据媒(méi)体(tǐ)报道，来(lái)自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美(měi)国得克(kè)萨斯大学的(de)一(yī)个科(kē)研(yán)团队(duì)宣布了一项重要成就(jiù)：他们通(tōng)过(guò)堆叠二维（2D）材(cái)料(liào)，开发(fā)出一(yī)种厚度仅(jǐn)几个(gè)原(yuán)子大小(xiǎo)的人(rén)工神经元，其(qí)能够(gòu)处理(lǐ)光和(hé)电信号进(jìn)行计(jì)算，有望用于下一代人工智能(néng)计算，也有(yǒu)助科学家更好(hǎo)地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成(chéng)果(guǒ)刊(kān)载于最新(xīn)一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应(yīng)用的发展呈指(zhǐ)数(shù)级增长，对计算能(néng)力也提出(chū)了越来越高的(de)要求，只(zhǐ)有开发(fā)出革命性(xìng)硬件，才能适应未来(lái)算力爆(bào)炸(zhà)时代(dài)的要求。而此次科研人员用了(le)3种2D材料制备(bèi)出了(le)薄如原子(zi)的(de)人工神经(jīng)元，它(tā)能学习和处理更加(jiā)复(fù)杂的任务。

　　公开(kāi)资(zī)料显示，AI通过数据学习一层层的神经网(wǎng)络(luò)，机器自主分(fēn)辨参数(shù)，不断地将参(cān)数归(guī)类(lèi)、计(jì)算，形成机器(qì)自我的学习。神经(jīng)网(wǎng)络在机器学(xué)习和认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网络(luò)（动物的(de)中枢神经系统(tǒng)，特别是(shì)大脑）的结构和功能的(de)数学(xué)模型或计(jì)算模型(xíng)。

　　神经(jīng)网络由(yóu)大量的人工神经元联结进行计算。大多(duō)数情况下(xià)人(rén)工神(shén)经网(wǎng)络能在外界信息的基础上改变内部(bù)结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理，近期在(zài)互动易平台回复人工神经元(yuán)相关业务的(de)上市公司包括中科(kē)曙光、科大讯飞(fēi)、金自天(tiān)正、大富(fù)科技(jì)、深水海纳等(děng)，具(jù)体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大(dà)讯飞的(de)讯飞(fēi)超脑通过大数(shù)据、云计算(suàn)和(hé)移动(dòng)互联网，并将(jiāng)算法(fǎ)直接和应用结合，在应(yīng)用中不断(duàn)迭代循(xún)环优化(huà)。讯飞超脑采(cǎi)用了对大(dà)脑的深(shēn)入解(jiě)剖(pōu)学，使人(rén)工神经(jīng)网(wǎng)络像人的大脑神经元更加接近，从而使用类似的人工神经元方式(shì)感知认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力(lì)服务(wù)平台”，通(tōng)过(guò)统一的算力服务门户，实(shí)现全国(guó)范围内智能(néng)算力、通用算力资源的融合调度(dù)及弹性供给，满(mǎn)足(zú)各(gè)类用户对(duì)算(suàn)力的多(duō)样化、可靠性和便捷性的需求(qiú)。在类(lèi)脑智(zhì)能领(lǐng)域，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科学与技术(shù)研究院，依托公司全国(guó)一体化算力服务平(píng)台，支撑(chēng)全脑860亿神经(jīng)元规模(mó)的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不(bù)过，值得注意(yì)的是，有分析人士表示，关于人类大脑(nǎo)和神经(jīng)细胞，还有很多不了(le)解的地方。事实(shí)上，不知道神经细(xì)胞是(shì)如(rú)何(hé)利用这15种特征中的(de)许多特(tè)征。

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