据媒体报(bào)道，来自英(yīng)国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学的一个(gè)科研(yán)团(tuán)队(duì)宣布了一项(xiàng)重(zhòng)要(yào)成就(jiù)：他们(men)通过(guò)堆叠(dié)二(èr)维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚(hòu)度仅几(jǐ)个(gè)原子大(dà)小的人工神(shén)经元(yuán)，其能够处理光(guāng)和电(diàn)信号进行计(jì)算，有望用(yòng)于下一(yī)代人工智能计算，也有助科学家(jiā)更好地模拟和理解人脑。相关研究成果刊载于最新(xīn)一期(qī)《自然·纳(nà)米(mǐ)技术》杂(zá)志。

　　业内人士分析指出，人工(gōng)智能(néng)应用(yòng)的(de)发展呈(chéng)指(zhǐ)数级增(zēng)长，对计(jì)算能力也(yě)提出(chū)了越(yuè)来越(上下红中间白的国旗是哪个国家的 国旗可以随便挂吗yuè)高的(de)要(yào)求，只有开发出革命性硬件(jiàn)，才(cái)能适(shì)应未来算力(lì)爆炸时代的要(yào)求。而此次科研(yán)人员(yuán)用了3种2D材料(liào)制备出了(le)薄如原子的人(rén)工神经元，它(tā)能学习和处理(lǐ)更加复杂的任(rèn)务。

　　公开资(zī)料显示(shì)，AI通过(guò)数(shù)据学习一层层的神经网络，机器自主分辨参数(shù)，不(bù)断(duàn)地将参数归类、计算(suàn)，形成机器(qì)自我的学习。神经网络在机器(qì)学(xué)习和认知(zhī)科(kē)学领域，是(shì)一种(zhǒng)模仿生物神经网络（动(dòng)物的(de)中枢神(shén)经系统(tǒng)，特别是大脑）的(de)结构和功能的数学(xué)模型或(huò)计算模型。

　　神经网络(luò)由大(dà)量的人工神经元(yuán)联(lián)结进行(xíng)计算。大多数情况下人工神(shén)经网络能(néng)在外界信息的基础上改变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据财(cái)联社(shè)不完全整理，近期在互(hù)动(dòng)易平(píng)台回复人工神经元相(xiāng)关业务的上市公司包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大(dà)富科技(jì)、深水海纳(nà)等，具(jù)体情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑(nǎo)通过大数据、云计算和(hé)移动互(hù)联网，并将算法直接(jiē)和应用(yòng)结合，在应用中不断(duàn)迭代循(xún)环优化。讯飞超脑采(cǎi)用上下红中间白的国旗是哪个国家的 国旗可以随便挂吗>了对(duì)大脑的深入解剖学，使人(rén)工神经(jīng)网络像人的大脑神(shén)经元(yuán)更加接近(jìn)，从而(ér)使用类(lèi)似的人(rén)工神经元方(fāng)式感知认(rèn)知智能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全(quán)国一体化算力服(fú)务平(píng)台”，通过(guò)统一的算力服务门户，实现全国范围内智能算(suàn)力、通用算(suàn)力(lì)资源的(de)融合调度及弹性供(gōng)给，满足(zú)各类用户(hù)对算力的多样化、可靠性和便(biàn)捷(jié)性的需(xū)求。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科(kē)学与(yǔ)技(jì)术研(yán)究院，依托公司全国一(yī)体化算力服务平台，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析人士表示，关(guān)于人类大(dà)脑和(hé)神经细胞，还有很(hěn)多不了解的(de)地方。事实上，不(bù)知道神经细胞是(shì)如何利(lì)用这15种(zhǒng)特征(zhēng)中(zhōng)的许多特(tè)征。