在人工智能持續(xù)演進(jìn)的今天，基于大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高算力的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，規(guī)模與算力正成為決定模型性能的主旋律，推動(dòng)著人工智能取得一個(gè)又一個(gè)突破。但也暴露出能耗高、響應(yīng)延遲大、泛化能力弱等結(jié)構(gòu)性問題，“邊際成本困境”正在顯現(xiàn)。

人類大腦僅依靠約20瓦功率，即可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境中的感知與決策。攸靈科技的起點(diǎn)，正是通過神經(jīng)仿生（也稱類腦）機(jī)制重構(gòu)智能底層邏輯，目標(biāo)是構(gòu)建面向下一代交互場景的“神經(jīng)仿生系統(tǒng)”，推動(dòng)機(jī)器向“像人一樣”，讓交互回歸本能。

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神經(jīng)仿生

工程化推動(dòng)者

攸靈科技是一家以類腦算法與神經(jīng)形態(tài)硬件為核心的高科技企業(yè)。公司聚焦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）、事件驅(qū)動(dòng)視覺傳感器（DVS）與低功耗神經(jīng)形態(tài)芯片的協(xié)同設(shè)計(jì)，專注于賦能下一代人工智能應(yīng)用場景。

創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)由來自全球頂尖學(xué)府神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺與智能交互等多領(lǐng)域的資深研究者與工程師組成，具備國際視野，擁有從芯片到系統(tǒng)到產(chǎn)品的完整研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。團(tuán)隊(duì)核心成員曾參與國家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目、Nature正刊、Frontier等頂會(huì)發(fā)表，以及多款高復(fù)雜度嵌入式AI系統(tǒng)的落地。

我們相信，真正強(qiáng)大的智能不在于參數(shù)量的堆疊。以神經(jīng)科學(xué)為靈感，以類腦智能為原點(diǎn)，重塑AGI時(shí)代的智能邏輯。

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不僅是效率

更是范式轉(zhuǎn)換

人類大腦是自然界給出的范式。相較于傳統(tǒng)基于連續(xù)信號(hào)與集中訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，類腦智能的核心邏輯在于仿照大腦的工作方式重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，而非簡單地堆砌算力。

人腦信息傳遞機(jī)制

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

主要差異體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

計(jì)算模型：傳統(tǒng)AI中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以連續(xù)值激活的層級張量運(yùn)算為主；而類腦智能采用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN），神經(jīng)元積累輸入電流，只有當(dāng)膜電位越過閾值才發(fā)放離散脈沖。這種基于時(shí)序脈沖的計(jì)算模型模擬生物神經(jīng)元的觸發(fā)機(jī)制，使信息以脈沖時(shí)刻編碼（時(shí)間編碼），而非恒定振幅表示。

感知方式：傳統(tǒng)AI依賴幀式傳感器（如普通攝像頭），持續(xù)輸出圖像幀。類腦智能則傾向使用事件驅(qū)動(dòng)型傳感器（如動(dòng)態(tài)視覺傳感器DVS等），僅在場景發(fā)生變化時(shí)輸出離散事件，從而避免大量冗余數(shù)據(jù)。事件傳感器對變化敏感、延遲極低，更適合實(shí)時(shí)處理和低功耗應(yīng)用。

能效結(jié)構(gòu)：傳統(tǒng)數(shù)字架構(gòu)受馮·諾依曼瓶頸制約，計(jì)算與存儲(chǔ)分離導(dǎo)致頻繁數(shù)據(jù)搬運(yùn)和高能耗。類腦架構(gòu)通過將計(jì)算與記憶結(jié)合（Compute-in-Memory）和并行處理，極大減少數(shù)據(jù)傳輸。例如，英特爾的類腦系統(tǒng)“Hala Point”集成了1152顆Loihi2神經(jīng)形態(tài)處理器，支持11.5億神經(jīng)元和1280億突觸，同時(shí)總功耗僅為2600瓦。這一數(shù)量級的神經(jīng)元計(jì)算能力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)AI系統(tǒng)，但功耗卻低得多，體現(xiàn)了類腦架構(gòu)在能效上的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。

