電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）近年來，智能化發(fā)展越來越迅速，服務(wù)機(jī)器人、智能座艙、自動駕駛等設(shè)備逐漸深入人們的生活，而這些設(shè)備都需要跟人交互，需要有很好的感知能力，包括視覺、聽覺、甚至觸覺，而多模態(tài)交互將會是類腦技術(shù)的一個發(fā)展方向。

根據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)Yole報告顯示，2020年到2030年的十年里，類腦將會迎來快速發(fā)展，預(yù)計到2035年類腦智能將占到傳統(tǒng)人工智能的18%，突破200億美元市場規(guī)模。而且時識科技創(chuàng)始人兼CEO喬寧認(rèn)為，類腦智能不只是做AI，還可以用于邏輯運算。

當(dāng)前研究界和企業(yè)界都已經(jīng)意識到類腦智能的優(yōu)勢，然而業(yè)界人士普遍認(rèn)為現(xiàn)在類腦智能離落地還差半步，那么類腦智能現(xiàn)階段在落地應(yīng)用中遇到的挑戰(zhàn)是什么呢，如果解決了這些問題，未來將會率先在哪個賽道落地？日前多位行業(yè)專家就這些問題進(jìn)行了全面探討。

類腦智能落地應(yīng)用的挑戰(zhàn)是什么？

首先是目前來看成本還很高，武漢大學(xué)電子信息學(xué)院副教授博士生導(dǎo)師余磊表示，近幾年類腦技術(shù)的發(fā)展非?？欤_實也能解決很多問題，然而存在的問題是，太貴了，他們在研究的過程中需要類腦相機(jī)，買一臺需要五萬五千元人民幣，買四臺就花費了二十多萬元人民幣。

其次是技術(shù)上還有提升空間，中國電子科技南湖研究院先進(jìn)算法實驗室主任徐庶分析到，類腦技術(shù)從實驗室走向應(yīng)用，主要有兩個方面：一是如果這個技術(shù)是為了替換現(xiàn)有技術(shù)，那就要看它用多大代價解決了主要問題；二是這個技術(shù)能不能解決現(xiàn)有技術(shù)完全解決不了的問題。

類腦技術(shù)應(yīng)用落地還差那半步體現(xiàn)在哪里呢？類腦技術(shù)展現(xiàn)出來很多性能確實讓人眼前一亮，比如事件相機(jī)對動態(tài)的捕捉、對隱私的保護(hù)性等，確實表現(xiàn)出一些現(xiàn)有人工智能解決不了的問題，比如用非常低的功耗，可以進(jìn)行高效的動作識別和處理，而目前還差的半步，主要是像素、成像質(zhì)量、穩(wěn)定性等問題，致使還不能解決更多場景遇到的問題，因此還沒能廣泛應(yīng)用，因此在這些方面還需要提升。

第三是對大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究還不夠，清華大學(xué)博士鄧?yán)谡劦?，他們在研究的時候，時常會思考一個問題，真正的類腦智能到底是什么？他們發(fā)現(xiàn)在研究中，很多時候只是完成了從數(shù)據(jù)輸入到輸出的一種映射關(guān)系，而他們希望的類腦智能是，能夠在更高的認(rèn)知層面去體現(xiàn)智能，而這個問題在短期內(nèi)解決不了。

鄧?yán)诒硎?，研究神?jīng)網(wǎng)絡(luò)是希望能夠更多的知道大腦的運作模式，從而解釋人的行為，而現(xiàn)在研究的還只是大腦的冰山一角 ，研究難以應(yīng)用落地，也在于研究的底層機(jī)制還太少，因此在這個基礎(chǔ)上做類腦智能還比較困難。

未來類腦智能會在哪個賽道率先落地？

如果目前的這些挑戰(zhàn)得以解決，那么未來類腦智能會率先在哪個賽道得到應(yīng)用呢？徐庶認(rèn)為，如果能夠把像素、成像質(zhì)量、芯片計算性能等都提升上來的話，最早會在智能家居落地，因為類腦芯片的關(guān)注重點是低功耗，非常適合消費級場景，另外類腦對隱私的保護(hù)性非常好，在家居之后，各類智能機(jī)器人都是很好的賽道。

類腦智能包括感知層面和處理層面，從感知層面來看，有視覺、聽覺、觸覺等，余磊談到，目前視覺方面已經(jīng)比較成熟，比如事件相機(jī)，反應(yīng)快，基本是微妙級的，動態(tài)范圍也很好，在極端場景，比如運動、強(qiáng)弱光線下都有很好的表現(xiàn)，未來可以應(yīng)用的場景很大。

如果上述談到的技術(shù)上的問題得以解決，那么類腦智能在技術(shù)上的瓶頸可能就不再是很大的問題，而困難的將會是生態(tài)，就像之前的ANN、NLP網(wǎng)絡(luò)等能夠應(yīng)用起來，都離不開生態(tài)的建設(shè)，因此科研院所、企業(yè)等都需要有這個意識，從而真正推動類腦智能全面應(yīng)用起來。

另外一位投資人認(rèn)為，類腦智能作為一個新的技術(shù)，其技術(shù)的亮點大家都看到了，然而如何推廣應(yīng)用，其實是有方法論的，常見的方法是找到技術(shù)的差異性，再找到足夠細(xì)的細(xì)分領(lǐng)域，跟差異性相匹配，這樣才會在合適的落地點形成爆發(fā)。

原文標(biāo)題：下一代人工智能，類腦智能落地應(yīng)用的挑戰(zhàn)是什么？

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