深圳到煙臺大件貨物貨運價格 研發出以完全仿生的方式去做高效的反映和決策的類人腦芯片，這個改變未來對于機器人及各種機械處理都具有非常大的價值。”譚黎敏接受專訪時表示。譚黎敏，西井科技創始人兼CEO，擁有9年市場營銷經驗及6年管理經驗，年創立西井科技（westwell）。

近期，譚黎敏接受了《物流科技+》選題的專訪，聊一聊類人腦智能的故事以及他眼中國內物流科技的發展。（一）與“類腦”戰斗到底聊起西井科技，就不得不提類人腦芯片，而西井科技的故事也是從類人腦芯片開始，他們生產研究的是完全跳脫于“馮·諾伊曼”架構的類人腦芯片，譚黎敏說，希望有一天能夠去實現和打破以前固有的編程與機械性的反映，研發出以完全仿生的方式去做高效的反映和決策的類人腦芯片。

這個改變未來對于機器人及各種機械處理都具有非常大的價值。什么是“馮·諾伊曼”架構？提起馮·諾伊曼，大家必然會想到計算機，因為世界上的首臺計算機，就是他于年發明的，可以堪稱為計算機界的鼻祖。而他研發計算機的理論，也被人們定義為“馮·諾伊曼體系結構理論”，從ENIAC到當前先進的計算機都采用的是馮?諾依曼體系結構。

通過資料了解到，約翰·馮·諾伊曼體系結構理論的要點是：數字計算機的數制采用二進制；計算機應該按照程序順序執行。譚黎敏對表示，做“類人腦芯片”這件事并不是自己突然想到要做而做的，而是西井團隊有在往這方面做研究，馮·諾伊曼結構本身是目前一些現有處理器比較通用的做法。但“類腦”是完全跳脫于它的。

他解釋道，人所看到、聽到的東西如何去判斷和識別，是我們從視網膜和耳膜傳遞到大腦的一個個脈沖信號，我們去處理這些脈沖信號，然后去分辨、判斷我們看到聽到什么，這部分沒有任何算法、公式，這里面的價值在于非常高效。如果是用數據量來評判脈沖信號，它的數據量非常非常小，所以我們人可以非常高速、快速的去識別所看到聽到的東西。同時，我們可以用脈沖的信號傳遞到手等，可以快速做出反映和動作。

在這種高效的基礎上，目前現有的技術是達不到的。類腦難度比較高，它結合了neuronscience、腦科學+集成電路+AI、deeplearning等多重學科，也正因為它屬于交叉學科，所以導致研究人員稀缺，可能在現階段的生態對于它的支持不足夠。