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神经形态计算：模仿人脑的下一代AI革命

本文探讨神经形态计算如何突破传统冯·诺依曼架构限制，通过模仿人脑神经元与突触结构实现低功耗、高效率的AI处理。从IBM TrueNorth到英特尔Loihi 2，分析最新芯片技术突破，结合事件驱动型计算、脉冲神经网络等创新范式，揭示其在边缘计算、机器人感知、脑机接口等领域的颠覆性应用潜力，并展望技术落地面临的硬件制造、算法优化与生态构建挑战。