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神经形态计算通过模拟人脑神经元结构，突破传统冯·诺依曼架构瓶颈，实现低功耗、高并行度的智能计算。本文解析其技术原理、发展现状及在边缘计算、医疗诊断等领域的创新应用，探讨该技术如何重塑未来AI芯片设计范式。
本文探讨神经形态计算如何通过模拟人脑工作机制突破传统冯·诺依曼架构瓶颈。从IBM TrueNorth到英特尔Loihi 2，分析第三代神经形态芯片的架构创新，解析其在能效比、实时处理、自适应学习等领域的突破性应用，并展望其在边缘计算、脑机接口等场景的产业化前景。
