【導讀】當(dang)傳(chuan)統(tong)二(er)進(jin)製(zhi)計(ji)算(suan)架(jia)構(gou)陷(xian)入(ru)算(suan)力(li)堆(dui)疊(die)與(yu)能(neng)耗(hao)高(gao)企(qi)的(de)瓶(ping)頸(jing)
，生(sheng)物(wu)神(shen)經(jing)係(xi)統(tong)依(yi)托(tuo)尖(jian)峰(feng)信(xin)號(hao)實(shi)現(xian)的(de)高(gao)效(xiao)智(zhi)能(neng)，為(wei)類(lei)腦(nao)計(ji)算(suan)研(yan)究(jiu)點(dian)亮(liang)了(le)新(xin)方(fang)向(xiang)。本(ben)文(wen)圍(wei)繞(rao)萬(wan)老(lao)師(shi)團(tuan)隊(dui)的(de)研(yan)究(jiu)成(cheng)果(guo)
，從(cong)尖(jian)峰(feng)信(xin)號(hao)這(zhe)一(yi)生(sheng)物(wu)智(zhi)能(neng)的(de)核(he)心(xin)特(te)質(zhi)出(chu)發(fa)，拆(chai)解(jie)類(lei)腦(nao)計(ji)算(suan)在(zai)器(qi)件(jian)層(ceng)麵(mian)的(de)雙(shuang)重(zhong)探(tan)索(suo)路(lu)徑(jing)——憶阻器的存算協同潛力與晶體管的三維互聯突破，剖析測試表征對器件工程化的關鍵製約與解決方案。

從尖峰信號出發：類腦計算的器件原點

萬老師指出，傳統計算體係依賴二進製邏輯，而生物神經係統的信息交互本質是尖峰信號（spike）。在自然界中，昆蟲和微生物能夠在極低能耗、極簡結構下完成複雜任務，這與當下算力堆疊式 AI 架構形成鮮明對比。現實世界的諸多應用，並不依賴高精度數值計算，而更接近模擬計算與動力學過程的協同。

正是在這一認知基礎上，其團隊將研究重心放在神經形態器件上，希望在器件層麵複刻生物智能的高效與魯棒性。

憶阻器與晶體管：器件路線的雙重探索

在器件選擇上
，萬老師團隊主要聚焦兩條技術路線：憶阻器與晶體管型器件。非易失性憶阻器適用於存算一體架構中的高精度計算；而動態憶阻器因其易失性和信號衰減特性，更貼近生物神經係統的時間動力學行為，能夠同時承載刺激幅值與時間信息。

與此同時，多柵極晶體管結構為類腦係統提供了另一種可能——突破二維互聯限製，向更高密度的三維互聯網絡演進，為大規模類腦係統構建提供新的工程路徑。

測試成為關鍵變量：從器件走向係統的必經之路

suizheqijianxiangyingsudubuduantisheng
，ceshiyubiaozhengzhujianchengweileinaoqijiangongchenghuaguochengzhongbukehushideguanjianhuanjie。wanlaoshitidao，qituanduiyishixiannamiaojixiangyingqijiandeyanfa，duiceshixitongzaisudu
、精度和同步性方麵提出了更高要求，尤其是在尖峰信號捕捉與時序一致性上。

此外，類腦研究往往需要光學與電學平台的協同工作，這對測試係統的開放性與可定製能力提出了挑戰。泰克 4200 A-SCS半ban導dao體ti參can數shu分fen析xi係xi統tong所suo提ti供gong的de開kai放fang接jie口kou與yu自zi動dong化hua能neng力li
，有you效xiao降jiang低di了le多duo平ping台tai協xie同tong測ce試shi的de複fu雜za度du，使shi科ke研yan人ren員yuan能neng夠gou將jiang更geng多duo精jing力li投tou入ru到dao器qi件jian機ji理li與yu係xi統tong構gou建jian本ben身shen。

走向工程現實：規模化與探索並行

談及未來方向
，萬老師將類腦研究概括為“兩條路徑並行”：一方麵，持續推動器件性能提升與係統規模化

，探索可落地的工程應用；另一方麵
，堅持對尖峰動力學等基礎問題的探索，以邏輯推理和結構創新挖掘新的計算範式。

例如，基於尖峰編碼的儲池計算網絡
，無需反向傳播訓練，依托時間與空間的隨機性即可完成非線性映射，在光信號處理
、邊端計算等場景中展現出低功耗與低成本潛力。