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“类脑计算是一场令人兴奋又望而生畏的艰难挑战，需要组织多学科交叉的大团队研究。”郑南宁建议大家保持冷静思考，避免期望值过高带来的失望。“期望值过高，又没有达到预期，随之带来的可能是学科发展的低落甚至灾难，使最初的目标成为皇帝的新衣。”

模拟神秘大脑从哪里“入手”

那么，要完成当前类脑智能的艰难挑战，我们需要冲破哪些关口呢?

郑南宁认为，与现有的冯诺依曼结构计算机相比，类脑计算的技术路线，需要从组件到系统的网络规模、计算能力上渐次逼近大脑。冯诺依曼结构采用系统同步时钟，类脑计算需要采用事件驱动模式;冯诺依曼结构运算和存储分离，类脑计算运算和存储要达到深度耦合;冯诺依曼结构可以高效执行预定的精确数值运算，类脑计算要具备学习能力、擅长发现复杂数据中的规律和模式;冯诺依曼结构只有有限的容错性能，类脑计算需要低能耗高容错……

当前，IBM等利用超级计算机模拟与人脑相似的神经网络，但结果并不理想。郑南宁认为其原因在于：“人脑不同脑区具有不同结构和功能，用相同结构的神经网络模拟整个人脑并不合理。我们应该针对不同脑区的不同功能，设计不同结构的神经网络，模拟其学习与认知功能。”

此外，神经生理学的大量实验告诉我们，人类大脑皮层各功能区域之间的关系极为复杂。因此，在实现类脑计算机的体系结构时，解决各层次和各处理模块之间的关联，也是一个巨大的挑战。

类脑智能需要模拟神秘的大脑，但又不能只模拟神秘的大脑。

“从计算科学和工程学观点看，类脑计算是一门以仿生学为基础的，但又超越仿生学的工程研究。研究类脑智能计算并非复制人的大脑，而是模拟人类大脑的功能。”郑南宁表示，仅研究人的思维活动或记录脑中所有神经元不可能研制出真正的智能机器。“对鸟的详细研究不可能对如何制造飞机提供更多启示，对飞机的真正理解是来自飞行的研究。”

当前，世界各国在类脑智能方向的研究都刚刚启动，我国在这方面的研究也蓄势待发，这也许将成为我国人工智能发展的一个重要机会。

据悉，作为本次论坛主要承办单位的中科院自动化所就已率先启动了类脑智能研究，成立了类脑智能研究中心，并已取得部分阶段性成果，比如研究并初步实现了具有自主学习能力的类脑计算系统，并围绕环境感知与交互、类脑自动推理、类人机器人等开展了应用验证。

谭铁牛说，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍然存在较大差距，在基础理论和整体应用水平等方面与发达国家相比差距较大。“人工智能经过近60年的发展开始进入爆发增长期，类脑智能将成为弱人工智能通往强人工智能的途径。目前类脑智能取得的进展只是对脑工作原理初步的借鉴，未来的机器智能研究需要与脑神经科学、认知科学、心理学深度交叉融合，这是我们的机会。”

{中国工业机器人如何实现本体价值}

工业机器人本体的价值将体现在实施工业4.0的入口价值。投资安装工业机器人等自动化设备是实施工业4.0的第一步，通过铺设本体占据，将利于其他设备和服务的销售。

一、源自美国，繁荣于日本，中国接棒

1、工业机器人类型划分

根据ISO8373定义，工业机器人是指在工业自动化中使用的，固定式或移动式，具有三轴及以上可重复编程、多用途的自动控制操作机。按照坐标形式，工业机器人可分为直角坐标型、圆柱坐标型、球面坐标型、关节坐标型和SCARA型。

2、美国：重理论研究，轻应用开发

60年代到70年代，美国工业机器人主要立足于基础研究。美国早在1962年就研制出世界上第一台工业机器人，但当时失业率高达6.65%，政府担心机器人会抢去更的工作，因此未出台财政支持政策，也未从政府层面组织机器人研发。

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