杭州出手：類腦智能被正式納入未來產(chǎn)業(yè)“版圖”
近日，杭州市印發(fā)《關(guān)于支持類腦智能未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》（下稱“措施”），將腦機接口和類腦計算兩大前沿方向單獨拎出，納入地方未來產(chǎn)業(yè)重點布局，并明確提出支持“類腦感算存一體芯片”“神經(jīng)形態(tài)計算”“低功耗類腦計算芯片”等關(guān)鍵技術(shù)方向。
這意味著，類腦智能從科研話題，真正走入地方產(chǎn)業(yè)政策的“C位”，為其從實驗室走向產(chǎn)業(yè)化、規(guī)?；瘧?yīng)用提供了實實在在的制度與資金支撐。
政策+技術(shù)雙驅(qū)動，撬動新一輪萬億級賽道
在頂層設(shè)計上，“措施”對腦機接口與類腦計算的內(nèi)涵邊界做了較為清晰的界定：
腦機接口方向
不僅包括“不依賴外周神經(jīng)和肌肉的直接腦機交互”，也涵蓋“依賴外周神經(jīng)和肌肉的間接腦機交互”，重點聚焦：
腦/肌電信號采集設(shè)備
腦機接口材料
神經(jīng)信號處理與神經(jīng)調(diào)控芯片
生物傳感芯片
穿戴式外骨骼
腦機融合關(guān)鍵技術(shù)及核心器件等
類腦計算方向
強調(diào)“借鑒大腦的信息處理方式，以更少器件、更低功耗、更高能效實現(xiàn)新型計算范式”，重點面向：
低功耗類腦計算芯片
類腦感算存一體芯片
新型類腦存儲器
類腦傳感器、微納光電器件
面向空間計算的神經(jīng)元模型、突觸連接與信息傳遞機制
類腦計算關(guān)鍵技術(shù)與核心器件等
從應(yīng)用視角看，杭州并未將政策僅停留在“底層技術(shù)”扶持，而是明確瞄準(zhǔn)兩個主要落地方向：
醫(yī)療健康領(lǐng)域：個性化診療、智能輔助診斷、智能陪護、康復(fù)輔助等；
智能應(yīng)用領(lǐng)域：
智能傳感與邊緣計算
智能家居與安防
智能交通與自動駕駛
智能機器人、低空經(jīng)濟等。
雖然整體產(chǎn)業(yè)仍處于早期階段，很多技術(shù)仍停留在原型系統(tǒng)或?qū)嶒炇因炞C階段，但主流機構(gòu)對未來市場空間相對樂觀：
麥肯錫預(yù)測：2030年全球腦機接口醫(yī)療市場有望達 400 億美元，2040 年或?qū)⒊^ 1450 億美元；
有公開測算顯示，2029年中國類腦計算核心市場規(guī)模有望逼近 12 億元。
腦機接口：從國家戰(zhàn)略到臨床試驗
2025年7月，工信部等七部門聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于推動腦機接口產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實施意見》，首次從國家層面系統(tǒng)部署腦機接口產(chǎn)業(yè)發(fā)展，北京、上海、廣東等地隨后也陸續(xù)打造臨床轉(zhuǎn)化基地、數(shù)據(jù)平臺和專項基金，產(chǎn)業(yè)“基礎(chǔ)設(shè)施”加速鋪開。
在技術(shù)應(yīng)用側(cè)，國際巨頭動作頻繁。
例如，埃隆·馬斯克旗下 Neuralink 已獲 FDA 批準(zhǔn)開展千人規(guī)模的人體臨床試驗，目標(biāo)通過 N1 Link v2.0 植入式芯片實現(xiàn)“意念打字”，速度可達每分鐘 60 字。
國內(nèi)在醫(yī)療場景的探索同樣在提速：
借助侵入式腦機接口，前端傳感器負責(zé)采集腦內(nèi)微弱神經(jīng)信號，后端處理器將其轉(zhuǎn)譯為數(shù)字信息；
高位截癱患者可以通過“意念”操控輪椅在小區(qū)移動，甚至指揮機器狗取外賣，這類示范案例正在逐步走向臨床與真實場景。
類腦智能：從“奶牛項圈”到 AI 玩具，重塑邊緣智能形態(tài)
與腦機接口并行演進的，是在算力與能效維度備受關(guān)注的類腦計算。其被視作破解傳統(tǒng) AI 算力“功耗墻”的潛在路徑之一，尤其在對能耗、延遲要求苛刻的邊緣場景中優(yōu)勢漸顯。
1. 情感陪伴與 AI 玩具
靈汐科技聯(lián)合多家企業(yè)組建 AI 毛絨玩具聯(lián)合實驗室，推出“賽賽貓”等產(chǎn)品。
在這些產(chǎn)品中，多模態(tài)交互、情感計算與類腦算法疊加，使得兒童陪伴從“會說話的玩具”升級為具備一定理解與情緒反饋的智能伙伴。
2. 智慧畜牧：給奶牛戴上“類腦芯片”
時識科技推出面向動物的類腦穿戴芯片 Xylo，主打極低功耗與長續(xù)航。
利用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）的事件驅(qū)動特性，這一芯片可實現(xiàn)：
奶牛行為與姿態(tài)監(jiān)測
疾病與異常狀態(tài)預(yù)警
功耗低至微瓦級，可連續(xù)運行數(shù)月。
