据媒体报(bào)道，来自英国牛(niú)津(jīn)大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究所和(hé)美国(guó)得克萨斯大学的(de)一个科研团队宣(xuān)布了一项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子(zi)大小的(de)人工(gōng)神经(jīng)元(yuán)，其能够(gòu)处理光(guāng)和电信(xìn)号进行计算(suàn)，有望用于下一代人工(gōng)智能计算，也(yě)有助(zhù)科(kē)学家(jiā)更好地模拟(nǐ)和理解人脑(nǎo)。相(xiāng)关研究成果(guǒ)刊(kān)载(zài)于最新(xīn)一期(qī)《自然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业(yè)内人士分析指出，人工智能(néng)应用的发展呈指数级增长，对计算能(néng)力(lì)也提出(chū)了越来越高的要求，只(zhǐ)有开发出(chū)革命性硬(yìng)件，才(cái)能适应未(wèi)来(lái)算力(lì)爆炸(zhà)时(shí)代的要求。而(ér)此(cǐ)次科研人(rén)员用了3种2D材料制备出了薄(báo)如原子的(de)人(rén)工神(shén)经元，它能(néng)学习和(hé)处理更(gèng)加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数(shù)据学习一层层的神经(jīng)网络(luò)，机器自(zì)主分辨参数，不断(duàn)地将参数归类、计算，形成机器(qì)自我的(de)学习。神经网络在机(jī)器学习(xí)和认知科学领域，是一种模(mó)仿生(shēng)物神经网络（动物的中枢(shū)神经(jīng)系(xì)统(tǒng)，特别是大脑）的结构(gòu)和功能的数(shù)学模型或计(jì)算模型。

　　神经网络由大(dà)量的人工神经元联结进行计(jì)算。大多数(shù)情况下人工(gōn小兔子被蛇用两根WRITEAS，小兔子被蛇用两根做了g)神经网(wǎng)络能在外(wài)界(jiè)信息的基础上(shàng)改变(biàn)内部(bù)结构，具备学习功能。

　　据(jù)财联(lián)社不完全整理，近期(qī)在(zài)互动易平台回复人(rén)工神经元相关业务(wù)的上市公司包(bāo)括中科曙光、科大讯(xùn)飞(fēi)、金自天(tiān)正(zhèng)、大富科技、深水海纳(nà)等(děng)，具体(tǐ)情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据(jù)、云(yún)计(jì)算和移动互(hù)联(lián)网，并(bìng)将(jiāng)算法直接和应用结合，在应用中不断迭代循(xún)环(huán)优化(huà)。讯飞超脑采用了对大脑的深入解剖学，使人(rén)工神(shén)经网络(luò)像人(rén)的大脑神经元更加接近，从而使用类似的人工神(shén)经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一(yī)体(tǐ)化算力服务平台”，通(tōng)过统一(yī)的(de)算(suàn)力服务(wù)门户，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足(zú)各类用户对算力(lì)的多样化、可靠性(xìng)和便捷性的(de)需求。在类脑智能领域，携手(shǒu)复旦(dàn)大学类脑智能(néng)科学与技术研究院，依(yī)托公司全国<小兔子被蛇用两根WRITEAS，小兔子被蛇用两根做了/strong>一体化算力(lì)服务平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分析人士表示，关于人(rén)类大(dà)脑和神(shén)经细胞，还有很多不了解的(de)地方。事实上，不(bù)知道(dào)神经细胞是如何利用这(zhè)15种特(tè)征中的许多特征。