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本文探讨神经形态计算如何突破传统冯·诺依曼架构，通过模拟人脑神经元与突触的运作机制，实现低功耗、高并行度的智能计算。从IBM TrueNorth到英特尔Loihi，全球顶尖实验室正推动这项技术向边缘计算、自动驾驶和医疗诊断等领域渗透，揭示其可能重塑未来AI硬件生态的潜力与挑战。
传统冯·诺依曼架构面临算力瓶颈，神经形态计算通过模拟人脑神经元与突触的并行处理机制，为AI发展开辟新路径。本文解析其技术原理、国际竞争格局及产业化挑战，探讨该技术如何重塑未来计算生态。
