2025年12月13日，在中國神經(jīng)科學學會腦機接口與交互分會年會上，天橋腦科學研究院宣布成立尖峰智能實驗室（Spiking Intelligence Lab, SIL），致力于類腦大模型和脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的研發(fā)，探索人工智能與人類智慧的深度融合。
最新成立的尖峰智能實驗室屬于非營利研究機構，由中國科學院自動化研究所研究員李國齊教授領銜，目標是為打造天橋腦科學研究院創(chuàng)始人陳天橋提出的“發(fā)現(xiàn)式智能”提供關鍵能力。
李國齊表示：“發(fā)現(xiàn)式智能的一個關鍵能力是神經(jīng)動力學。不同于當前依賴規(guī)模法則堆疊參數(shù)的主流AI模式，尖峰智能實驗室主張借鑒人腦這一自然界最精巧的智能載體，重點研發(fā)具有神經(jīng)動力學特性的類腦大模型，將脈沖通信、時空動態(tài)編碼等計算特性與樹突神經(jīng)元的精細結構深度耦合，構建一個既具備強大感知力，又擁有深刻記憶與思考能力的全腦架構。”
這一路徑也是陳天橋此前提出的實現(xiàn)通用人工智能的“結構路徑”。人腦以僅約20瓦的功耗支撐起千億級神經(jīng)元的復雜運作，李國齊從事的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡和類腦大模型的研究，將為構建這樣的全腦架構提供基礎研究及轉化方面的支持。陳天橋最近提出，僅靠數(shù)據(jù)和算力堆積出來的“規(guī)模路徑”天花板已顯而易見，無法突破通向真正理解和發(fā)現(xiàn)的障礙；“結構路徑”更像是智能的“認知解剖學”，他稱之為“大腦之鏡”。這種研究流派認為，大腦是一個通過神經(jīng)動力學，并基于記憶、因果和動機，形成知識系統(tǒng)并隨時間不斷演化的系統(tǒng)，這些機制賦予智能以連續(xù)性、可解釋性和方向感。
他尤其提到，為了推動跨學科的創(chuàng)新思維，需要更多年輕人貢獻力量。為此，天橋腦科學研究院已經(jīng)宣布將投入超過十億美元建設專用算力集群，為年輕科學家提供即時實驗的資源環(huán)境。這些算力不是用來比拼規(guī)模，而是用來探索結構，驗證記憶機制、新的因果架構或新的神經(jīng)動力學假說。
2025年，李國齊帶領團隊研發(fā)出首款類腦脈沖大模型“瞬悉1.0”，在類腦計算與大模型融合創(chuàng)新方面取得突破，不僅為新一代人工智能發(fā)展提供了新的技術路線，還將啟迪更低功耗的下一代神經(jīng)形態(tài)計算理論和芯片設計。李國齊表示，當前主流大模型的基礎架構Transformer架構，基本計算單元為簡單的點神經(jīng)元模型，該架構通過增加網(wǎng)絡規(guī)模、算力資源和數(shù)據(jù)量，提升智能水平。而這種利用外生復雜性實現(xiàn)通用智能的模式，會導致模型存在資源消耗瓶頸，處理超長序列的能力受限。
“瞬悉1.0”模型具有“小數(shù)據(jù)、高性能”的特點。該模型僅需約主流模型2%的數(shù)據(jù)量，就能在多項語言理解和推理任務中達到與之相媲美的性能。目前，該模型已在國產(chǎn)GPU平臺上完成了全流程訓練與推理，展示了構建國產(chǎn)自主可控新型大模型架構生態(tài)的可行性。
