2016年4月15日，CCF YOCSEF在中科院自动化所智能化大厦三层学术报告厅举办“类脑计算”学术报告会。报告会邀请到了中国科学院院士、清华大学张钹教授，中科院自动化所所长徐波研究员，清华大学类脑计算研究中心主任施路平教授，北京大学黄铁军教授等权威学者，共同探讨类脑计算、类脑认知模型、类脑计算芯片、类脑计算机等领域的最新进展及未来趋势，解读国家在类脑计算领域的重点布局。报告会吸引了2200余名听众，全场座无虚席。网络直播平台同时收看的观众达到了数千人规模。

CCF YOCSEF学术委员会副主席（侯任主席）、中科院计算所韩银和研究员，地平线机器人技术创始人&CEO余凯博士担任本次报告会的执行主席。

让机器具有类似人脑的高级智能行为，是一项具有挑战性的重大科学问题，也是当前学术界和产业界持续关注的热点话题。随着脑认知和神经科学的发展，国内外学术界都已经意识到，计算技术可以从脑科学和神经科学获得启发，发展新的理论、方法与计算结构，提高机器的智能水平。近年来，美国、欧盟都相继启动脑科学与类脑计算相关研究计划，我国政府也高度重视脑科学与类脑的研究，正在论证准备启动“中国脑计划”。那么当前类脑研究进展如何？在没有十分清楚大脑工作机理情况下，能否研究类脑计算？如何研究？类脑计算机和类脑芯片究竟采用什么样的结构？

张钹教授以“类脑计算与类脑计算机”为题，阐明了什么是类脑计算？在大脑工作机理还不十分清楚的情况下，仅依据关于大脑的现有知识，能否研究类脑计算，又如何研制类脑计算机，这种计算机会比现有计算机优越？如果能够的话，那么这种机器又该如何构造？根据清华大学类脑计算研究中心三年多积累的初步经验，从理论、体系结构、关键技术以及路线图等方面探讨了这些问题。

徐波研究员指出，要使人工智能在真实环境下更好地服务人类，需要不懈地探索人类智能本质，并建立像人一样能通过与环境不断交互获得智能在广度和深度上持续成长的模型。本报告将首先介绍研究团队在深度认知计算和类脑认知计算的研究概况，并重点介绍在面向感知-决策-运动控制任务的多脑区多尺度协同类脑认知模型的研究进展。

施路平教授认为类脑计算系统是基于神经形态工程，借鉴人脑信息处理方式，打破“冯•诺依曼”架构束缚，适于实时处理非结构化信息的超低功耗新型计算系统。这是一个非常重要领域，其重要性正如欧盟人脑旗舰研究计划项目所指出的：“在未来10到20年内，谁要想主导世界经济，谁必须在这个领域领先”。当前欧盟、美国等均斥巨资长期支持此研究，但是这项研究目前均处于起步阶段，尚未形成公认技术方案。此报告将从为什么（why）？做什么（what）？和怎样做（how）？三方面来分析类脑计算研究，同时介绍了清华大学类脑计算研究的研究工作。

黄铁军教授提出脑是如何产生智能的？这是摆在人类面前的最大的科学问题之一，在这个终极性秘密揭开之前，比较人工智能和生物智能之间的差距是不可靠的。在对大脑工作原理认识有限的情况下，大脑启发的“类脑计算”（Brain Inspired Computing）也不可能走太远，或者说，功能意义上的“类脑计算”看起来很美，但行而不远。临渊羡鱼，不如退而结网，以神经科学的确定性知识为基础，研制类脑计算机（Brain like Computer，或Neuromorphic Computer，神经形态计算机，或简称神经计算机），从基元（生物神经元和突触等）和结构层次（大脑神经网络回路和功能连接）仿真大脑，看起来遥远，却是逼近真正智能的可行道路，也是揭开大脑智能之谜的重要途径。本报告还将介绍类脑计算机研究的最新进展，并以Jeff Hawkins的HTM（Hierarchical Temporal Memory）模型和生物视网膜视觉信息处理模型为例，说明结构意义上的类脑计算（Brain like Computing）取得突破的光明前景。