据媒体报道(dào)，来(lái)自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨斯大学的一个科研(yán)团队宣布了一项重(zhòng)要成(chéng)就：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发(fā)出一种(zhǒng)厚(hòu)度仅几个(gè)原子大小的人工神(shén)经元，其能够处理光和电(diàn)信号进(jìn)行计算，有望用(yòng)于下(xià)一代(dài)人工智(50只芦丁鸡一年利润，一只芦丁鸡成本利润zhì)能计算，也(yě)有助科学家更好(hǎo)地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研(yán)究成(chéng)果刊载于最新一(yī)期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分(fēn)析指(zhǐ)出，人工智能应用(yòng)的发展呈指数级(jí)增长，对计算能(néng)力也提出了越来越高的要求(qiú)，只(zhǐ)有开发出革命性硬件，才能适应未(wèi)来算力爆炸时(shí)代的(de)要求。而(ér)此次(cì)科(kē)研人员用了(le)3种2D材料制备出了(le)薄如原子的人工神(shén)经元，它(tā)能(néng)学习和(hé)处理(lǐ)更(gèng)加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的(de)神经(jīng)网络(luò)，机器自主分辨(biàn)参(cān)数，不断地将参数归类、计算，形(xíng)成机器自我的学习。神经网络在机(jī)器学习和认知科学(xué)领(lǐng)域，是一(yī)种模仿生物(wù)神经网络（动物的中枢(shū)神经系(xì)统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功能(néng)的数(shù)学模型或计算模(mó)型。

　　神经网络(luò)由大量的人工神经元(yuán)联结进(jìn)行计算。大多数情况(kuàng)下人(rén)工神(shén)经网络(luò)能在外界信息的基础(chǔ)上改变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据(jù)财(cái)联(lián)社不完全(quán)整理，近期在互动易平(píng)台回复人工神经元相关业务的(de)上市公司包括(kuò)中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来看，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑通过大(dà)数据、云(yún)计算和移(yí)动(dòng)互联网(wǎng)，并(bìng)将算法直(zhí)50只芦丁鸡一年利润，一只芦丁鸡成本利润接和应用结(jié)合，在(zài)应用(yòng)中不断(duàn)迭代循环优(yōu)化。讯飞超(chāo)脑采用(yòng)了对大脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网(wǎng)络像(xiàng)人的大脑神经元更加(jiā)接近，从而使用类似的(de)人工神经元(yuán)方式感知认知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建(jiàn)设(sh50只芦丁鸡一年利润，一只芦丁鸡成本利润è)“全国(guó)一(yī)体化算力服务平(píng)台”，通过统一的算力服务(wù)门户(hù)，实现全国范围内智能(néng)算力、通(tōng)用算力资源的融(róng)合调度及(jí)弹性供给，满足(zú)各类用户对算力(lì)的(de)多样化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在(zài)类脑(nǎo)智能(néng)领域(yù)，携手复(fù)旦大学类脑智(zhì)能科学与技术研究(jiū)院，依托公(gōng)司全(quán)国一(yī)体化算(suàn)力服务平台，支撑全脑860亿神经(jīng)元(yuán)规模的(de)全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分析人士表示(shì)，关于人类大(dà)脑和(hé)神经细胞，还有很多不(bù)了解的(de)地(dì)方。事(shì)实上，不(bù)知道(dào)神经细胞是如何(hé)利用这(zhè)15种特征中(zhōng)的许(xǔ)多特征。

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