据媒体报道，来自(zì)英(yīng)国牛津大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克(kè)萨(sà)斯(sī)大学的一个科研(yán)团队宣布了一项重要成(chéng)就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料(liào)，开发出一种厚(hòu)度仅几(jǐ)个原子大小的人工神经元(yuán)，其能够处理光和电信号进行计(jì)算，有望(wàng)用于下一代人工智能计算，也有助(zhù)科学家更好地模拟和理解(jiě)人(ré粗犷，粗旷和粗犷区别在哪n)脑。相关(guān)研究成(chéng)果刊载于(yú)最新一期《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业(yè)内人士分析指出，人工智能应用的发展呈指数级增长，对计算(suàn)能(néng)力也提出了(le)越(yuè)来越高的要求(qiú)，只有开发(fā)出革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要(yào)求。而此次科(kē)研人(rén)员用了3种2D材(cái)料制备(bèi)出了(le)薄如原子(zi)的人工(gōng)神经(jīng)元(yuán)，它能(néng)学习和处理(lǐ)更加复(fù)杂的任务。

　　公开资(zī)料显示(shì)，AI通过数据(jù)学习一层(céng)层的神经(jīng)网络，机(jī)器(qì)自主(zhǔ)分辨(biàn)参数(shù)，不断地将参数归类、计算，形(xíng)成机器自(zì)我的学习。神经网络在机(jī)器学习和认知科学领域，是一种模(mó)仿生物神经网络（动物的中枢神(shén)经系统，特(tè)别是大脑(nǎo)）的结(jié)构(gòu)和功能(néng)的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的(de)人(rén)工神(shén)经元联结进(jìn)行(xíng)计算。大多数情况下人(rén)工神经网络(luò)能在外界信息的基础上改(gǎi)变内部(bù)结构，具备学习功能(néng)。

　　据(jù)财(cái)联社不完全整(zhěng)理，近(jìn)期在互动易平台回复(fù)人工(gōng)神经(jīng)元相(xiāng)关业(yè)务的上市公司包括中(zhōng)科曙(shǔ)光(guāng)、科大讯飞、金自天(tiān)正、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具(jù)体来看，科(kē)大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通(tōng)过大数据(jù)、云计(jì)算和移(yí)动(dòng)互(hù)联网，并将算法直接和应用结合，在(zài)应用中(zhōng)不断迭代(dài)循环(huán)优化。讯(xùn)飞(fēi)超脑粗犷，粗旷和粗犷区别在哪采用(yòng)了(le)对大(dà)脑(nǎo)的深入解剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑(nǎo)神经元更加(jiā)接(jiē)近，从而(ér)使用类似的(de)人(rén)工(gōng)神经元方式感知(zhī)认知智(zhì)能问题(tí)。

　　中科(kē)曙光(guāng)建设“全国一体化算力服务平(píng)台”，通过统一的算力服(fú)务门(mén)户(hù)，实(shí)现全国(guó)范(fàn)围内智能算力、通用(yòng)算(suàn)力资(zī)源(yuán)的融合调度及弹性供给(gěi)，满足(zú)各类用户对算(suàn)力(lì)的(de)多样化、可靠(kào)性和便捷性的需求(qiú)。在类脑智能领域(yù)，携手复旦大学类脑智能科学与技术研究院(yuàn)，依托公司全国(guó)一(yī)体化(huà)算(suàn)力服(fú)务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模(mó)的(de)全(quán)脑(nǎo)模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分析人士表示，关(guān)于人类(lèi)大脑和神经细胞，还有很多不了(le)解的地(dì)方。事实(shí)上，不知(zhī)道(dào)神(shén)经细胞是如何(hé)利用这15种特征(zhēng)中(zhōng)的许多(duō)特(tè)征。

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