据媒(méi)体报(bào)道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨斯大学(xué)的(de)一个科(kē)研团(tuán)队宣布(bù)了一(yī)项重要成就(jiù)：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料(liào)，开发出一种厚度仅几个原子大(dà)小(xiǎo)的(de)人工神经(jīng)元，其(qí)能(néng)够(gòu)处理光和电信(xìn)号进行计算，有望用于(yú)下一代人(rén)工智(zhì)能(néng)计(jì)算，也有助科学家(jiā)更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊载于最新(xīn)一(yī)期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业(yè)内人士分(fēn)析指(zhǐ)出，人工智能应用的发展呈指数级增长，对计算能(néng)力也提出了越来越高的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命性(xìng)硬(yìng)件，才能适应(yīng)未来算力(lì)爆炸时代的要求。而此次科研人(rén)员用了3种2D材(cái)料制备出了薄如原子的(de)人工神经元，它能学(xué)习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学(xué)习一层层(céng)的神经网(wǎng)络，机器自主分辨参数，不断地将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在(zài)机器(qì)学习和(hé)认知科学领域，是一(yī)种(zhǒng)模(mó)仿生物神(shén)经(jīng)网络（动物(wù)的中枢神经系统，特别是(shì)大脑(nǎo)）的结构(gòu)和(hé)功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大(dà)量的人工神经(jīng)元联结进(jìn)行计(jì)算。大多数情况(kuàng)下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期在互动(dòng)易平台回复人(rén)工神经元相关(guān)业(yè)务(wù)的上市公司包(bāo)括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体(tǐ)情(qíng)况(kuàng)如下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云(yún)计算和移动互联(lián)网吴亦凡还出得来吗，并将算法直接和应用结合，在应用中不(bù)断迭代循环优化。讯飞超脑采用了(le)对大脑(nǎo)的深入解剖学，使人工(gōng)神(shén)经(jīng)网络像人的(de)大脑神经元更加接近，从而(ér)使用吴亦凡还出得来吗类似的人工神经元方式感知(zhī)认(rèn)知(zhī)智能问题。

　　中科曙光建设(shè)“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算(suàn)力服务门(mén)户，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的(de)融合调度及弹性供给，满足各(gè)类用户(hù)对算(suàn)力的(de)多样(yàng)化、可靠性和便捷性(xìng)的需求(qiú)。在类脑智能领域，携(xié)手复旦大学类脑智能科学与技术研(yán)究院，依托(tuō)公司全(quán)国一体化(huà)算(suàn)力(lì)服务平台，支(zhī)撑全脑(nǎo)860亿神经元规模的全脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不过，值得注(zhù)意的是，有(yǒu)分析人士表示，关(guān)于人类大脑(nǎo)和(hé)神经(jīng)细胞，还(hái)有很多不了解的(de)地方。事实上，不知(zhī)道神经细胞是(shì)如何利用这15种特征(zhēng)中的许多特征。

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