据媒体报道(dào)，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所(suǒ)和美(měi)国得克萨斯大学(xué)的一(yī)个科研(yán)团(tuán)队宣布了一项重要成就：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度(dù)仅几(jǐ)个(gè)原子(zi)大小的人工神经元，其能够处理(lǐ)光和(hé)电(diàn)信号进行计算，有望用于下(xià)一代人工(gōng)智能计算，也有助(zhù)科学家更好地模拟和理解人脑。相关研究(jiū)成果刊载于(yú)最新(xīn)一(yī)期《自然·纳(nà)米技术》杂志(zhì)。

　　业内人士分析指出，人工智(zhì)能应用的发(fā)展呈指(zhǐ)数级(jí)粤西是指什么地方ng>增长，对计算(suàn)能力也提出了(le)越来越高的要求，只有开发(fā)出革命性(xìng)硬件，才能(néng)适应未来算(suàn)力爆炸(zhà)时(shí)代的要求。而此次(cì)科(kē)研人(rén)员用了3种2D材料制备出了薄如原(yuán)子的人(rén)工神经元，它能学习和处理更加(jiā)复杂的(de)任务(wù)。

　　公开资料(liào)显示，AI通(tōng)过数(shù)据学习一层层的神经网络，机器自(zì)主分(fēn)辨参数，不断地将(jiāng)参数(shù)归类、计算，形成机器(qì)自(zì)我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一(yī)种模(mó)仿生(shēng)物神经网络(luò)（动物的(de)中枢神经系统，特别(bié)是大脑）的结构和功能的数(shù)学模(mó)型或计算模型。

　　神经(jīng)网络由大量(liàng)的(de)人工神经元联结进(jìn)行计算。大多(duō)数情况下人工(gōng)神经网络能在外界(jiè)信(xìn)息(xī)的基础(chǔ)上改变内部结构，具备(bèi)学习(xí)功能(néng)。

　　据财联(lián)社不完全整理，近期(qī)在互动易平台回复人工神经元(yuán)相关业务的上市公司(sī)包括中科曙光、科(kē)大(dà)讯(xùn)飞(fēi)、金(jīn)自天正、大富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞(fēi)超脑通过大数据、云(yún)计算和移动互(hù)联网(wǎng)，并将(jiāng)算法直接和应用结合(hé)，在应(yīng)用中不断迭代循环优化。讯飞超脑采用了对(duì)大脑的深(shēn)入解剖学，使人工神(shén)经网络像人的(de)大脑神经元更加接近，从而使用类似的人工神经元方(fāng)式(shì)感知认知智(zhì)能问题。

　　中科(kē)曙光建(jiàn)设“全(quán)国一体化算力服(fú)务平(píng)台”，通(tōng)过统一的(de)算力服务(wù)门(mén)户(hù)，实(shí)现(xiàn)全国范围内智能算力、通用算力资源(yuán)的融合调(diào)度及弹性供给，满足各类用户对算力的多样化(huà)、可靠性(xìng)和便捷性的需(xū)求。在类脑智能领域，携手(shǒu)复(fù)旦(dàn)大学类脑(nǎo)智能科学与技术研(yán)究院，依(yī)托公司全国一体化(huà)算力服务(wù)平台，支(zhī)撑(chēng)全脑860亿神经(jīng)元规(guī)模(mó)的(de)全脑模拟计算(suàn)。

　　不(bù)过，值得注意的是，有(yǒu)分析(xī)人士表示(shì)，关于人类(lèi)大脑和神经(jīng)细胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知道神经细胞是(shì)如何利用这15种(zhǒng)特征中(zhōng)的许(xǔ)多特征。