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　　类脑智能主要是通过借鉴大脑神经元和神经环路的结构和功能，面向计算机视觉任务和自然语言处理任务等通用场景构建低功耗、强鲁棒、高性能的感-存-算-一体化的脉冲神经网络计算系统。长期以来脉冲神经网络规模和性能受限，近年来由于模型算法和训练框架的进展，展现出强劲的潜力。我们的问题是类脑智能能否启发下一代的人工智能基础模型和计算架构？

　　当前大模型依赖Scaling law通过参数规模算力和数据越来越大而难以为继，迫切要求研究新型的智能计算系统。我们认为类脑智能追求的低功耗、强鲁棒的特点对基于大模型的通用人工智能具有重要意义，可以在边缘端和云端与具身机器人和云服务结合。然而当前脑科学与人工智能存在鸿沟，脑科学领域新机制新现象难以与人工智能模型结合，如何缩小这条鸿沟？如何架构二者之间的桥梁？如何从哪些维度进行科学和技术的探索？这个是本论坛主要的议题和方向。

　　田永鸿，北京大学博雅特聘教授，IEEE Fellow，北京大学深圳研究生院信息工程学院院长

　　北京大学博雅特聘教授，博士生导师，IEEE Fellow，北京大学深圳研究生院信息工程学院院长，鹏城实验室网络智能部副主任兼云脑研究所所长，国家杰出青年科学基金获得者。主要研究方向为分布式机器学习、神经形态视觉和视频大数据。累计主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金杰青/重点/重大仪器项目等国家、省部级与企业合作项目40余项，累计发表学术论文300余篇，两获国际期刊和会议最佳论文奖；拥有美/中国发明专利95项，获国家技术发明二等奖1次、国家科技进步二等奖1次、教育部科技进步一等奖1次、中国电子学会技术发明一等奖和自然科学二等奖各1次，是首届高校计算机专业优秀教师奖励计划获奖者。

　　马征宇，鹏城实验室副研究员，博导。本科毕业于中国科学技术大学少年班学院，博士毕业于圣路易斯华盛顿大学物理系。采取“机制引导，数理驱动”的方法，构建了“生物实验—物理动力学建模—类脑模型算法研究”闭环体系，实现对神经科学与人工智能的双向赋能。以第一/通讯作者发表（含录用）顶级期刊及中国计算机学会推荐A类（CCF-A）等论文二十余篇，其中包括NEURON、NeurIPS（Spotlight）、AAAI（Oral）、《科学通报》等。获得广东省特支、深圳市高层次人才、国家优秀自费留学生奖。

　　李国齐，中国科学院自动化所研究员，博士生导师，脑认知与类脑智能全国重点实验室副主任，通用类脑智能大模型北京市重点实验室主任，国家杰出青年基金获得者；在Nature、Nature子刊、Science 子刊等期刊和AI顶会上发表论文 200余篇，论文被引用1.6万余次；主持国家自然科学基金重点项目、联合重点项目、科技部重点研发项目等30余项；担任IEEE TNNLS，IEEE TCDS和清华大学学报-自然科学版编委；曾获得中国自动化学会自然科学一等奖，ECCV最佳论文奖提名，中国算力大会最佳论文奖，曾入选北京市杰青，北京智源青年科学家，中国科学院百人计划，DeepTech中国智能计算科技创新人物，中国算力青年先锋人物。

　　张悠慧 ，清华大学计算机系研究员、博导，国家高层次人才计划入选者。研究领域为新型计算机体系结构、类脑计算基础软硬件。以第一作者/通讯作者发表NATURE、ASPLOS、MICRO、PPoPP、DAC、NIPS、IEEE TC/TPDS等重要学术期刊、会议论文数十篇。获得包括国家科技进步二等奖、高等教育国家级教学成果奖二等奖、北京市自然科学一等奖、世界互联网大会领先科技成果奖、国内十大科学进展、CCF技术发明奖等在内的国际国内奖项10余项。

