让“机器脑”类人脑，关键何在？电子计算机的发明将人类文明带入了一场数字化科技革命。
在短短几十年中，计算机的算力从每秒几百次运算到每秒百亿亿次运算，增长了1016倍，创造了几千年人类文明史上最高的人造增长速度。
计算机算力的提升得益于底层半导体器件（硅基晶体管)的集成密度提升。
按照摩尔定律，单芯片上晶体管的数量每18至24个月翻一番。
在过去的半个多世纪，集成电路产业一直在摩尔定律的引导下发展。
然而摆在现实面前的是，随着摩尔定律不断逼近极限，单个硅基芯片能够承载的晶体管日渐饱和。
硅原子的大小约0.12纳米，照此大小推算，当芯片工艺达到1纳米，就只有对几个硅原子进行操纵的空间了。
事实上，在芯片工艺发展到10纳米水平后，能明显感受到换代速度放缓、成本攀升等问题。
而另一方面，随着人工智能大模型浪潮席卷全球，对计算机算力的需求激增到了每2到3个月就要翻一番的程度，远超摩尔定律下的增长速度。
面对芯片换代速度放缓、算力供不应求等挑战，数字计算机的计算方式已经难以为继，如何推动信息处理技术进一步向前发展，成为学界与社会各行各业共同面临的难题。
面对这一巨大困局，能够提供更高效、更具仿生性、更低能耗算力的类脑计算，成为破局的关键。
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