芯耀
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一、什么是神经形态计算（Neuromorphic Computing）？
神经形态计算（也叫类脑计算）可以理解为"模仿大脑工作原理的计算机技术"。就像我们的大脑用神经元和突触来处理信息一样，科学家们尝试用类似的电子元件来建造芯片。
这种技术有三大特点：
1.超省电：像人脑一样，用很少能量就能完成复杂计算（人脑功耗≈20瓦，相当于一个节能灯泡）
2.高效率：能边接收数据边处理，不用像传统电脑那样来回搬运数据
3.会学习：芯片能根据环境变化自动调整，就像人脑会从经验中学习
如下图展示了神经形态技术（Neuromorphic Technology）如何模仿人脑的感知与计算机制
二、神经形态应用
这类技术适用于如下场景：
•自动驾驶（低延迟决策），增长最快，如ADAS摄像头、自动驾驶域控制器
•机器人（实时环境交互），如AGV机器人、工业无人机，安防监控
•脑机接口（更自然的信号解析）
例栗子：
1、神经形态技术在智能汽车领域的应用布局（以小米SU7为案例）
ADAS与自动驾驶（左侧红框）：神经形态芯片用于传感器端实时处理（如3MP摄像头数据预处理）,中央域控制器采用类脑计算架构，实现多传感器融合
智能座舱（下方橙框）：基于脉冲神经网络的驾驶员注意力检测（比传统CNN节能90%）,儿童遗留报警系统,语音交互的本地化处理
2、神经形态技术在安全成像生态系统的应用布局
主要用于基础设施安全（如机场/地铁安检）、智慧城市（交通监控、突发事件预警），在摄像头端直接完成目标识别（如AI Vision标注）
3、神经形态技术在国防领域的应用布局
如下图展示了美国国防部通过DARPA等机构长期资助类脑感知与计算技术研发，在红外成像、事件相机和神经形态处理器等领域取得多项军事应用成果。
4、神经形态技术在医疗健康领域的应用布局
Polyn Technology的NeuroSense神经形态芯片通过低功耗、高精度的边缘计算技术，为可穿戴设备提供心率、血氧等健康监测功能，并已与法国Medicalps合作推动医疗应用落地。
三、全球神经形态与存内计算技术的发展区域介绍
全球神经形态与内存计算产业地图揭示了三大核心区域的技术布局：
北美：以Intel（Loihi芯片）、IBM（TrueNorth）为代表，主导基础架构创新
欧洲：Fraunhofer研究所等机构聚焦产研转化，在事件驱动传感领域领先
中国：LYNXI（燧原）、华为（昇腾）等企业推动商业化落地，形成完整产业链
其中，大中华区三家聚焦视觉与智能计算的科技企业，其技术布局具有显著的产业协同性，OMNIVISION的传感器提供原始数据 → AlpsenTek完成特征提取 → SynSense实现类脑决策，形成完整链路。
