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对于现有的计算体系与系统做出本质的变革，从而实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅改进。过去几十年来通讯与计算机技术的长足发展带来了信息化革命，但现有计算系统仍然面临2个严重的发展瓶颈：一是系统能耗过高，二是对于人脑能轻松胜任的认知任务（比如语言及复杂场景的理解等）处理能力不足，难以支撑高水平的智能。大脑在这两个方面的明显优势使得借鉴大脑成了一个非常有前景的方向。类脑计算是生命科学，特别是脑科学与信息技术的高度交叉和融合，其技术内涵包括对于大脑信息处理原理的深入理解，在此基础上开发新型的处理器、算法和系统集成架构，并将其运用于新一代人工智能、大数据处理、人机交互等广泛的领域。类脑计算技术有望使人工信息处理系统以非常低的能耗，产生出可以与人脑相比拟的智能。很多人认为，这一方向的实质进展将可能真正开启智能化革命的序幕，从而对社会生产生活带来深刻地变革[2] 类脑计算的研究大致可以分为神经科学的研究、特别是大脑信息处理基本原理的研究，类脑计算器件（硬件）的研究和类脑学习与处理算法（软件）的研究3个方面。在神经科学领域，过去几十年间，特别是过去10年左右的时间，取得了非常快速的发展。现在对于大脑的工作原理已经积累了丰富的知识，这为类脑计算的发展提供了重要的生物学基础。人脑是一个由近千亿的神经元通过数百万亿的接触位点（突触）所构成的复杂网络。感觉、运动、认知等各种脑功能的实现，其物质基础都是信息在这一巨大的网络当中的有序传递与处理。通过几代神经科学家的努力，目前对于单个神经元的结构与功能已经有较多了解。但对于功能相对简单的神经元如何通过网络组织起来，形成我们现在所知的2为高效的信息处理系统，还有很多问题尚待解决。脑网络在微观水平上表现为神经突触所构成的连接，在介观水平上表现为单个神经元之间所构成的连接，在宏观水平上则表现为由脑区和亚区所构成的连接。在不同尺度的脑网络上所进行的信息处理既存在重要差别，又相互紧密联系，是一个统一的整体。目前神经科学的研究热点就主要集中于在上述各层面解析脑网络的结构，观察脑网络的活动，2终阐明脑网络的功能，即信息存储、传递与处理的机制。要实现这一目标，需要突破的关键技术是对于脑网络结构的2与快速测定，脑网络活动的大规模检测与调控，以及对于这些海量数据的高效分析，此外也亟需在实验数据的约束下，建立适当的模型和理论，形成对脑信息处理的完整认识[3]。  类脑计算器件研究的初衷是在不影响性能的前提下，大大降低功耗，或者在相似功耗下，极大提高速度。现代计算机虽然具有惊人的运算能力与运算速度，但与之相伴的是高昂的能量消耗。大型计算机的功耗往往在兆瓦量级以上，与之相比，成年人大脑的功耗只有大约20 W。巨大的能耗严重限制了系统进一步向微型化的方向发展（因为难以散热），也会使得复杂的嵌入式应用和远程应用，比如宇航探索，缺乏足够的计算能力支持（因为难以携带足够的能源）。现代计算机能耗高的一个重要原因是计算机普遍采用的冯.诺依曼架构。冯氏架构中，信息处理单元与存储单元是分离的，这样在运算过程中，势必要经常将数据在处理单元与存储单元之间进行传递，这一看似简单的过程却能贡献系统近50%的功耗。与之相比，在生物脑中，信息的处理是在神经网络中实现，而数据本身则是分布式的存储于网络的各个节点（比如由神经元内的离子浓度表征）以及节点之间的连接（比如由突触的强弱表征）上，运算和存储在结构上是高度一体化的。这样，用少量甚至单个电子器件模仿单个神经元的功能，而将数量巨大的电子“神经元”以类脑的方式形成大规模并行处理的网络，以进行计算，就成为了非常有吸引力的方向。目前研究的热点包括寻找更适合的器件以模拟单个神经元（比如忆阻器），设计非冯氏体系为基础的处理器等。近来IBM公司研发的TrueNorth芯片是这一领域的代表性进展，由于使用了非冯氏结构体系和其他一系列措施，实现了对于功耗近2个数量级的降低（图1）[4]。另外的重要进展还包括研发专用处理器，针对深度神经网络等类脑算法进行专门优化，以提高速度、降低功耗[5]，由于这一领域的算法已在图像、语音识别等方面有成熟的应用，此类专用处理器有望能较早投入实际运用。Fetch instruction and output instruction (LD/LDI/LDP/LDF/OUT)

In March 2016, the match between AlphaGo and a professional Go player aroused great attention on ARTIFICIAL intelligence. Did the computer beat the best of mankind in an admittedly very complex computational and intellectual task by virtue of brain-like intelligence? From the perspective of system structure, AlphaGo combines deep neural network training and Monte Carlo simulation [1]. Broadly speaking, deep neural networks are brain-like forms of computation, while the Monte Carlo method takes advantage of the speed of the machine and simulates a huge number of possibilities for further judgment, which now seems not to be how the brain works. Therefore, AlphaGo can be said to be a success achieved by combining brain-like and non-brain-like computing and intelligence and giving full play to their respective strengths. In addition to the deep neural network used by AlphaGo, what other aspects of brain-like computing and intelligence are currently being studied? What breakthroughs might be brought about in the near future?

1, rich interface, support Ethernet, serial port, CAN port, IO port and other equipment access and Ethernet, 2G/3G/4G network access;

2, embedded with hundreds of industrial protocols, support more than 99% PLC and most of the industrial equipment access;

3, 8GB local storage +SD card support, support local data cache and offline applications;

4, three-in-one serial port, support RS485/RS232/RS422 three kinds of electrical interface;

5. Support edge computing, realize data optimization, real-time response, agile connection, model analysis and other services at the edge nodes of the Internet of Things, effectively share cloud computing resources and support simultaneous access of multiple devices;

6, support DC9~36V wide voltage input, adapt to a variety of complex industrial site;

7, support LED lamp customization, users can define LED lamp according to need (such as equipment status, edge calculation results, etc.);

8, no client, support on-demand remote upload, download, effectively save network traffic;

9, support gateway health self-diagnosis, fast detection of gateway failure;