据(jù)媒体(tǐ)报道(dào)，来自英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究(jiū)所和美国得克萨斯大学的一个科研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种厚度仅(jǐn)几个原(yuán)子大小的(de)人工神经元，其能够处理光(guāng)和电信号进行计算(suàn)，有望用(yòng)于下一代人工智能计算，也有助科(kē)学家(jiā)更好(hǎo)地模拟和(hé)理(lǐ)解人(rén)脑。相关研究成果(guǒ)刊载于(yú)最(zuì)新一期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工(gōng)智能应用(yòng)的发展呈指数级增长，对计算能力(lì)也提(tí)出了越来越高(gāo)的要求，只有开发(fā)出革(gé)命性硬(yìng)件，才(cái)能适应未(wèi)来算力爆(bào)炸时代(dài)的(de)要(yào)求(qiú)。而此(cǐ)次科研人员用了(le)3种2D材料制备(bèi)出(chū)了薄(báo)如原子的人工神经元，它能(néng)学(xué)习(xí)和(hé)处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通(tōng)过数据学(xué)习一层层的神经网络(luò)，机(jī)器自主分辨参(cān)数(shù)，不断地将参数归类、计算，形成机(jī)器(qì)自我的学习。神经网络在机器(qì)学习和认(rèn)知科学领域，是(shì)一(yī)种(zhǒng)模仿(fǎng)生物神经网络(luò)（动物的中(zhōng)枢神经系统，特别是(shì)大脑）的(de)结(jié)构和功(gōng)能的数(shù)学模型或计算模型。

　　神(shén)经网(wǎng)络由大量(liàng)的人工神经元联结进(jìn)行计算。大(dà)多数情况下人工(gōng)神经网(wǎng)络能(néng)在外界信息的基础上(shàng)改变内(nèi)部结构(gòu)，具备学习功能(néng)。

　　据(jù)财联社不完(wán)全(quán)整理，近期在互动易平(píng)台回复人工神经元相(xiāng)关(guān)业务(wù)的(de)上市公司包(bāo)括中科曙(shǔ)光、科大讯(xùn)飞(fēi)、金自天(tiān)正、大富(fù)科技、深水海纳(nà)等，具体情况如下(x夏朝距今多少年，夏朝距今多少年2022ià)：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过大数据、云计(jì)算和移动互联网，并将算法直接和(hé)应用结合，在(zài)应用中不(bù)断迭代循(xún)环优(yōu)化(huà)。讯飞超脑采用了对大脑的深入解剖(pōu)学，使人(rén)工(gōng)神经网络(luò)像人的大脑神(shén)经(jīng)元更(gèng)加接近，从而使用类似(shì)的(de)人(rén)工神经元方式感知认知智能(néng)问题。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体化算力(lì)服务平(píng)台”，通(tōng)过统一(yī)的算力服务门户(hù)，实(shí)现全国范(fàn)围内智能算力、通用算力资源的(de)融(róng)合调(diào)度及弹(dàn)性供给，满足(zú)各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在类(lèi)脑智能(néng)领域，携(xié)手复旦大学类脑智能科学与技术研究院(yuàn)，依(yī)托公司(sī)全国一体化(huà)算力服(fú)务平台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元规模的(de)全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值(zhí)得注意的是(shì)，有分析人士表示(shì)，关于人类大脑(nǎo)和神经细(xì)胞，还有很多(duō)不了解的地方。事实上，不知(zhī)道(dào)神经细胞是如何利用这(zhè)15种特征(zhēng)中的许多(duō)特征。

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