一、引言
随着人工智能技术向更高效、更智能的方向迭代，传统冯·诺依曼架构面临着能耗过高、数据处理延迟明显、并行计算能力不足等固有瓶颈。在这一背景下，脑启发计算与类神经形态芯片的协同发展成为突破现有计算范式限制的关键路径。脑启发计算以生物神经系统的信息处理机制为蓝本，构建具备自适应、低功耗、并行处理能力的计算模型；类神经形态芯片则作为该范式的硬件载体，通过模拟神经元与突触的结构和功能，为脑启发算法提供高效运行平台。两者的深度协同，不仅能够复刻大脑的高能效计算特性，更能推动人工智能从云端集中式处理向边缘分布式智能演进，在自动驾驶、脑机接口、智能传感等领域展现出巨大应用潜力。本文将系统剖析脑启发计算与类神经形态芯片的协同基础、核心机制、技术支撑、应用场景及发展挑战，为相关技术研发与产业落地提供参考。
二、核心概念界定
2.1 脑启发计算
脑启发计算是一种借鉴人类大脑信息处理原理的新型计算范式，区别于传统基于逻辑推理和数据驱动的计算模式，其核心特征在于模拟大脑的并行分布式处理、事件驱动响应、突触可塑性等生物特性。人类大脑仅需约20瓦功耗，就能同时处理数十亿个认知操作，这种高效性源于其独特的工作机制：神经元通过突触连接形成复杂网络，仅在接收的脉冲信号达到阈值时才被激活，实现能量的按需分配；同时，突触权重可根据信号传递频率动态调整，具备自学习、自适应能力。
脑启发计算的核心算法体系包括脉冲神经网络（SNN）、强化学习、突触可塑性算法等。其中，脉冲神经网络作为最贴近生物神经系统的模型，以离散脉冲信号为信息载体，通过脉冲时间依赖可塑性（STDP）等规则实现权重更新，能够高效处理时空序列信息。与传统深度学习模型相比，脑启发计算算法更注重稀疏性、异步性和动态适应性，在低功耗、实时性要求较高的场景中具有天然优势。
2.2 类神经形态芯片
类神经形态芯片是专为实现脑启发计算而设计的专用硬件，其核心目标是突破冯·诺依曼架构中计算与存储分离的瓶颈，构建"存算一体"的分布式架构。与传统CPU、GPU通过指令流同步处理数据不同，类神经形态芯片采用大规模并行的神经元模拟单元和突触连接网络，以事件驱动方式实现异步信息处理，仅在产生脉冲事件时消耗能量，显著降低静态功耗。
根据硬件实现方式，类神经形态芯片可分为模拟型、数字型和混合信号型三类。模拟型芯片通过模拟电路直接复刻神经元和突触的电学特性，能效比极高但精度较低；数字型芯片基于数字电路实现神经元模型，精度可控且稳定性强，如英特尔Loihi芯片；混合信号型芯片结合两者优势，在模拟域实现脉冲处理，在数字域完成控制与校准，是当前研究的热点方向。此外，基于忆阻器、铁电晶体管（FeFET）等新型器件的类神经形态芯片，能够更精准地模拟突触可塑性，进一步提升能效与集成度。
三、脑启发计算与类神经形态芯片的协同机制
脑启发计算与类神经形态芯片的协同并非简单的算法与硬件适配，而是形成"算法引导硬件设计、硬件支撑算法迭代"的双向优化闭环。这种协同机制贯穿于架构设计、算法实现、功能落地的全流程，核心体现在三个层面。
3.1 架构层面的协同优化
传统冯·诺依曼架构的"计算-存储分离"导致数据搬运能耗占比高达78%，成为能效提升的主要障碍。脑启发计算的并行分布式特性与类神经形态芯片的存算一体架构形成天然契合，通过架构协同从根源上解决这一问题。在协同架构中，类神经形态芯片将计算单元与存储单元分布式集成，每个神经元模拟单元既具备信号处理能力，又通过突触单元实现权重存储，数据无需在计算与存储模块间频繁迁移，大幅降低延迟与能耗。
例如，清华大学团队研发的忆阻器类脑芯片，采用128Kb规模忆阻器阵列构建存算一体架构，将脑电信号解码的三步过程（滤波预处理、特征提取、模板匹配）整合为单步计算，通过架构协同使计算复杂度降低6.5倍，能耗比传统CPU降低三个数量级。同时，脑启发计算的事件驱动模型引导芯片采用异步电路设计，仅激活与当前任务相关的神经元单元，进一步提升能效，英特尔Loihi芯片采用该协同架构后，能效比达到传统CPU的1000倍以上。
3.2 算法与硬件的协同映射
脑启发算法的高效落地依赖于与类神经形态芯片的精准映射，这种协同映射需解决算法模型与硬件资源的适配问题。一方面，脑启发算法需针对芯片的硬件特性进行优化，简化模型复杂度以适配有限的神经元与突触资源；另一方面，芯片需提供灵活的可重构能力，支持不同算法模型的动态加载与参数调整。
