这两天，2026浦江创新论坛专题论坛——类脑智能未来产业前沿论坛暨第二届神经形态光子学国际会议在沪举行。这一人工智能的前沿领域，吸引了来自全球近10个国家和地区的高校院所、科研机构、领军企业、投资机构代表参加。论坛由上海理工大学、类脑智能产业创新发展联盟承办，是上海理工大学建校120周年系列学术活动的重要组成部分。
【什么是类脑智能】
类脑智能是受生物脑神经机制和认知行为启发，通过软硬件协同实现的机器智能。其核心在于模拟人脑的神经元及神经网络计算体系，旨在使计算系统具备类似人类的感知、推理和学习能力。其核心原理与特点之一是低功耗高效率。众所周知，人脑功耗仅约20瓦，类脑智能借鉴此机制，大幅降低硬件规模和能耗需求，解决传统AI高能耗问题 。
该领域涉及计算神经科学、人工智能和神经形态工程等多个学科的交叉发展，近年来随着深度学习、强化学习和神经形态芯片等技术的突破，类脑智能正在快速推进。
科技部董科研致辞。
与传统人工智能相比，有何区别？传统人工智能依赖大数据和GPU算力，能耗高且成本高；类脑智能另辟蹊径，模拟生物脑计算体系，适用于智能体、机器人等具身智能场景。它被认为是下一代人工智能的重要突破方向，有望实现从专用智能向通用智能转变，在智能芯片、医疗、交通等领域有广泛应用前景 。
科技部五司副司长董科研表示，类脑智能是实现下一代人工智能的颠覆性路径，是未来信息产业的重要组成部分；而神经形态光子学通过光电子硬件模拟大脑的信息处理方式，构建以光子为信息载体的神经形态信息处理新范式，为突破类脑智能的算力与能效瓶颈提供关键技术支撑。但当前领域发展仍面临工程化落地难度大、复合型人才短缺等现实挑战。他充分肯定上海搭建学术与产业对接一体化论坛平台的创新实践，希望各方深化国内外交流协作，夯实基础研究，打通产学研对接通道。
【前沿思想碰撞】
论坛期间，中国工程院院士戴琼海、南非科学院院士Andrew Forbes等海内外顶尖高校、科研机构及领军企业专家学者，分别聚焦类脑芯片、认知世界模型、神经形态光计算以及类脑产业发展等重点方向，系统梳理研讨类脑智能与神经形态光子学领域的科研前沿进展与产业发展趋势。
英国牛津大学工程科学系Martin J. Booth表示，神经形态光子学对光学系统的制造提出了新的要求，需要构建日益复杂的光子器件网络，并实现对光在三维空间中的精确调控。超快激光微加工为此类器件的制造提供了一条灵活的技术路线，尤其是在结合自适应光学技术时更具优势。对于神经形态光子学等新兴领域而言，制造复杂三维光互连网络和光学处理单元的能力，有望突破传统平面光子平台在连接度和功能性方面的限制。这些进展表明，自适应激光加工能够为未来光子信息处理系统提供一套灵活的制造工具。
南非金山大学物理学院Andrew Forbes发表了有关“智能结构光”的观点——光可以按照需要进行调控，并被赋予丰富而独特的结构，其应用范围涵盖经典光学与量子光学。然而，结构光丰富的自由度也为其设计和控制带来了挑战，而复杂介质传播过程中产生的畸变则可能削弱其原有优势。在机器智能与结构光相互交叉的新兴研究方向中，光可以受益于人工智能，而人工智能也可以反过来利用结构光的丰富物理特性。比如，利用复杂性构建新型光速光学神经网络以及用于智能计算和学习的超快“机器”。
“实现从亚细胞结构到完整器官的跨尺度观测，有望推动生命科学领域取得重大突破。”清华大学戴琼海表示，然而长期以来，这类观测一直受到空间带宽积、光学像差、光毒性和组织散射等因素的限制。近期，包括扫描光场显微镜、数字自适应光学、共焦扫描光场成像以及自监督去噪等一系列技术，正逐渐突破活体成像所面临的限制。“介观成像技术的快速发展正在为研究哺乳动物体内大规模细胞间相互作用开辟新的视野，并将推动其在神经科学、免疫学、肿瘤学和医学等领域的广泛应用。”
“类脑计算和类脑感知是具身智能最关键的核心技术之一，也是智能驱动时代两个极其重要的研究领域。”清华大学光盘国家工程研究中心、精密仪器系施路平认为，其关键在于借鉴脑科学的基本原理，发展类脑计算与类脑感知的理论和技术，从而进一步推动类脑智能的发展。类脑研究取得的成果可以用于揭示大脑工作机制，并进一步发展智能医学；双脑驱动范式还有助于推动信息科学、人工智能和脑科学之间的协同发展。
北京大学林宙辰关于“类脑人工智能”表示，类脑人工智能可以在多个不同的抽象层次上实现。多项研究表明，可以建立一种多层次的类脑人工智能框架，大脑既可以通过计算机制启发人工智能，也可以通过内部表征对人工智能进行引导。
此外，专题论坛联动2026年“创·在上海”国际创新创业大赛，首次在类脑智能专业赛道设置类脑光电系统开发赛题。经评选，一批优秀青年科研团队与创新创业项目脱颖而出。
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