类脑智能主要研究内容与核心科学问题 | 中国信息科学2035发展战略

由中国科学院和国家自然科学基金委员会联合部署、学科领域知名院士专家共同研究编撰的《中国信息科学2035发展战略》，是“十四五”国家重大出版工程“中国学科及前沿领域2035发展战略丛书”的分册之一。《中国信息科学2035发展战略》面向2035年探讨了信息科学前沿发展趋势和可持续发展策略，深入阐述了信息科学及其各分支学科的科学意义与战略价值、发展规律与研究特点，系统分析了信息科学的发展现状与态势，凝练了信息科学的发展思路与发展方向，并提出了我国相应的优先发展领域和政策建议。

报告确立了2021—2035 年我国信息科学领域发展战略中的15个重点发展方向，包括：

空天地海信息网络基础理论与技术；

人机物信息物理系统基础理论与关键技术；

新一代网络体系结构及安全；

高分多源探测与复杂环境感知；

自主智能运动体和群系统；

人机物融合场景下的计算理论和软硬件方法与技术；

未来信息系统电子器件/ 电路/ 射频基础理论与技术；

超高算力集成电路芯片系统；

半导体材料、器件与跨维度集成；

光电子器件及集成；

应用光学理论与技术；

生物与医学信息获取、融合及应用；

人机融合的数据表征、高效计算与应用；

类脑智能核心理论与技术；

人工智能基础理论与方法。

本文摘编节选其中第14个重点发展方向“类脑智能核心理论与技术”中“主要研究内容与核心科学问题”供您参阅。

人类大脑及其智能是人工智能模拟和超越的对象。类脑智能旨在借鉴大脑神经网络结构和信息表达处理机制，构造逼近生物神经网络的器件、芯片和系统，通过结构仿脑实现功能类脑，通过光电器件替代有机神经系统实现性能超脑，实现功能类人、性能超人的通用智能，是融通信息科学、脑科学、数理科学的一个重大交叉方向。

类脑智能

▶ 发展目标 ◀

人类大脑是人类智能的物质基础，类脑智能的目标是实现类人智能甚至通用智能。类脑智能最根本挑战的是人类大脑信息处理的结构和功能复杂性。大脑复杂的网络连接、信息传输和组织方式在实现人类认知的过程中起着关键作用。大脑是由多个不同的功能区域组织连接而成的复杂网络，层次化、多尺度、高度连通、多中央枢纽的网络拓扑结构决定着与大脑任务相关以及自发的活动。当前，研究者正通过发掘大脑结构连接、功能连接和有效连接的聚合与分离（敛散性）来洞察大脑认知机理，争取在实现直觉、顿悟、涌现、创造等高级智能方面取得突破。

类脑智能实现的物理基础是类脑机，它以大脑皮层神经网络结构作为基础体系结构，通过各种传感器接收环境刺激并通过和其他主体的交互获得与发展智能。类脑机继承了生物大脑低功耗、高容错等特征，拥有生物神经系统才具备的非线性动力学特性，因而有望涌现出全新智能甚至自我意识，是实现感知认知等生物智能以及通用人工智能的基本平台。

类脑机要在体积功耗等方面逼近甚至超越人脑，需要研制模拟生物神经元和神经突触的神经形态器件与芯片。与专用智能加速芯片不同，神经形态芯片更加强调器件、架构和算法等原理上的仿生，而非面向特定智能任务。现有神经形态计算芯片的技术路线主要包括基于CMOS 的神经形态芯片和基于新型器件的神经形态芯片，前者的问题是难以反映生物系统中神经元和突触功能的多样性，芯片规模提升仍然存在天花板，后者目前还是一个开放问题，理想的人工突触和神经元还未出现，而且可靠性和一致性等工艺问题也将随之而来，大规模集成和芯片级验证需要突破。

我国在类脑智能方面差距并不大，而且还有学科齐全、协同交叉、思维定式少等后发优势。在神经网络解析仿真方面，北京大学、清华大学、中国科学院自动化研究所和华中科技大学等研制的观测仪器与相关成果处于国际领先地位。在实现类脑智能的神经形态器件、芯片和系统方面，国际上已研究30多年，但技术条件近年才具备，我国有快速追赶、独辟蹊径的机会。我国新一代人工智能开源开放平台已经初具规模，具备组织产学研各方共建类脑计算开源体系和人工智能开源工具平台的基础条件。在新一轮计算范式变革的大潮中，我国应积极融入、深度参与基础软件和工具链开发，逐步建立和完善类脑智能开源软硬件技术体系与相应工具链。

人脑级别的类脑智能实现还需要15年甚至更长的时间，在这个过程中，需要做好统筹。从时间安排上，宜先选择脑科学领域认识相对充分的智能（如视觉、触觉等）作为对象，采用相对成熟的技术手段（如CMOS 芯片） 进行功能验证，边研究，边启发，边应用，实现螺旋式发展。

类脑智能

▶主要研究内容与核心科学问题◀

1. 大脑神经系统精细建模

【主要研究内容】

发展多尺度生物成像工具，对生物大脑进行动态多尺度观测和解析，获得生物神经网络的精细结构，发现神经元活动的新现象、新机制和神经网络活动新规律，为类脑智能提供网络模型。

