AI与BI的对比 - 人工智能（AI）基于数学、计算机科学及心理行为学等多学科知识发展，是一种强大的赋能技术，其算法与神经网络理论可追溯至20世纪50年代的脑神经科学突破，但逐渐偏离神经科学轨道 [3] - 类脑智能（BI）紧紧围绕人脑进行研究，借鉴大脑工作原理如神经元连接、神经网络功能等，发展出更贴合人类生理与行为特点的智能理论与技术 [3] - 类脑智能相比人工智能展现更人性化优势，包括类脑计算、智能芯片、计算机与机器人等领域，广义还涉及类脑血管相变散热系统、类脑组织工程等 [3] 类脑智能的核心优势 - 类脑智能比人工智能多"心"，具备集体价值观和社会道德，可持续进化并有望成为引领性高科技 [5] - 类脑计算机模拟人脑血管散热模式，研发类脑血管相变散热系统，比传统超算中心节省40%以上电费能耗 [7] - 类脑芯片拥有2亿神经元，采用40纳米制程即可达到GPU7纳米制程传统芯片功能，在能耗和效率上更具优势 [14] 类脑智能的应用场景 - 智能枕头通过神经网络算法分析脑波状态，改善睡眠质量甚至梦的情境 [10] - 无创脑机接口神经构建平台可采集脑电信号并施加刺激，帮助快速进入专注或放松状态 [12] - 类脑异构融合超算系统由30台高密度类脑算力服务器组成，规模相当于人脑九分之一，采用BPU+CPU组合在处理脑仿真和非结构化数据时表现更优 [17] 类脑智能的发展前景 - 全球首台100亿神经元类脑异构融合超算系统成功构建，突破冯·诺依曼瓶颈，具备噪音小、体积小、成本低优势 [17] - 中国在类脑智能领域突破显著，从2014年脑-智工程筹划到2024年百亿类脑超算系统建成，跨学科协作推动快速发展 [20] - 类脑智能爆发速度可能超预期，其创新应用进入商业领域的速度将快于以往技术 [20] 智能的本质与BI的使命 - 智能源于大脑复杂结构与运作模式，体现在语言、音乐等创造能力上，智慧是智能在理解和创造中的结果 [22] - 类脑智能突破传统AI局限，帮助人类认识自己而非取代人类，是对智能本质认知的深化 [22]