2026-09-27 10:40:02 分类：正文
上周六0923，我在南京科技馆闲逛，走到人工智能展区，看见类脑计算的展台围了里三层外三层。凑过去听了十分钟，讲解员翻来覆去就是“算力更强”“未来可期”，一堆大爷大妈听完面面相觑，还是没搞懂这玩意儿到底是个啥。
我那时候就掏出手机记了一笔，打算回来好好聊聊这件事。
别扯术语，先搞懂我们为什么要做类脑计算
现在我们天天用的AI，不管是聊天机器人还是画图工具，核心都跑在冯·诺依曼架构上，最大的特点就是计算和存储是分开的。打个比方，就像你在家烧菜：食材存冰箱，切菜用案板，炒菜上锅，每做一步都得把食材从一个地方挪到另一个地方。挪的次数多了，不仅慢，还费力气。
现在AI模型越做越大，参数动辄上千亿，这个“挪食材”的过程就越来越拖后腿，还特别费电。训练一个大模型耗的电，够一个普通县城用小半年。夸张吧？
我们自己的人脑呢？根本不是这么干活的。人脑里的神经元和突触，计算和存储是在一起的。你看见路边跑过一只金毛，一眼就能认出这是狗，不用闭着眼想半天，整个过程才耗不到一瓦电。大脑一天工作下来，总共也就二十多瓦，比你手机亮屏还省电。
说白了，类脑计算就是照着人脑的工作逻辑，做一套全新的计算体系。不是说要挖个芯片，在里面人造一个跟你我一模一样的大脑出来。很多人一听名字就被带歪了，觉得这就是要造新人类，要取代我们，纯属想多了。
冯诺依曼架构与人脑神经元结构对比图
它核心要解决的，就是现在AI的痛点：能不能少耗电，能不能更快，能不能在手机、手表这种小设备上直接跑复杂AI，不用什么都传到云端算？
说实话，要是你的手机人脸识别，用类脑芯片做，不用联网，一秒识别，还不扣你电量，出门一天都不用担心没电，这不香吗？
现在的类脑计算，真的走出实验室了吗？
很多人觉得类脑计算还是PPT上的概念，还要等五十年才能用上。不对。我之前跟做芯片的朋友吃饭，他说现在不少细分领域已经在用了。
比如工业巡检的机器人，爬烟囱钻管道，没法随时连5G，靠类脑芯片就能在本地实时识别裂缝缺陷，不用传数据回云端等结果，遇到危险直接就能停。还有辅助诊断的便携超声设备，贴在身上就能实时分析影像，给基层医生做参考，不用把数据往大医院传，省了好多时间。
不过话说回来，现在的技术确实还没到大规模普及的地步。我们连完整的人脑运作机制都没摸透，八百多亿个神经元，数不清的突触连接，现在最顶尖的类脑芯片，也就模拟了不到千万级的神经元，差着好多个数量级呢。很多复杂的通用任务，现在的类脑芯片还干不过传统架构。
商用类脑计算芯片实物展示图
还有一个很现实的问题，就是软件生态跟不上。现在做AI开发的，都习惯了用传统架构的框架，类脑计算的开发工具还很少，很多开发者想试试，都摸不着门槛。这跟当年新能源汽车一样，不是车造出来就能卖，还得修一堆充电桩才行。
这些谣言，别再信了
这些谣言，别再信了
跑了这么多科技展会，看了一百多篇自媒体稿，我总结了几个最常见的误区，说出来给大家避避坑。
第一个就是“类脑计算就是人造大脑，要产生意识取代人类”。刚才说了，现在的类脑计算都是针对特定任务设计的，就是个工具，跟“自主意识”这四个字八竿子打不着，连边都沾不上。别被科幻片忽悠了。
第二个就是“类脑计算要取代现在的AI，取代冯诺依曼架构”。哪有这么非黑即白的事？以后肯定是互补共存的。训练大模型这种重活，还是得靠传统的超算中心，类脑计算适合端侧，就是低功耗、实时响应的场景，你戴的智能眼镜，车载的自动驾驶芯片，心脏起搏器，这些地方用类脑，比传统架构好用太多。不存在谁取代谁。
第三个就是“类脑计算是大厂的游戏，小玩家根本沾不上边”。也不对。这两年开源的类脑计算框架越来越多，现成的开发板也能买到，不少做算法的小团队，都能基于现成的芯片做垂直领域的开发，门槛早就降下来了。
我那个做芯片的朋友吐槽，现在行业里最烦的就是两种声音：一种把类脑计算吹上天，说马上颠覆整个科技界，另一种说就是圈钱的骗局，啥用没有。两种极端，把投资人都搞晕了，踏踏实实做技术的团队，反而拿不到投资。真的挺无奈的。
那天在科技馆，有个上小学的小孩拉着他妈妈问，以后类脑计算能帮我写作业吗？他妈瞪了他一眼说，别想歪门邪道。我在旁边憋笑，其实仔细想想，真说不定啊。
技术本身从来没有好坏，就看你用在什么地方。类脑计算不是什么改变世界的黑科技，也不是骗钱的噱头，就是我们嫌现在的计算太慢太费电，想找一条新的路子而已。
说不定再过十年，你就能戴上能实时翻译的智能眼镜，不用充电也能用一天，里面那颗小小的芯片，就是类脑计算给你的礼物。对吧？
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文章名称：逛完南京科技馆我懂了：类脑计算根本不是你想的那样
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