雷锋网AI科技评论按：「谁要想主导世界经济，谁必须在类脑计算这个领域领先」。
我们都知道，当前计算机技术主要面临着两个重要瓶颈：
「冯诺依曼」架构导致的能效低下——运算单元和存储单元分离，大部分能量和时间都消耗在数据的读取和存储过程中；并且数据处理是基于串行结构，即同一时刻只能执行一个任务。摩尔定律失效
而借鉴人脑发展的类脑计算技术，被认为是应对以上挑战的重要替代方案——在进行学习和认知等复杂计算时，人脑的功耗只有20瓦；而目前最先进的计算机模拟人脑功能，功耗也将高达万瓦以上，速度还比人脑慢倍以上。这是因为现代计算机一般使用固定的数字化的程序模型，同步、串行、集中、快速、具有通用性地处理问题，数据存储与计算过程在不同地址空间完成。而与之形成鲜明对比的是，人的大脑会重复利用神经元，并突触、异步、并行、分布式、缓慢、不具通用性地处理问题，是可重构的、专门的、容错的生物基质，并且人脑记忆数据与进行计算的边界是模糊的。
换句话说，类脑计算（Brain-like
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