XiaoMing 最近这两年时间，人工智能成了最热议的话题。目前的人工智能是通过一定算法+数据学习得到正确的答案，这个算法与人脑的思考方式还有很大的不同，所以在很多领域依然有着非常大的局限性。
类脑智能是利用神经形态计算来模拟人类大脑处理信息的过程，是人工智能的终极目标。类脑智能则会开启一个全新的人工智能时代，将会在认知智能领域得到非常大的突破。届时，人工智能将可以替代70%的工作，影响每个行业的发展。
类脑智能的定义
类脑智能是受大脑神经运行机制和认知行为机制启发，以计算建模为手段，通过软硬件协同实现的机器智能。类脑智能具备信息处理机制上类脑、认知行为表现上类人、智能水平上达到或超越人的特点。2018年8月，gartner公司发布2018年新兴技术成熟度曲线，公布了5大新兴技术趋势，其中类脑智能、神经芯片硬件和脑机接口作为重要技术趋势。
类脑智能带来的恐慌
很多人会恐惧人工智能的到来，特别是类脑智能的突破，认为这将会直接导致员工的失业。资本家考虑的是利润的最大化，而通过人工智能代替一部分脑力劳动者，从而节省人力成本，增加利润，这个思考完全正确，也会是必然的发展趋势。但失业并不等于没有机会再就业，很多巨头公司都开放了人工智能平台，通过这些现有的开放的人工智能平台，我们也可以完成再就业。
就像工业革命让纺布工人失业一样，就像机器人革命让流水线工人下岗一样，类脑智能的发展将会代替非常多的岗位，同时也将解放人类的大脑，让我们的大脑不再做重复性脑力劳动，进而向创意、创新等需要灵感的工作靠拢。
类脑智能能解决人工智能的瓶颈
目前，全球人工智能核心产业规模已超过500亿美元。其中，我国人工智能核心产业规模已达到90亿美元左右。
在下一阶段，得益于技术持续进步和商业模式不断完善，全球人工智能市场需求将进一步快速释放，带动2020年全球人工智能核心产业规模超过1300亿美元，年均增速达到60%。
不过，人工智能虽然已取得长足的进步，但至今仍无一个通用智能系统能够真正接近人类水平。人工智能的发展仍然存在着不少缺陷，这制约了人工智能应用的全面推广。
要突破这些瓶颈，需要新一代的智能技术革命，类脑智能正是人们的期待所在。类脑智能研究的目标就是通过借鉴脑神经结构及信息处理机制，实现机制类脑、行为类人的下一代人工智能系统。它在信息处理机制上类脑，认知行为和智能水平上类人，目标是使机器实现人类具有的多种认知能力及其协同机制，最终达到或超越人类智能水平。
类脑智能的终极目标
类脑智能将成为弱人工智能通往强人工智能的途径。强人工智能观点就认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。目前类脑智能取得的进展只是对脑工作原理初步的借鉴，未来的机器智能研究需与脑神经科学、认知科学、心理学深度交叉融合，结合“硬技术”和“软设计”(算法)的突破。到那样一个时代，寻找到自我的可能性就更低了。
大至火箭发射、太空探测、国防装备，小至手臂机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽车、看病诊断、天气预测，包括机器人足球赛等等，无不和智能科学息息相关，它已经深入到百姓日常生活的各个领域。
未来在交通方面会更加智能化，智能交通系统是一种先进的运输管理模式。一个成功的智能交通系统，要做到人、车、路整个大系统的协调，通过搜集信息来计算：路能容纳多少车，客流量需要多少车，车怎么发挥最大的效益，最终做到有人必有车，有车必有路。
智能家居系统，则为普通消费者提供人性化、主动管家式的服务系统。当主人外出时，可以命令各种系统自动工作，比如关掉冷气、音响和电视机的电源，接电话自动留言等。当主人回家后，可以发出指令，打开空调，调节室内光线，开启自动做饭系统做饭、煮咖啡等。
到21世纪中叶，人类生命的形式也许会发生变化。智能芯片的植入将增强人类的思考能力，并且开始向一种新型的人/机复合智能形式过渡。
类脑智能发展现状
我国科技、经济、社会发展对神 经科学和人工智能技术发展提出了巨大的需求。以神经计、仿真记忆存储、智能机器为代表的战略性经济增长点，也将成为抢占未来20-30 年智能社会和超智能社会发展先机的关键。我国经济社会发展对神经科学和类脑人工智能发展存在巨大需求。
当前，神经科学和类脑人工智能技术正处于国际大变革前夜，作为建设中的科技强国，我国神经科学和类脑人工智能已经进入必须有所作为、不进则退的关键时期，需要加快重大科技计划部署。
每一次技术的革新必将引起类脑科技进步，也只有与其他众多技术一道发展，类脑科技才有强劲的发展动力。另外为了实现我国类脑科技进步，早日达到国际先进水平，加入、参与国际合作是捷径。当前我国类脑技术研究可以说与西方站在一起跑线上，所以必须抓住这关键时点，争取有所作为，抢占未来20到30年智能社会和超智能社会发展先机。
类脑智能爆发的背后原因
互联网大脑的形成不是一蹴而就，在1969年互联网诞生之后，其结构和功能不断迭代，特别在21世纪以后，互联网从类脑的神经元，感觉神经系统、运动神经系统、中枢神经系统、神经纤维等等方向不断加速进化，在20年的时间里为今天类脑巨系统的爆发奠定基础。
应该指出，中国在这个领域的进展走在世界领先位置，这主要的得益于中国在互联网，传感器网络，智能制造以及互联网大脑基础科学研究领域的深入发展。下面我们从时间角度看一下互联网大脑如何一步步推动科技热点的不断产生。
2020年之后，以人类群体智慧和互联网人工智能为代表的两大智能方式在智慧社会的发展中不断融合和互补，形成互联网类脑巨系统的左右大脑架构，驱动智慧社会不断向前进化。
科类脑智能域面临的难题
1.视觉感知难。但自然条件下，视觉图像由于光线、视角、物体运动等多类不稳定因素的综合影响很难被准确识别。尽管一系列性能优异的深度学习理论模型大量涌现，但复杂环境中的视觉感知依然是一大难点，目前突破有限。
2.沟通交流难。机器人“听懂”后，其“中枢系统”会做出相应的动作指示或通过语音合成器模拟人类说话。在嘈杂的现实环境中，现有的语音识别技术很难成功而高效地实现语音识别、理解和处理操作。
3.大脑思考难。随着机器人应用范围的不断扩充，“大脑”容量、思维速度等都有更高要求。目前科学家们尝试着将云计算、云存储等先进技术引入到机器人后台上，努力让机器人“大脑”向着信息更丰富、运算更快、反应更准确、学习更灵活的方向迈进。
结尾
类脑智能技术充分学习人脑的思维模式，从仿生角度努力寻求人工智能的突破。这一热门学科前景诱人，应用范围广阔。科学家们曾预言一个国家类脑智能的发展水平将极大程度影响该国在军事、工业等众多行业的发展，因此类脑智能技术的发展显得尤为重要与急迫