　　尚德龙博士，男，中国科学院微电子研究所研究员、博士生导师，中科南京智能技术研究院副院长，江苏省脑机接口重点实验室副主任、南京市类脑计算工程研究中心主任、中国神经学会会员。参与领导了科创2030项目、“七五”“八五”国家重大科技攻关项目、欧盟HBP项目、英国EPSRC项目等，荣获中国科学院科技进步一等奖、美国第10届 PCB&MCM 技术领先奖数字一等奖、国家“八五”期间重大科技成果奖、中国科学院科技进步三等奖、IET计算机及数字技术全球技术创新奖、英国大学发明创新奖、南京市企业科技创新成果十大典型案例荣誉称号、南方周末科创大会年度科创力产品荣誉。发表论文150余篇，专著译著4部，主要成果“问天I”类脑计算机、KSJ2850计算机、KSJ2300 高档服务器、SpiNNaker类脑计算机、直接映射异步设计方法、基于能耗配置的计算技术、异步通讯技术等。

　　刘泉影，博士，南方科技大学长聘副教授，PI。2010年/2013年毕业于兰州大学信息学院，获学士/硕士学位。2017年于瑞士苏黎世联邦理工学院获博士学位，其后在美国加州理工学院从事博士后研究工作。2019年8月回国，在南方科技大学成立神经计算与控制实验室（NCC lab）。主要研究方向是多模态神经信号处理算法、脑网络动力学建模、神经编解码算法、神经调控优化算法等工作，致力于从人工智能、控制理论和脑科学交叉融合的视角，发展基于AI的多模态神经解码算法，构建数据驱动的AI孪生脑模型，研发智能化的闭环神经调控系统，推动“读出-写入”双向脑机接口技术的发展，为解码脑功能和干预神经疾病提供全新范式，已在Nature Methods、The Innovation等期刊，NeurIPS、ICML、ICLR等机器学习顶会上发表论文60余篇。

　　杜凯博士现任清华大学心理与认知科学系助理教授，长期从事神经科学与类脑智能交叉研究。他于2016年在瑞典卡罗琳斯卡医学院神经科学系获得博士学位，是欧盟“人脑计划”中“大脑仿真平台”瑞典团队的核心成员之一。2020年至2024年，任北京大学人工智能研究院助理研究员/副研究员。杜博士在大脑精细建模与类脑计算领域取得了一系列成果。他构建了首个针对基底核脑区的高精度神经元模型，为解析该脑区的功能机制奠定了重要基础；并自主开发了高性能计算框架DeepDendrite，大幅提升了复杂脑模型的模拟效率，并将树突计算原理与人工智能模型深度融合，推动了“树突神经AI”的发展。此外，他与北京智源人工智能研究院合作，构建了首个具备环境交互能力的精细线虫模型（Zhaoet al.,Nature Computational Science, 2025），为多尺度神经模拟与智能行为建模提供了新范式。截至目前，杜博士以第一作者或通讯作者身份在《Proceedings of the National Academy of Sciences（PNAS）》、《Nature Communications》等国际顶级期刊发表多篇研究论文。其当前研究聚焦于：脑的精细仿真与多尺度建模, 树突计算机制及其神经调控以及基于精细神经模型的新型人工智能理论与系统（Dendritic NeuroAI）。

　　邓磊，清华大学类脑计算研究中心，副教授、博导，仪器科学与技术研究所副所长，国家高层次青年人才，IEEE Senior Member。从事类脑智能研究超过12年，在Nature、Nature Communications等发表论文100余篇，谷歌引用10000余次，获授权专利30余项。担任Frontiers in Neuroscience编委、中国人工智能学会脑机融合专委会委员、中国认知科学学会计算神经工程专委会委员和多个国际会议的分论坛主席及程序委员会委员。入选ScholarGPS全球前0.05%顶尖学者榜单、Elsevier全球前2%顶尖科学家榜单、金国藩青年学子奖、北脑青年学者、吴文俊人工智能优秀青年奖、MIT TR 35 China、Intel中国学术成就奖等荣誉，代表成果获中国科学十大进展、北京市自然科学一等奖、中国自动化学会自然科学一等奖、中国计算机学会技术发明一等奖等奖项。