟和(hé)理解人脑。相关研究成(chéng)果(guǒ)刊载于最新(xīn)一期(qī)《自然·纳米技(jì)术》杂(zá)志。

　　业内(nèi)人士(shì)分(fēn)析指出，人工智(zhì)能应(yīng)用(yòng)的发展呈指数级(jí)增长，对计算能(néng)力也(yě)提出(chū)了越来越高的要求，只有开(kāi)发出革(gé)命性硬件，才能适应未来算力爆炸时(shí)代的要求。而此次科(kē)研(yán)人(rén)员用了3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如(rú)原子的人(rén)工神经元(yuán)，它(tā)能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资(zī)料显示，AI通(tōng)过数据学习一(yī)层(céng)层的(de)神(shén)经网络，机器自主(zhǔ)分辨参数，不断地将参数归类、计算，形成机(jī)器自我的学习。神经(jīng)网络在机(jī)器学(xué)习和认知(zhī)科学领域，是一种模仿生物(wù)神经网(wǎng)络（动物的中枢神经系(xì)统(tǒng)，特别是大脑）的结构和(hé)功能的数学(xué)模型或(huò)计算模型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络(luò)由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工(gōng)神经网络能在外(wài)界信息的基础上(shàng)改变内部(bù)结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理(lǐ)，近期在互动(dòng)易平台回复人工神经元相关业务(wù)的(de)上市(shì)公(gōng)司(sī)包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况如下：

　　具体(tǐ)来看，科大讯飞的讯飞(fēi)超脑(nǎo)通过大数据、云计算和(hé)移动互(hù)联网，并(bìng)将算(suàn)法直接和应(yīng)用结合，在应(yīng)用中不断迭代循环优化(huà)。讯飞超(chāo)脑采用(yòng)了对大脑的深入解(jiě)剖学(xué)，使(shǐ)人工神经网络像人的大脑神经元更加接近，从而使(shǐ)用类似(shì)的(de)人工神经元方式感知(zhī)认(rèn)知智能问(wèn)题。

　　中科曙光(guāng)建设(shè)“全国一体(tǐ)化算力服务(wù)平(píng)台”，通过统一的算力服务门户(hù)，实现(xiàn)全国范围内(nèi)智(zhì)能(néng)算力、通用(yòng)算力资(zī)源的(de)融合调度及弹性供(gōng)给，满足各类用户对算力的多样(yàng)化、可靠性和便捷(jié)性的需求。在类脑智能领(lǐng)域，携手(shǒu)复旦大学类脑(nǎo)智能科(kē)学与技work on的用法以及语法，workon的用法总结术研究院(yuàn)，依(yī)托(tuō)公(gōng)司全(quán)国一体化算力服务平台，支(zhī)撑全脑(nǎo)860work on的用法以及语法，workon的用法总结亿神(shén)经元规模(mó)的全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析(xī)人士表示(shì)，关(guān)于人类大脑和神(shén)经细胞(bāo)，还(hái)有很多不了解的(de)地方(fāng)。事实上(shàng)，不知道神经(jīng)细胞是如何利(lì)用(yòng)这15种特征中的(de)许多特征。

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