在科技飞速发展的今天，人工智能已经深刻地改变了我们的生活、工作和社会，而作为人工智能领域的前沿技术，类脑芯片正逐渐走进人们的视野，它有望成为推动人工智能迈向更高层次的核心驱动力。
类脑计算又被称为神经形态计算（Neuromorphic Computing），是借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型与算法的总称，类脑计算以神经元与神经突触为基本单元，从结构与功能等方面模拟生物神经系统，进而构建“人造电子大脑”的新型计算形态，类脑芯片则是用电路模拟人脑神经网络架构的芯片，结合微电子技术和新型神经形态器件，模仿人脑神经系统计算原理进行设计，实现类似人脑的超低功耗和并行信息处理能力。
与传统芯片相比，类脑芯片具有显著的优势，传统芯片通常采用冯·诺依曼架构，数据处理和存储单元分离，而类脑芯片则模拟人脑的结构，将计算和存储集成在一起，大大提高了处理速度和能效，类脑芯片的并行处理能力远超传统芯片，能够同时处理多个任务，类似于人脑的多线程处理方式。
目前，全球各大科研机构和企业都在积极投入类脑芯片的研发，清华大学类脑计算研究中心施路平教授团队开发出了全球首款异构融合类脑计算芯片——“天机芯”，于2019年8月1日在顶级学术期刊《Nature》杂志上发表《面向人工通用智能的异构“天机”芯片架构》并成为该期杂志的封面文章，浙江大学联合之江实验室共同成功研制了我国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机，其包含792颗浙江大学研制的达尔文2代类脑芯片，支持1.2亿个脉冲神经元、720亿个神经突触，与小鼠大脑神经元数量规模相当，英特尔也推出了Loihi芯片，该芯片内部包含了128个计算核心，每个核心集成1024个人工神经元，总计13.1万个神经元，彼此之间通过1.3亿个突触相互连接。
类脑芯片在多个领域都有着广泛的应用前景，在健康领域，依靠类脑芯片，未来脑疾病的治疗将可能有重大突破，国外已经在研究和部署脑机接口了，就是把芯片植入到大脑中，获取脑活动信息、脑电波等信息来观测大脑的健康情况，现在做的更多是通过大规模脑仿真来还原、模拟、计算探究脑疾病，比如帕金森症的形成过程，尝试获取在病变过程中生物神经元、动力学计算等领域有哪些改变，可以通过哪些药物来进行针对性的治疗，弄清形成机理，将来的治疗手段才会更加准确和高效，这是类脑芯片的第一个应用。
除了独特的脑仿真、脑科学领域之外，在传统AI领域，类脑芯片也表现优异，比如图像识别、目标检测、无人机/机器人控制算法、嗅觉感知、触觉感知以及各类信号识别，这些下游任务可以在未来被广泛应用于医疗器械、工业生产、安防、智能驾舱、自动驾驶、无人机与机器人等多个领域，这是第二个应用。
尽管类脑芯片的发展前景广阔，但也面临着一些挑战，如何进一步提高芯片的性能和集成度，降低功耗和成本；如何建立更加完善的开发工具和平台，方便科研人员和开发者使用；如何解决芯片的可靠性和稳定性等问题，相信随着技术的不断进步，这些问题都将逐步得到解决，类脑芯片作为人工智能领域的新兴技术，具有巨大的发展潜力，它将为人工智能的发展带来新的机遇和挑战，有望开启人工智能的新纪元。