在人工智能持續(xù)演進的今天，基于大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡和高算力的深度學習架構(gòu)，規(guī)模與算力正成為決定模型性能的主旋律，推動著人工智能取得一個又一個突破。但也暴露出能耗高、響應延遲大、泛化能力弱等結(jié)構(gòu)性問題，“邊際成本困境”正在顯現(xiàn)。

人類大腦僅依靠約20瓦功率，即可實現(xiàn)復雜環(huán)境中的感知與決策。攸靈科技的起點，正是通過神經(jīng)仿生（也稱類腦）機制重構(gòu)智能底層邏輯，目標是構(gòu)建面向下一代交互場景的“神經(jīng)仿生系統(tǒng)”，推動機器向“像人一樣”，讓交互回歸本能。

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神經(jīng)仿生

工程化推動者

攸靈科技是一家以類腦算法與神經(jīng)形態(tài)硬件為核心的高科技企業(yè)。公司聚焦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡（SNN）、事件驅(qū)動視覺傳感器（DVS）與低功耗神經(jīng)形態(tài)芯片的協(xié)同設計，專注于賦能下一代人工智能應用場景。

創(chuàng)始團隊由來自全球頂尖學府神經(jīng)科學、計算機視覺與智能交互等多領(lǐng)域的資深研究者與工程師組成，具備國際視野，擁有從芯片到系統(tǒng)到產(chǎn)品的完整研發(fā)經(jīng)驗。團隊核心成員曾參與國家重點研發(fā)項目、Nature正刊、Frontier等頂會發(fā)表，以及多款高復雜度嵌入式AI系統(tǒng)的落地。

我們相信，真正強大的智能不在于參數(shù)量的堆疊。以神經(jīng)科學為靈感，以類腦智能為原點，重塑AGI時代的智能邏輯。

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不僅是效率

更是范式轉(zhuǎn)換

人類大腦是自然界給出的范式。相較于傳統(tǒng)基于連續(xù)信號與集中訓練的深度學習系統(tǒng)，類腦智能的核心邏輯在于仿照大腦的工作方式重構(gòu)計算架構(gòu)，而非簡單地堆砌算力。

人腦信息傳遞機制

圖片來源：網(wǎng)絡

主要差異體現(xiàn)在以下幾個方面：

計算模型：傳統(tǒng)AI中，神經(jīng)網(wǎng)絡以連續(xù)值激活的層級張量運算為主；而類腦智能采用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡（SNN），神經(jīng)元積累輸入電流，只有當膜電位越過閾值才發(fā)放離散脈沖。這種基于時序脈沖的計算模型模擬生物神經(jīng)元的觸發(fā)機制，使信息以脈沖時刻編碼（時間編碼），而非恒定振幅表示。

感知方式：傳統(tǒng)AI依賴幀式傳感器（如普通攝像頭），持續(xù)輸出圖像幀。類腦智能則傾向使用事件驅(qū)動型傳感器（如動態(tài)視覺傳感器DVS等），僅在場景發(fā)生變化時輸出離散事件，從而避免大量冗余數(shù)據(jù)。事件傳感器對變化敏感、延遲極低，更適合實時處理和低功耗應用。

能效結(jié)構(gòu)：傳統(tǒng)數(shù)字架構(gòu)受馮·諾依曼瓶頸制約，計算與存儲分離導致頻繁數(shù)據(jù)搬運和高能耗。類腦架構(gòu)通過將計算與記憶結(jié)合（Compute-in-Memory）和并行處理，極大減少數(shù)據(jù)傳輸。例如，英特爾的類腦系統(tǒng)“Hala Point”集成了1152顆Loihi2神經(jīng)形態(tài)處理器，支持11.5億神經(jīng)元和1280億突觸，同時總功耗僅為2600瓦。這一數(shù)量級的神經(jīng)元計算能力遠超傳統(tǒng)AI系統(tǒng)，但功耗卻低得多，體現(xiàn)了類腦架構(gòu)在能效上的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。

自學習機制：傳統(tǒng)深度網(wǎng)絡主要依賴離線訓練和反向傳播，實時學習能力有限。類腦網(wǎng)絡則強調(diào)內(nèi)在的可塑性和自適應能力。神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)通過生物啟發(fā)的學習規(guī)則（如脈沖時序依賴可塑性 STDP），讓神經(jīng)元權(quán)值依據(jù)脈沖的先后時序自動調(diào)整。這種局部、三因子學習機制支持在線、無監(jiān)督或強化學習，使網(wǎng)絡在運行中能持續(xù)演化和適應環(huán)境變化，而無需昂貴的全局梯度計算。

上述邏輯共同構(gòu)筑了類腦智能與傳統(tǒng)AI本質(zhì)不同的計算體系，從底層上為低功耗、低延遲和高魯棒性打下基礎(chǔ)。

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奇點已悄然降臨

過去十年里，類腦技術(shù)在世界各大科研機構(gòu)中不斷突破，現(xiàn)實的挑戰(zhàn)是：生態(tài)閉環(huán)未成熟，應用場景缺乏剛性牽引力。問題從不在于“技術(shù)可不可行”，而在于“用在什么地方”。要改變世界，必須從現(xiàn)實中尋找它的價值重心。

屏幕“巨幕化”趨勢加速，超65寸屏幕成為主流，投影設備不斷下沉，成為沉浸式視覺場域。功能爆炸，體驗割裂；設備強大，交互落后。家庭場域，已然處于一場“隱形升級”的臨界點，一場交互革命已成迫切命題。

傳統(tǒng)AI受限于對算力資源的高度依賴、架構(gòu)上對幀率和數(shù)據(jù)密度的剛性依賴及成本瓶頸，其技術(shù)路徑?jīng)Q定了無法下沉至“廣覆蓋、高頻次、低成本、低功耗”的終端交互環(huán)境，這恰是神經(jīng)仿生的技術(shù)優(yōu)勢所在。

踐行將技術(shù)轉(zhuǎn)化為真正有意義的突破，團隊歷經(jīng)數(shù)十載積累，成功打造出全球首款基于神經(jīng)仿生技術(shù)的空間定位模塊——UAim。該模塊聚焦人機交互場景，賦予系統(tǒng)“感知”能力，開辟空間定位新維度，重塑人機交互的全新定義。

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AI“天花板”逼近

誰將打開下一個萬億市場

神經(jīng)仿生技術(shù)并非針對某一技術(shù)環(huán)節(jié)的單點突破，而是一場覆蓋感知、計算、學習與反饋機制的系統(tǒng)性范式重塑。它以模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的方式，重新定義了智能系統(tǒng)的運行邏輯——從事件驅(qū)動到脈沖編碼，從存算融合到局部可塑性學習，構(gòu)建出一套與傳統(tǒng)AI截然不同的能力體系。

在算力下沉與終端智能化的大趨勢下，神經(jīng)仿生技術(shù)在智能穿戴、自動駕駛、工業(yè)自動化等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。團隊始終以實際應用為核心，穩(wěn)步推進技術(shù)向更多適用領(lǐng)域的拓展，實現(xiàn)前沿科技與多元場景的深度融合與創(chuàng)新突破。

圖片來源：網(wǎng)絡

當大部分AI在用算力堆出智能，“仿生腦”先行者正在書寫另一個故事。攸靈科技正以“從工程視角落地神經(jīng)仿生”，構(gòu)建橫跨算法-硬件-系統(tǒng)的技術(shù)棧，打造下一代智能計算的基準體系。

以“模擬腦、超越腦”為使命，用硬核技術(shù)重新定義AI的未來。攸靈科技愿與同行者一道，解鎖人機協(xié)同的無限可能。