自學(xué)習(xí)機(jī)制：傳統(tǒng)深度網(wǎng)絡(luò)主要依賴離線訓(xùn)練和反向傳播，實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)能力有限。類腦網(wǎng)絡(luò)則強(qiáng)調(diào)內(nèi)在的可塑性和自適應(yīng)能力。神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)通過生物啟發(fā)的學(xué)習(xí)規(guī)則（如脈沖時(shí)序依賴可塑性 STDP），讓神經(jīng)元權(quán)值依據(jù)脈沖的先后時(shí)序自動(dòng)調(diào)整。這種局部、三因子學(xué)習(xí)機(jī)制支持在線、無監(jiān)督或強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行中能持續(xù)演化和適應(yīng)環(huán)境變化，而無需昂貴的全局梯度計(jì)算。

上述邏輯共同構(gòu)筑了類腦智能與傳統(tǒng)AI本質(zhì)不同的計(jì)算體系，從底層上為低功耗、低延遲和高魯棒性打下基礎(chǔ)。

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奇點(diǎn)已悄然降臨

過去十年里，類腦技術(shù)在世界各大科研機(jī)構(gòu)中不斷突破，現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)是：生態(tài)閉環(huán)未成熟，應(yīng)用場景缺乏剛性牽引力。問題從不在于“技術(shù)可不可行”，而在于“用在什么地方”。要改變世界，必須從現(xiàn)實(shí)中尋找它的價(jià)值重心。

屏幕“巨幕化”趨勢加速，超65寸屏幕成為主流，投影設(shè)備不斷下沉，成為沉浸式視覺場域。功能爆炸，體驗(yàn)割裂；設(shè)備強(qiáng)大，交互落后。家庭場域，已然處于一場“隱形升級”的臨界點(diǎn)，一場交互革命已成迫切命題。

傳統(tǒng)AI受限于對算力資源的高度依賴、架構(gòu)上對幀率和數(shù)據(jù)密度的剛性依賴及成本瓶頸，其技術(shù)路徑?jīng)Q定了無法下沉至“廣覆蓋、高頻次、低成本、低功耗”的終端交互環(huán)境，這恰是神經(jīng)仿生的技術(shù)優(yōu)勢所在。

踐行將技術(shù)轉(zhuǎn)化為真正有意義的突破，團(tuán)隊(duì)歷經(jīng)數(shù)十載積累，成功打造出全球首款基于神經(jīng)仿生技術(shù)的空間定位模塊——UAim。該模塊聚焦人機(jī)交互場景，賦予系統(tǒng)“感知”能力，開辟空間定位新維度，重塑人機(jī)交互的全新定義。

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AI“天花板”逼近

誰將打開下一個(gè)萬億市場

神經(jīng)仿生技術(shù)并非針對某一技術(shù)環(huán)節(jié)的單點(diǎn)突破，而是一場覆蓋感知、計(jì)算、學(xué)習(xí)與反饋機(jī)制的系統(tǒng)性范式重塑。它以模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的方式，重新定義了智能系統(tǒng)的運(yùn)行邏輯——從事件驅(qū)動(dòng)到脈沖編碼，從存算融合到局部可塑性學(xué)習(xí)，構(gòu)建出一套與傳統(tǒng)AI截然不同的能力體系。

在算力下沉與終端智能化的大趨勢下，神經(jīng)仿生技術(shù)在智能穿戴、自動(dòng)駕駛、工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。團(tuán)隊(duì)始終以實(shí)際應(yīng)用為核心，穩(wěn)步推進(jìn)技術(shù)向更多適用領(lǐng)域的拓展，實(shí)現(xiàn)前沿科技與多元場景的深度融合與創(chuàng)新突破。

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

當(dāng)大部分AI在用算力堆出智能，“仿生腦”先行者正在書寫另一個(gè)故事。攸靈科技正以“從工程視角落地神經(jīng)仿生”，構(gòu)建橫跨算法-硬件-系統(tǒng)的技術(shù)棧，打造下一代智能計(jì)算的基準(zhǔn)體系。

以“模擬腦、超越腦”為使命，用硬核技術(shù)重新定義AI的未來。攸靈科技愿與同行者一道，解鎖人機(jī)協(xié)同的無限可能。