脉冲神经网络（SNN）与类神经形态芯片的协同映射是典型案例。SNN的脉冲编码、突触可塑性等特性需硬件层面的专门支持，而类神经形态芯片通过设计可编程突触权重更新单元，实现STDP等算法规则的硬件化。SynSense公司的DYNAP-CNN芯片通过模拟电路实现反向传播的近似计算，使SNN模型的训练能耗降低80%；清华大学开发的Temporal-Local算法，针对类神经形态芯片的并行特性优化时空信用分配机制，在MNIST任务中实现94.2%准确率的同时能耗降低76%。此外，专用编译工具链（如Loihi的NxSDK）作为协同映射的桥梁，能够将高层脑启发算法自动转化为芯片可执行的底层指令，降低开发门槛。
3.3 动态自适应协同演进
大脑的动态适应性的核心是突触权重的持续调整，脑启发计算与类神经形态芯片的协同通过构建交互式更新框架，实现系统的动态演进。这种协同模式下，芯片不仅执行算法计算，还能实时采集反馈信号，驱动算法参数动态优化；算法则根据硬件运行状态调整计算策略，适配硬件的非理想特性（如器件一致性偏差）。
清华大学与天津大学合作研发的脑机接口系统，充分体现了这种动态协同能力。该系统以忆阻器类脑芯片作为解码器，利用误差相关电位（ErrP）作为大脑对解码结果的反馈信号，动态更新芯片中的突触权重，使解码器与动态变化的脑电信号相互适应。在长达6小时的人机交互实验中，这种协同演进机制使解码准确率比传统系统提升约20%，且大脑与芯片的贡献比例逐渐达到动态平衡，实现了生物大脑与硅基芯片的紧密协同。
四、协同发展的核心技术支撑
4.1 存算一体器件技术
存算一体器件是类神经形态芯片的核心硬件基础，也是脑启发计算算法落地的关键支撑。忆阻器作为最具潜力的存算一体器件，通过电阻态的变化模拟突触权重的调整，具备非易失性、低功耗、高集成度等优势。基于忆阻器的阵列结构，可直接在存储单元中完成矩阵乘法等脑启发算法的核心运算，避免数据搬运损耗。
目前，忆阻器技术已进入实验室规模化验证阶段，清华大学团队研制的忆阻器芯片实现了128Kb规模的突触阵列集成，台积电基于7nm工艺验证的铁电晶体管（FeFET）存算单元，延迟仅0.3ns，面积仅为传统SRAM的1/20。此外，二维材料异质结、量子点等新型器件的研发，有望进一步提升器件一致性与突触调控精度，解决当前忆阻器良率（约90%）与电阻分布离散（σ/μ>10%）的问题，为协同系统的性能提升提供支撑。
4.2 可重构神经架构设计
脑启发算法的多样性与应用场景的复杂性，要求类神经形态芯片具备高度的可重构能力，实现硬件资源的按需分配。可重构神经架构通过动态调整神经元连接拓扑、运算精度与激活函数，适配不同脑启发算法的需求，提升系统的灵活性与通用性。
英特尔Loihi 2芯片采用动态稀疏连接重构技术，突触重构延迟低于50ns，可根据任务需求调整神经网络密度；清华大学开发的Thinker芯片，能够在1ms内完成卷积神经网络与脉冲神经网络的架构切换，能效比提升3.8倍。此外，光-电混合重构技术成为新趋势，加州理工学院基于硅光子的可重构架构，实现THz级带宽的权重重构，为高带宽类脑计算提供了新范式。
4.3 协同优化算法体系
协同优化算法体系是连接脑启发计算与类神经形态芯片的核心，涵盖模型压缩、稀疏编码、在线学习等关键技术。模型压缩技术通过剪枝、量化等手段，减少算法对硬件资源的需求，使大规模脑启发模型能够在资源受限的芯片上运行；稀疏编码技术借鉴大脑的稀疏激活特性，仅激活少量神经元与突触参与计算，降低能耗；在线学习算法则使芯片具备实时学习能力，无需依赖云端重新训练即可适应新场景。
德国Jülich研究中心提出的局部学习规则，通过优化突触权重更新机制，使SNN训练能耗降低80%；欧盟HumanBrain项目开发的分布式神经形态系统协同学习框架，将大规模网络训练能效提升20倍。这些算法的优化与落地，充分发挥了类神经形态芯片的硬件优势，形成算法与硬件的协同增益。
五、协同应用场景落地
5.1 边缘智能计算
边缘设备对能耗与实时性的严苛要求，使脑启发计算与类神经形态芯片的协同具备天然应用优势。在边缘场景中，协同系统可实现数据的本地实时处理，无需依赖云端传输，降低延迟与隐私风险。芬兰国家技术研究中心牵头开发的仿生视觉系统，将脑启发算法与神经形态芯片集成，实现高动态范围图像传感与并行处理，在震后救援无人机中应用时，功耗仅3mW，能效比传统数字处理高出数千倍，可支持设备长时间独立运行。
在智能家居领域，搭载类神经形态芯片的智能音箱、安防摄像头，通过脑启发算法实现精准语音识别与异常行为检测。某品牌智能音箱采用协同技术后，语音识别准确率提升至98%，且功耗降低60%，能够快速响应复杂语音指令并实现设备联动控制。
