中国推出脑启发AI架构：挑战Transformer统治地位的新路径

游戏天地 2025年09月09日 20:55 1 admin

信息来源：https://www.chinadaily.com.cn/a/202509/09/WS68bf8cf5a3108622abc9fa6c.html

中科院自动化研究所的科学家们正在重新定义人工智能的发展轨迹。他们最新发布的"SpikingBrain-1.0"大规模神经网络模型完全摒弃了当前主流的Transformer架构，转而采用模拟大脑神经元的脉冲神经网络技术，为下一代高能效计算系统开辟了全新道路。

这一突破性成果不仅在技术路径上另辟蹊径，更在实际性能上展现出显著优势：仅使用主流大模型2%的预训练数据量，就能在语言理解和推理任务上达到与多个开源模型相当的表现。更令人瞩目的是，在处理百万级token上下文时，该模型的首个token生成速度比Transformer架构快26.5倍。

中科院自动化所所长徐波表示："这一大模型为新一代人工智能发展开辟了非Transformer的技术路径，可能启发设计出功耗更低的下一代神经形态芯片。"该团队已将SpikingBrain模型开源，并发布了经过工业验证的大规模双语技术报告。

脉冲神经网络的技术革命

SpikingBrain-1.0的核心创新在于完全基于脉冲神经网络架构构建。与传统人工神经网络使用连续值进行信息传递不同，脉冲神经网络模仿生物神经元的工作方式，通过离散的脉冲信号进行信息处理和传输。这种"事件驱动"的计算模式使得系统只在接收到输入信号时才激活相应的神经元，从而大幅降低能耗。

在当前AI发展的主流范式中，以ChatGPT为代表的生成式人工智能系统普遍采用Transformer架构，通过不断增大网络规模、计算预算和数据集来提升智能水平。这种"大力出奇迹"的发展模式虽然在性能上取得了显著成就，但也带来了能耗激增和计算资源需求爆炸式增长的问题。

SpikingBrain-1.0选择了截然不同的技术路线。该模型通过模拟大脑神经元的脉冲机制，让智能从脉冲神经元中涌现，而非依赖资源密集型的计算架构。这种方法不仅在理论上更接近生物大脑的工作原理，在实际应用中也展现出了卓越的效率优势。

特别值得关注的是，该模型在推理阶段采用事件驱动的脉冲神经元机制，使其在处理超长序列任务时具有明显的效率优势。这种能力为法律文档分析、医学文献处理、高能物理实验数据分析以及DNA序列建模等需要处理大量连续信息的应用场景提供了理想的解决方案。

神经形态芯片的协同发展

SpikingBrain-1.0的发布并非孤立的技术突破，而是中科院自动化所在神经形态计算领域深度布局的重要成果。去年，该研究所与瑞士合作伙伴在《自然通讯》期刊上报告了一款名为"Speck"的低功耗感算一体神经形态芯片的开发成果。

Speck芯片采用了模拟人脑神经元和突触的设计架构，静态功耗仅为0.42毫瓦，这意味着在没有输入信号时几乎不消耗任何能量。相比之下，当前主流AI系统的功耗往往达到数千瓦甚至更高水平，而人类大脑在处理极其复杂和庞大的神经网络时，总功耗仅为20瓦左右。

这种硬件与软件的协同创新体现了中国在神经形态计算领域的战略思考。通过将脉冲神经网络算法与专用神经形态芯片相结合，有望实现真正意义上的低功耗、高效率人工智能系统。

神经形态芯片的发展前景极为广阔。传统的冯·诺伊曼架构在处理AI任务时存在"存储墙"问题，即计算单元与存储单元分离导致的数据传输瓶颈。神经形态芯片通过模拟大脑的存算一体架构，能够有效缓解这一问题，为未来的边缘计算和物联网应用提供理想的硬件基础。

全球AI竞争的新维度

SpikingBrain-1.0的发布在全球AI竞争格局中具有重要意义。当前，以美国为代表的科技强国在大规模语言模型领域占据领先地位，而中国通过发展脉冲神经网络技术，正在开辟一条差异化的技术路径。

这种技术路径选择背后蕴含着深刻的战略考量。随着摩尔定律逐渐失效和算力需求爆炸式增长，传统的暴力计算方式面临着能耗和成本的双重挑战。脉冲神经网络作为更贴近生物大脑工作原理的计算模式，在理论上具有更好的可持续发展前景。

从产业化角度来看，SpikingBrain-1.0的开源策略也体现了中国在AI领域构建生态系统的努力。通过开放核心技术和提供公共测试平台，该项目有望吸引更多研究者和开发者参与脉冲神经网络技术的发展，形成技术创新的良性循环。

值得注意的是，该模型完全基于国产GPU进行训练和推理，这在当前复杂的国际技术环境下具有特殊意义。这不仅证明了中国在高性能计算硬件方面的进步，也为AI技术的自主可控发展提供了重要支撑。

技术挑战与未来前景

尽管SpikingBrain-1.0展现出了令人瞩目的性能优势，但脉冲神经网络技术的大规模应用仍面临诸多挑战。首先，脉冲神经网络的训练算法相比传统神经网络更为复杂，需要专门的优化技术和工具链支持。其次，现有的大多数AI应用生态系统都是围绕传统神经网络架构构建的，脉冲神经网络的推广需要相应的软硬件生态系统配套。

从技术发展趋势来看，脉冲神经网络在某些特定应用场景中具有明显优势，特别是在需要实时处理、低功耗运行的边缘计算应用中。随着物联网、自动驾驶、智能传感器等应用的普及，这类技术需求将愈发迫切。

研究团队表示，SpikingBrain-1.0仅仅是一个起点。未来的发展方向包括进一步优化网络架构、扩展应用场景、完善开发工具链等。特别是在多模态感知、连续学习、类脑推理等方面，脉冲神经网络具有独特的技术优势，有望在这些前沿领域实现重要突破。

从更宏观的视角来看，SpikingBrain-1.0的发布标志着AI技术发展进入了多元化竞争的新阶段。在Transformer架构一统天下的当下，脉冲神经网络的崛起为AI技术的未来发展提供了新的可能性，也为全球AI产业格局的重塑注入了新的变量。