化问题时速度可提高50倍，能耗仅为传统计算机的1%。英特尔研究院神经拟态计算实验室主任麦克·戴维斯表示，人工智能模型的算力成本持续上升，行业需要能够规模化的全新计算方法。Hala Point系统将高效率的深度学习和类脑持续学习、优化能力结合起来，希望其能够提升大规模人工智能技术的效率和适应性。据悉，所谓神经拟态芯片，是一种模拟生物神经元的芯片。与普通芯片不同的是，神经拟态芯片的计算任务是由许多小单元进行的，单元之间通过类似生物神经的尖峰信号相互通信，并通过尖峰调整其行为。目前，Hala Point是一个旨在改进未来商用系统的研究原型。英特尔预计其研究将带来实际技术突破，如让大语言模型拥有从新数据中持续学习的能力，从而有望在AI广泛部署的过程中，大幅降低训练能耗，提高可持续性。有观点认为，当前新的 AI 时代已经到来，Hala Point或将成为未来英特尔打开AGI时代的重要一把“钥匙”。影响多大？据英特尔介绍，Hala Point是第一个在主流AI工作负载上展示最先进计算效率的大型神经拟态系统。Hala Point的独特功能可以为人工智能应用提供未来的实时持续学习，如科学和工程问题解决、物流、智慧城市基础设施管理、大型语言模型(LLM)和人工智能代理。英特尔透露，接下来，Hala Point系统将向桑迪亚国家实验室交付，标志着英特尔共享的大型神经拟态研究系统的首次部署，进一步推动神经拟态计算应用和类脑人工智能研究等。这一最新动向也引发了全球科学界的高度关注。要知道，类脑人工智能被视为科研领域“皇冠上的明珠”。相比传统意义上的人工智能，类脑人工智能采用神经形态计算，通过模仿人类大脑的运作方式，让计算机软硬件实现信息高效处理，同时具有低功耗、高算力的特点。我国也正在加快类脑智能战略发展。2017年，我国提出2030年类脑智能领域取得重大突破的发展目标。2021年，科技部发布了“脑科学与类脑研究”重大项目相关申报指南，部署了近60个研究方向，立足于探索大脑奥秘和攻克大脑疾病的脑科学研究以及建立发展人工智能技术的类脑研究，被各界形容为“中国脑计划”。近年来，国家还成立了类脑智能技术及应用国家工程实验室等机构。其中，脑机接口与神经技术设备是类脑智能领域的两个细分赛道，
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