5.2 脑机接口（BCI）
脑机接口是两者协同的核心应用场景之一，其核心需求是实现大脑与外部设备的高效交互。传统脑机接口面临脑电信号变异性大、解码复杂度高、能耗过高的问题，而脑启发计算与类神经形态芯片的协同的能够有效解决这些瓶颈。清华大学与天津大学合作的自适应脑机接口系统，通过忆阻器类脑芯片实现脑电信号的实时解码，在四自由度脑控无人机任务中，解码准确率达到85.17%，处理速度比传统CPU提升两个数量级，且能通过交互式更新框架适应脑信号的动态变化。
该协同技术在医疗康复领域的应用前景广阔，可帮助肢体障碍患者通过脑电信号控制外骨骼机器人，实现运动功能重建。未来，随着协同精度的提升，还有望应用于神经系统疾病的诊疗，通过实时监测与调控神经信号，为帕金森病、癫痫等疾病提供新型治疗方案。
5.3 自动驾驶
自动驾驶对多源传感器数据的实时处理与快速决策能力要求极高，脑启发计算与类神经形态芯片的协同能够提供低延迟、高能效的解决方案。BrainChip公司的Akida芯片基于脉冲神经网络技术，支持增量学习能力，可实时适配自动驾驶中的复杂场景变化，已被集成到自动驾驶汽车控制系统中，实现5ms内多目标轨迹预测，比传统RNN模型快20倍。
协同系统还能优化自动驾驶的能耗表现，英特尔Loihi 3芯片在自动驾驶场景中的能耗仅为NVIDIA H100 GPU的1/1000，可有效延长车载设备的续航时间。通过模拟大脑的并行处理与快速响应机制，协同系统能够同时处理视觉、激光雷达、毫米波雷达等多源数据，提升极端场景下的决策可靠性。
5.4 大规模类脑计算平台
基于两者协同的大规模类脑计算平台，能够模拟大脑的复杂认知功能，为人工智能大模型与脑科学研究提供支撑。浙江大学研发的"悟空"类脑计算机，搭载960颗自研达尔文三代类脑芯片，通过协同脑启发算法，实现20亿神经元与千亿突触的规模模拟，可运行类脑大模型完成逻辑推理、数学求解与内容生成等任务。该平台采用晶圆级超集成技术，优化芯片间互联效率，使系统能效比传统超级计算机提升两个数量级。
这类大规模平台不仅推动人工智能向更接近人类大脑的认知水平发展，还为脑科学研究提供了虚拟仿真工具，可帮助科研人员揭示大脑的信息处理机制，加速脑疾病机理与治疗方案的研究。
六、协同发展面临的挑战与展望
6.1 主要挑战
尽管脑启发计算与类神经形态芯片的协同取得了显著进展，但从实验室走向产业化仍面临多重挑战。首先，标准体系缺失导致产业生态碎片化，不同厂商的芯片采用差异化的编程模型、数据格式与接口规范，形成技术孤岛，增加软件开发成本与成果复用难度；同时，缺乏统一的性能评估基准，难以对协同系统的能效、实时性、鲁棒性进行全面量化评测。
其次，技术协同存在瓶颈，脑启发算法与类神经形态芯片的映射效率仍需提升，复杂算法的硬件化实现面临精度损失与资源浪费问题；新型器件的一致性与稳定性不足，忆阻器、二维材料等器件的工艺波动影响系统性能，且缺乏成熟的EDA工具支持动态可重构架构的设计与仿真。
最后，市场验证面临循环困境，成熟应用场景的缺乏导致技术难以迭代优化，而未经过充分验证的技术又难以满足工业级应用需求；同时，企业受制于现有AI技术栈的成熟生态，转向类脑计算的技术重构成本较高，市场接受度有待提升。
6.2 发展展望
未来，脑启发计算与类神经形态芯片的协同将向更高集成度、更优能效比、更广泛应用场景的方向发展。在技术层面，三维集成工艺将大幅提升芯片集成度，实现神经元与突触规模的指数级增长；光电子混合计算技术将突破电信号传输的带宽与能耗限制，实现THz级互联与超低功耗运算；量子突触与超导器件的研发，有望构建量子神经形态网络，实现认知能力的跨越式提升。
在生态层面，行业需加快构建统一的标准体系，包括编程接口、数据格式、评估基准等，推动产学研协同打造开放生态；同时，开发专用EDA工具链与编译优化平台，降低算法与硬件的协同开发门槛。政策层面的支持将加速产业化进程，通过专项基金扶持核心技术研发，推动协同系统在关键领域的试点应用。
在应用层面，人机混合智能将成为重要发展方向，通过生物大脑与硅基芯片的深度协同，实现智能能力的互补增强；协同技术将进一步渗透到工业控制、空间探索、智能医疗等领域，催生新型智能设备与服务模式。随着技术的持续迭代与生态的逐步完善，脑启发计算与类神经形态芯片的协同将重塑智能计算格局，推动人工智能进入高效、低耗、自适应的新时代。