新闻网讯 9月24日，“科学精神与实践”第363期学术讲座举办。中国工程院院士、中国科学技术大学信息科学技术学院教授、类脑智能技术及应用国家工程实验室主任吴枫受邀做客本场讲座，带来题为“神经孪生智能”的专题分享。副校长高亮、尹周平参加活动。

尹周平详细介绍了吴枫的学术履历、科研深耕领域及重要科研成果。高亮为吴枫颁发主讲嘉宾纪念牌。

吴枫立足当前人工智能产业发展现状，精准剖析现代大模型发展面临的核心瓶颈。他指出，当前人工智能技术普遍存在算力消耗大、数据依赖性强、泛化能力有限等突出问题，发展遭遇阶段性技术壁垒。人脑作为自然界演化形成的、具备通用智能的复杂智能系统，其独特的结构与运作机制，为研发新一代人工智能、突破现有技术局限提供了核心灵感与重要研究方向。基于此，他正式引出神经孪生智能这一前沿交叉研究领域，系统阐释了该方向的核心研究逻辑：通过精准解析生物神经系统结构、重构神经连接关系，结合计算建模与智能功能模拟，深度挖掘生物智能的形成机制，为人工智能技术创新提供全新理论支撑。

在专题分享中，吴枫详细梳理了当前脑科学与类脑智能领域的前沿研究进展，重点介绍了学术界在大脑精细结构解析、神经连接精准重建、神经网络功能仿真模拟等领域的探索成果与技术突破。他以果蝇神经系统研究为典型案例，生动讲解了科研团队如何依托生物神经元真实连接关系，搭建对应的智能计算模型，依托神经结构特征实现生物运动、行为模式的精准模拟。该研究思路打破了传统人工智能模型的设计局限，印证了从生物神经结构出发探索智能本质的可行性，为人工神经网络的创新设计、智能算法迭代升级提供了全新研究视角。

吴枫聚焦自身团队的科研实践，系统介绍了团队在神经结构精准解析、神经关联建模、脑启发智能计算等核心方向的系列研究成果。他表示，神经孪生智能的核心要义是搭建生物神经系统与数字计算模型的双向桥梁，通过对真实神经连接结构、神经活动运行规律的数字化建模与仿真，探索更贴合生物智能本质的信息处理机制，是人工智能、脑科学、计算科学深度融合的新兴研究范式。

针对领域发展前景，吴枫作出专业展望。他坦言，目前神经孪生智能领域仍处于快速探索、迭代发展的初级阶段，在神经结构高精度采集、大规模神经网络数字化重建、神经活动与生物功能精准模拟等关键环节，仍存在诸多亟待突破的科学难题与技术瓶颈。但随着脑科学观测技术、人工智能算法、高性能计算技术的持续革新与深度交叉融合，人类对生物神经网络结构、智能运行机制的认知将不断深化，必将推动类脑智能、新型人工智能技术实现跨越式发展。

在互动问答环节，现场师生积极举手、踊跃提问，围绕神经孪生智能的技术发展现状、未来研究方向、核心技术难点，以及生物神经系统研究对传统人工智能模型优化、下一代智能技术研发的启示等前沿问题，与吴枫展开深入探讨。面对师生们的提问，吴枫结合自身多年科研经验与团队实战成果，逐一细致解答、耐心剖析问题，细致分享前沿科研思路。面对面的学术交流，有效拓宽了在场师生的学术视野，深化了大家对脑科学与人工智能交叉领域的认知与理解，现场学术氛围浓厚，掌声此起彼伏。

校党委学生工作部研究生办公室，机械学院、电信学院相关负责人等参加活动。

编辑：张雯怡

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