【核心科学问题】

生物神经网络建模，包括神经元模型、神经突触模型、神经回路模型、功能柱、功能区模型、全脑模型；

典型模式动物（线虫、斑马鱼、果蝇、狨猴、恒河猴、灵长类等）神经网络精细建模；

生物神经网络信号和信息处理模型，包括长时程可塑性、短时程可塑性、前馈连接网络、回馈连接网络、层级网络、霍普菲尔德网络、吸引子网络、兴奋抑制平衡网络、库网络等。

2. 类脑视觉与感知

【主要研究内容】

突破类脑智能的应用瓶颈，以视听觉感知、自主学习和自然交互等关键生物智能为目标，对相应脑区神经网络进行精细解析、模拟和建模，研制机理类脑、性能超脑的类脑感知芯片和系统，打通类脑智能从理论到验证的技术环路。

【核心科学问题】

类脑视觉，包括视觉感知和视知觉，基于脉冲神经网络的检测、跟踪、识别等；

类脑听觉，包括声音编码、声源定位、语音感知、语音解码、乐音感知等；

其他类脑感知，包括触觉、嗅觉、气味编码等。

3. 神经形态器件与芯片

【主要研究内容】

发展模拟生物神经元、神经突触等新材料、新器件、新制程、新工艺，研究能够精细仿真生物神经元和神经突触的神经形态器件， 为研制类脑智能载体提供基础支撑。

【核心科学问题】

研制神经单元器件，包括人工神经元、人工突触、人工胞体、人工树突、人工轴突等；

神经形态计算结构，包括树突计算、轴突计算、常用回路结构等；

神经形态芯片关键技术，包括互联模型、脉冲路由机制等；

神经形态芯片，包括脉冲神经网络芯片、脉冲神经信号处理芯片、模拟神经形态电路、数模混合神经形态电路、类脑处理器、类脑感知芯片、多模态融合感知器、人工视网膜、人工耳蜗等。

4. 类脑计算系统

【主要研究内容】

突破冯·诺依曼架构，以时空信息处理为中心，模拟生物大脑低功耗、高容错、自主智能涌现等特性，通过各种传感器接收环境刺激并通过和其他主体的交互获得和发展类脑智能，通过开源开放方式促进类脑研究的集成，构建类脑智能软硬件开源体系。

【核心科学问题】

类脑计算机体系架构，类脑计算语言、编程、编译和开发环境，类脑计算操作系统、算子库、存储、输入输出、外围设备，异构类脑处理器融合，嵌入式类脑计算机，类脑计算机容错，类脑计算机安全控制， 类脑智能开源硬件、基础软件和工具链。

5. 超越图灵计算模型的生物动力学理论

【主要研究内容】

图灵计算模型划定了可计算的理论边界，生物大脑采用脉冲进行信息表达和变换，有可能突破图灵计算理论边界。围绕神经网络介观动力学开展理论研究，建立神经网络功能机理的数理模型，研究生物神经系统信息编码机理和预测整合机理，建立以神经动力学为核心的新一代智能信息处理理论，发展生物大脑结构和机理启发的类脑智能理论与方法。

【核心科学问题】

研究生物神经系统信息编码机理，包括神经脉冲生成与表达、脉冲编码、发放频率编码、神经元群编码、时间序列编码、稀疏编码、神经预测编码、神经震荡编码、同步发放编码等；

研究生物神经信息预测整合机理，包括感觉信息预测、运动信息预测、神经信号传递延迟补偿、多模态信息整合、多模态信息分离、多感觉系统整合、中心化整合等；

研究脑启发的学习模型，包括知觉神经机制、知觉学习、知觉组织、内隐学习、观察学习、内省学习、人本学习、行为学习；

研究脑启发的认知模型，包括记忆、注意、遗忘、推理、语言认知、决策、思维和意识的发生与运行机制等。

本文摘编自《中国信息科学2035发展战略》[ “中国学科及前沿领域发展战略研究（2021—2035）”项目组编.  北京：科学出版社，2023.7 ]一书“第四章 信息科学的发展思路与发展方向”，有删减修改，标题为编者所加。

（中国学科及前沿领域2035发展战略丛书）

ISBN 978-7-03-075344-1

丛书策划：侯俊琳　朱萍萍

随着人类社会从信息时代向智能信息时代发展，以及第四次工业革命的临近，在新的全球格局和大国竞争的国际环境下，信息科学的战略性地位更加突出，迫切需要加强信息科学的前瞻性和颠覆性技术研究，持续推动信息科学的关键核心技术实现突破，为新时代我国深度参与全球竞争提供强有力的科技保障和核心竞争力，确保我国在未来全球竞争中的战略优势。《中国信息科学2035发展战略》面向2035年探讨了信息科学前沿发展趋势和可持续发展策略，深入阐述了信息科学及其各分支学科的科学意义与战略价值、发展规律与研究特点，系统分析了信息科学的发展现状与态势，凝练了信息科学的发展思路与发展方向，并提出了我国相应的优先发展领域和政策建议。

本书为相关领域战略与管理专家、科技工作者、企业研发人员及高校师生提供了研究指引，为科研管理部门提供了决策参考，也是社会公众了解信息科学发展现状及趋势的重要读本。

中国学科及前沿领域

2035发展战略丛书

未带标识图书尚未出版

（本文编辑：刘四旦）

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