由浙江大学联合之江实验室近日发布的太平洋xg111太平洋在线我国首台类脑计算机华为手机多任务切换 。效仿大脑神经元工作，包含了1.2亿个脉冲神经元和近千亿个神经突触。“别看外形和一般电子计算机没什么区别，类脑计算机的内核可是非常不同的。”研究团队负责人、浙江大学计算机科学与技术学院教授潘纲说，这台类脑计算机包含792颗浙江大学研制的达尔文2代类脑芯片，典型运行功耗只需要350～500瓦。类脑计算机的芯片模拟的是大脑神经网络的结构与功能机制，在图像、视频、自然语言模糊处理方面优势明显，造出这样的计算机，近来已是计算机科学的竞争前沿。2015年和2019年浙江大学先后研制成功达尔文一代和达尔文二代类脑计算芯片，在此基础上，团队向类脑计算机进军。“简单说来，大脑神经元的工作机理可以理解为，随着神经元接受输入脉冲，其细胞体的膜电压升高，当达到特定阈值时，会发出一个输出脉冲到轴突，传递到邻近神经元，实现信息的传递。信号来时方启动，没有信号不运行。”项目研究骨干、浙江大学副教授马德说，类脑计算机工作原理提炼自生物神经元的“日常生活”，相较于传统计算机，能耗显著降低，效率大为提升。为了让大量神经元高效联动，令杂乱无章的信息流得以有序分配，科研人员还专门研发了达尔文类脑操作系统。目前该系统的功能任务切换时间已达微秒级。
相较于我们日常使用的小巧轻便的各类电子计算机，今天的类脑计算机还是个“大块头”华为手机多任务切换 。但科学家们表示，如果用电子计算机的历史来衡量，类脑计算机现在还处于一切草创的“埃尼阿克”（ENIAC）阶段，随着芯片及其他xg111net企业邮局硬件的不断迭代升级，类脑计算机“减重”指日可待。电子计算机传统上仰赖长于数值计算的冯·诺依曼架构，然而，随着摩尔定理逐渐失效，这一架构的局限日益明显。从存储到功耗，以至于智慧水平，有前瞻性的科学家已经看到了它的“瓶颈”。
“冯·诺依曼架构中数据储存和计算分离，这就好比信息存储在甲地，要计算的时候却得把信息搬到乙地去，算完了再搬回来华为手机多任务切换 。但搬运的速度要远远低于计算的速度，反而让搬运本身成为麻烦。”潘纲说，“存储墙”在大数据时代已让计算机性能提升难于施展，如果要从事人工智能等高耗能计算，计算机还会撞上“功耗墙”。在数据成为基础性战略资源，计算能力成为国家综合实力重要量度的当下，计算机发展如何实现颠覆性创新，成为今日各国科学界“兵家必争之地”，借鉴人类大脑，尤其成为探索焦点。美国出资1亿美金资助IBM和荷美尔（HRL）的研究团队发展拟态神经网络计算；德国海德堡大学等高校积极布局类脑计算机……浙大团队，正在努力追赶上来。
在浙大项目的实验中，类脑计算机展示了多方面的能力，比方说指挥机器人完成“抗洪救灾”模拟任务华为手机多任务切换 。在实验现场，半月谈记者看到三台机器人在计算机调度下各司其职，1号机器人自带摄像头，在场地来回巡逻，一旦发现堤坝缺口，便呼叫负责工程维修的3号机器人前来修坝；发现倒在地上的人体模型后，就呼叫负责救援的2号机器人……“这几台机器人分别受类脑计算机的不同‘脑区’操控，各自功能并不是固定的。1号机器人现在干巡逻的活，过一会也可以负责救援或者工程维修。”项目研究骨干、浙江大学副教授李莹说。“意念打字”、脑电信号实时解码、诊断空气有害成分……“牙牙学语”的类脑计算机种种表现让人眼前一亮。不过，潘纲也指出，目前类脑芯片采用的是简化的神经元模型，而真实大脑神经元的行为和连接方式要复杂得太多。眼下，对科学家来说，大脑还是一个“黑盒子”，很多机理还是未解之谜，从理解脑世界到创造新算法，还有很长的路要走。
