据(jù)媒(méi)体报道，来自(zì)英国牛津大(dà)学(xué)、IBM欧洲(zhōu)研(yán)究(jiū)所和美国得克萨斯(sī)大学的一个科(kē)研团队宣布了一项重(zhòng)要成就：他们通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材料，开发出(chū)一种厚度仅几(jǐ)个原(yuán)子大(dà)小的人工神经元(yuán)，其能够处理光和电信号进行计算，有望(wàng)用于下一代人工智能计(jì)算，也(yě)有助科学家(jiā)更(gèng)好(hǎo)地模拟和理解人脑。相关研(yán)究成果(guǒ)刊载于最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出，人(rén)工智(zhì)能(néng)应用的发展呈指数级增长，对计算(suàn)能力也提出了越(yuè)来越高的(de)要求，只有开发(fā)出革命性硬(yìng)件，才能(néng)适应未(wèi)来(lái)算力(lì)爆炸时(shí)代的要求。而此次科研人员(yuán)用了3种2D材料制备出(chū)了薄如(rú)原子的人工神经元，它能(néng)学习和(hé)处理(lǐ)更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经网(wǎng)络，机(jī)器(qì)自主分辨(biàn)参(cān)数，不(bù)断地将参数归类、计算，形成(chéng)机器自我的学(xué)习。神经(jīng)网络在机器学(xué)习和(hé)认知科(kē)学领域，是一种模仿生物(wù)神经网络（动物(wù)的(de)中枢神(shén)经系统，特别是大脑(nǎo)）的(de)结构和功(gōng)能的数(shù)学模型或计算(suàn)模(mó)型(xíng)。

　　神经网(wǎng)络(luò)由(yóu)大量的人工神经元联(lián)结进行计(jì)算。大多数情况下人工神经网络能(néng)在外界信息(xī)的基础上(shàng)改变(biàn)内部结构，具备学习功能。

　　据财联(lián)社(shè)不完全整理，近期在(zài)互动易(yì)平台回复(fù)人(rén)工神经元相关业务(wù)的上市公司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞(fēi)、金(jīn)自天正、大富科技(jì)、深水海纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的(de)讯飞超脑通过大数(shù)据、云计(jì)算和移动互联网，并将算(suàn)法直接(jiē)和(hé)应用结(jié)合(hé)，在(zài)应(yīng)用(yòng)中(zhōng)不断迭代循环优化。讯飞超脑采用了对(duì)大脑(nǎo)的(de)深(shēn)入解剖学，使人工(gōng)神经网络像(82厘米的腰围是多少尺 82厘米是多少裤头xiàng)人的(de)大脑神经元(yuán)更加接(jiē)近，从而使(shǐ)用类似的人工神经元方(fāng)式感知认知智(zhì)能问题。

　　中科曙光建设“全国(guó)一(yī)体化(huà)算力服务平台”，通(tōng)过统一的算力(l82厘米的腰围是多少尺 82厘米是多少裤头ì)服务门户，实现全(quán)国范(fàn)围内智(zhì)能算力、通(tōng)用(yòng)算力资(zī)源的融(róng)合调度及(jí)弹性(xìng)供给，满足各类用户对算力(lì)的(de)多样化、可靠性(xìng)和(hé)便捷(jié)性的需求。在类脑智能(néng)领域，携手复旦大学类脑智(zhì)能科学与(yǔ)技术(shù)研究院，依托(tuō)公司全(quán)国一体化算力(lì)服(fú)务平(píng)台，支(zhī)撑全脑860亿(yì)神经元规模(mó)的全脑模拟计算(suàn)。