据媒体报道(dào)，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究所(suǒ)和美(měi)国得克萨斯大(dà)学(xué)的(de)一个科研团队宣(xuān)布了(le)一项重要成就：他们通过堆叠二维(wéi)（2D）材(cái)料，开发出一种(zhǒng)厚度仅几(jǐ)个(gè)原(yuán)子大小的人(rén)工神经元，其能(néng)够处(chù)理光和电信号进行计(jì)算(suàn)，有(yǒu)望用于下一代人(rén)工智(zhì)能(néng)计(jì)算，也有(yǒu)助科(kē)学家更好地模拟和(hé)理(lǐ)解人脑。相关(guān)研究成果刊载(zài)于最(zuì)新一期(qī)《自(zì)然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出，人(rén)工智能(néng)应用的发展呈指数级增长，对计(jì)算(suàn人的正常语速是多少字，正常人的语速一般在每分钟)能力也提出了越来越(yuè)高(gāo)的要求，只有开发出革命性硬件，才能(néng)适应未来算力爆炸(zhà)时代的要求(qiú)。而此次科研人员用了3种2D材(cái)料制备(bèi)出了薄如原子的人工(gōng)神经元，它能(néng)学习和处理更加(jiā)复杂的任务。

　　公(gōng)开资(zī)料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神经网络(luò)，机(jī)器自主(zhǔ)分(fēn)辨参数，不断地将参数归类、计算，形成机器自我的学(xué)习(xí)。神(shén)经网络在机(jī)器学习和(hé)认知科学领域，是一(yī)种模仿生(shēng)物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的(de)结构和功能的数学模型或(huò)计算模型(xíng)。

　　神经网络由大量的(de)人工神经元(yuán)联结进行计算(suàn)。大多数情(qíng)况(kuàng)下人工神经网(wǎng)络能在外界信息(xī)的基础上改(gǎi)变内部结构，具(jù)备学习(xí)功能。

　　据财联社不(bù)完全(quán)整理，近(jìn)期在互(hù)动(dòng)易平(píng)台(tái)回复人工神(shén)经元(yuán)相关(guān)业务(wù)的(de)上市公(gōng)司包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大(dà)富科技(jì)、深水海纳等，具体情(qíng)况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将算(suàn)法直接(jiē)和应用结合，在应(yīng)用中不断迭代循环优(yōu)化。讯飞(fēi)超(chāo)脑采用人的正常语速是多少字，正常人的语速一般在每分钟>了对大脑的(de)深入(rù)解(jiě)剖学，使人工神经网络像人的大脑神经元(yuán)更加接近，从而使用类似的人工神经元方式感知认(rèn)知智(zhì)能问题。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光(guāng)建设“全国一(yī)体(t人的正常语速是多少字，正常人的语速一般在每分钟ǐ)化(huà)算力服务平台”，通过统(tǒng)一的算(suàn)力(lì)服务门户，实现(xiàn)全(quán)国(guó)范围内智能算(suàn)力、通用算力资源的融合(hé)调度及弹性供给，满足各类用户(hù)对(duì)算力的多样化、可靠性和便捷(jié)性的(de)需求。在类(lèi)脑智(zhì)能(néng)领域，携(xié)手(shǒu)复旦大(dà)学类脑智能科学与技术(shù)研究院，依(yī)托公司(sī)全国一体化(huà)算力服务平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模(mó)拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注(zhù)意(yì)的是，有(yǒu)分(fēn)析人士表示，关于人类大脑和神经细胞(bāo)，还有很多不了解的地(dì)方(fāng)。事实(shí)上，不知道神经细(xì)胞(bāo)是如(rú)何(hé)利用(yòng)这15种特征(zhēng)中的(de)许多特征(zhēng)。