人脑被认为是宇宙中已知最高效的计算系统。由约860亿至1000亿个神经元通过突触连接而成的人类大脑，在能耗效率和并行计算能力上远超现有人工智能芯片。如何突破算法与硬件瓶颈，让计算机具备类似人脑的学习与自我进化能力，成为全球科学界持续攻关的方向。浙江大学类脑计算团队的探索，正是此方向上的重要实践。类脑计算是一条高难度创新路线。与传统计算机架构不同，神经拟态芯片需要从底层重构计算方式，涉及芯片设计、操作系统开发、算法优化等多个前沿领域，许多问题缺少成熟路径可循。早年在技术难题缺乏参照、经费紧张的双重压力下，浙大类脑计算团队仍选择投入这项“不确定能否完成的任务”。以达尔文3代芯片研制为例，团队曾被线路布局问题困扰半年多，最终通过一个多月的集中攻关实现突破。这种求真务实的科研态度，支撑团队一次次跨过关键关口。2014年启动的达尔文芯片项目，经过多年技术积累，于2023年初由浙江大学牵头、联合之江实验室研制成功达尔文3代芯片，并实现完全自主知识产权。去年8月，搭载64颗达尔文3代芯片的类脑计算机“悟空”发布，由15台服务器组成，神经元规模超过20亿，接近猕猴大脑规模。该系统达到国际先进水平，更重要的是在关键技术上实现自主可控，为我国人工智能产业提供了新的技术选择与发展空间。类脑计算的价值，也体现在更广阔的应用前景上。神经拟态芯片具备低功耗、高并行、高效率的智能计算能力，在自主学习、实时决策、边缘计算等场景具有优势。由于其更贴近生物学习机制，系统有望在复杂、动态环境中实现改进与自适应。这意味着未来的人工智能不必完全依赖海量数据和高能耗训练，也可能以更接近人脑的方式实现高效学习与演化。当前，浙大类脑计算团队的工作重心正转向产业化推进。春节假期结束后，科研人员迅速投入算法迭代、系统优化与生态建设等工作，推动基础研究成果加快落地。这一转向表明了从科学探索到技术应用的衔接，也是在推动科研成果服务实际需求。团队核心成员表示，将继续以开放务实的态度，在类脑计算这一“无人区”持续探索、稳步前行。
从模拟大脑机理到构建可运行的类脑计算系统，类脑计算的每一步推进都来自长期攻坚与系统创新；面向智能时代的新需求，只有在关键核心技术上持续深耕，在工程化与生态建设上长期投入，才能将“更聪明、更省电”的愿景转化为支撑产业升级与科技自立自强的现实能力。