Xylo 集成音頻、運動、生理信號等多模態(tài)接口，通過本地邊緣計算完成數(shù)據(jù)分析，僅將異常數(shù)據(jù)上傳，數(shù)據(jù)傳輸量可削減約 80%，在弱網(wǎng)或大規(guī)模養(yǎng)殖場景尤為實際。同時，其基于 SNN 對時序數(shù)據(jù)的處理能力具備一定自適應(yīng)學(xué)習(xí)特性，可持續(xù)優(yōu)化行為識別算法，提升早期疾病預(yù)警的準(zhǔn)確度。
技術(shù)與產(chǎn)品圖譜：從科研原型到算力底座
1. 科研機構(gòu)：開源類腦芯片與神經(jīng)形態(tài)處理器
韓國科學(xué)技術(shù)院（KAIST）研發(fā)了基于憶阻器的類腦芯片，可以模擬人腦信息處理，并具備自主學(xué)習(xí)與糾錯能力，對神經(jīng)形態(tài)器件在非理想條件下的誤差補償效果較為突出。
國內(nèi)方面，中科院計算所趙地團隊于 2025 年初在《Journal of Supercomputing》發(fā)布第二代開源類腦芯片 Polaris 23，推動類腦芯片在架構(gòu)設(shè)計、驗證工具鏈等環(huán)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)化與社區(qū)協(xié)作。
2. 企業(yè)級算力平臺：類腦智算集群
今年 12 月，靈汐科技聯(lián)合杭州電信、中國電科南湖研究院，在杭州發(fā)布國內(nèi)首個類腦智算集群。
集群基于自研 LynAInfra 高密類腦計算架構(gòu)，模擬神經(jīng)元規(guī)模超過百億，整體算力可達 200 POPS，重點針對大模型推理進行了優(yōu)化。
其性能特征主要表現(xiàn)在：
單用戶推理延遲：控制在毫秒級，可下探至百毫秒甚至幾十毫秒；
功耗表現(xiàn)：在相同推理算力下，功耗可降低約 1/2 至 2/3；
適用于情感陪伴類 AI 玩具、無人機實時航拍處理等對延遲和能效敏感的場景。
架構(gòu)上，靈汐科技并未選擇“純神經(jīng)擬態(tài)”的單一路線，而是采用類腦+深度學(xué)習(xí)的異構(gòu)融合方式：
系統(tǒng)可兼容深度學(xué)習(xí)與脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
兼容 PyTorch、TensorFlow 等主流框架，支持主流開源大模型快速推理，降低了開發(fā)與遷移門檻。
3. 垂直場景：從牧場到養(yǎng)殖數(shù)字化
時識科技以智慧畜牧為切入點，圍繞 Xylo? 芯片構(gòu)建軟硬一體解決方案，目前已在寧夏農(nóng)墾牧場落地奶牛噴淋調(diào)控與牛犢姿態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。
通過實時監(jiān)測動物行為和生理狀態(tài)，將過往依賴“經(jīng)驗”的養(yǎng)殖方式轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)驅(qū)動的智能化運營。
“個人超算”的雛形：超小型移動類腦智算體
今年 6 月，燧人醫(yī)療推出“智者一號”BIE-1，被定位為“全球首款超小型移動類腦智算體”。
其技術(shù)特點包括：
采用可解釋的三值邏輯類腦模型，訓(xùn)練成本與能耗顯著下降：
單 CPU 節(jié)點 30 小時可完成百億 token 訓(xùn)練；
能耗降低約 90%，硬件成本下降約 50%。
采用自研直覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Intuitive Neural Network, INN），具備：
小樣本學(xué)習(xí)能力；
持續(xù)學(xué)習(xí)而不遺忘已掌握內(nèi)容；
同時處理文本、圖像、語音等多模態(tài)信息。
在硬件配置上，“智者一號”集成：
1152 個 CPU 核心
4.8T DDR5 內(nèi)存（1.6T×3）
204T 存儲空間（68T×3）
性能方面：
百億 token 訓(xùn)練：單 CPU 節(jié)點約 30 小時完成
訓(xùn)練速度：約 10 萬 token/秒
推理速度：約 50 萬 token/秒
這使得原本只能在大型機房運行的訓(xùn)練任務(wù)，被壓縮到一臺“可放進辦公室甚至家庭”的設(shè)備上，為“個人級超算”提供了一個可見的樣板。
結(jié)語：從“論文里的未來”走向“產(chǎn)業(yè)里的當(dāng)下”
綜合各方進展可以看到，在政策加碼與場景需求牽引下，類腦智能正從幾個維度同步推進：
底層算力與芯片：神經(jīng)形態(tài)芯片、低功耗類腦芯片、類腦感算存一體架構(gòu)不斷迭代；
軟硬件生態(tài)：開源類腦芯片、異構(gòu)融合架構(gòu)、對主流 AI 框架的兼容，降低了研發(fā)門檻；
應(yīng)用場景：從醫(yī)療康復(fù)到智慧畜牧，從情感陪伴玩具到無人機、智能家居，正在逐步擴展。
隨著工藝演進、算法體系完善以及更多真實場景驗證，可以預(yù)期，類腦智能會從“科研試驗品”真正走向“產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施”，成為下一代人工智能算力形態(tài)的重要支柱之一。
