据媒(méi)体报道(dào)，来(lái)自英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美(měi)国得克萨斯大学的一个科研(yán)团队宣(xuān)布(bù)了一项重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开(kāi)发出一种(zhǒng)厚度仅几(jǐ)个原子(zi)大小的人工神经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光和(hé)电信号进行计算，有(yǒu)望用于下(xià)一代(dài)人工智能计(jì)算，也有(yǒu)助科学(xué)家更好地模拟和理解人(rén)脑(nǎo)。相(xiāng)关(guān)研(yán)究(jiū)成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技(jì)术》杂(zá)志。

　　业内人士分析(xī)指出，人工智能应用的发展呈指数级增长，对(duì)计(jì)算能力也(yě)提出(chū)了(le)越来越(yuè)高的要求，只有(yǒu)开(kāi)发出革命性(xìng)硬件(jiàn)，才(cái)能(néng)适应未来算力爆炸时代的要求。而(ér)此次(cì)科研人员(yuán)用(yòng)了3种2D材料制备出了(le)薄如原(yuán)子的(de)人工(gōng)神经(jīng)元，它能学习和处理更(gèng)加复杂的(de)任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数据学习一层层的神(shén)经(jīng)网络，机器自主分辨参数，不断(duàn)地将参(cān)数归类(lèi)、计(jì)算，形成(chéng)机器自我的学习。神经网(wǎng)络在机器学习和认知科学(xué)领域，是(shì)一(yī)种模仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢神经系统，特别是大脑）的结构和功(gōng)能的数学模型或(huò)计算模型。

　　神经网(wǎng)络由大量的人(rén)工神经元联结进行计算。大多(duō)数情况(kuàng)下人工神(shén)经网络能(néng)在外(wài)界信息(xī)的基础上改变(biàn)内部结构，具备(bèi)学习(xí)功能。

　　据财联社不完(wán)全(quán)整理(lǐ)，近期在互动易平台回复人(rén)工神经元相关业务(wù)的(de)上市公司包括中科曙光、科(kē)大讯(xùn)飞、金(jīn)自(zì)天正(zhèng)、大富科技(jì)、深水海纳等(děng)，具(jù)体情况(kuàng)如下(xià)：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞(fēi)超脑通过大数(shù)据、云计算和移动互联网(wǎng)，并(bìng)将算法直接和应用结合，在应(yīng)用中(zhōng)不断迭代(dài)循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深(shēn)入解剖学，使人工神经网络像乌克兰人口多少亿人2022，乌克兰有多少人口2020(xiàng)人的大脑神经(jīng)元更加接近，从而使用类(lèi)似的人(rén)工神经元(yuán)方式感(gǎn)知认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一体(tǐ)化算力服(fú)务平台(tái)”，通过统一(yī)的(de)算(suàn)力服务(wù)门户，实现全国(guó)范围内智能算(suàn)力、通用算(suàn)力资源的融合(hé)调度及(jí)弹性(xìng)供给，满足各类用户对算力的多样(yàng)化、可靠性和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能(néng)领域，携(xié)手复旦(dàn)大学类脑(nǎo)智能科学(xué)与(yǔ)技术研究院，依托公司全国一体化(huà)算(suàn)力服务平台，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元规模的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分析人士表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很多不(bù)了解的(de)地方。事实上，不知道(dào)神经(jīng)细胞是如何利用这(zhè)15种特征中(zhōng)的许多(duō)特征。

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