WRC2026 | 别急着给机器人更强「大脑」，先补上更省电的神经系统
产业动态AI 80
来源：雷峰网发布时间待核实
类脑计算正从感知和低层控制切入机器人。 作者丨魏溶 编辑丨岑峰 “如果未来全球真的部署10亿至100亿台高度依赖AI的人形机器人，今天这套计算方式，还供得起电吗？” 德国慕尼黑工业大学教授Alois Knoll在2026世界机器人大会“类脑智算，让机器人学会自主决策”圆桌会议开场时提出了这个问题。 过去讨论计算中心，人们习惯谈千万亿次浮点运算、百亿亿次浮点运算；如今，随着AI基础设施不断扩张，数据中心的建设规模越来越多地与吉瓦级电力联系在一起，算力的度量衡，正在从“百亿亿次浮点运算（Exaflops）”变成“吉瓦级功耗（Gigawatts）”。 当AI进一步从数据中心进入实体世界，能源问题还会被继续放大。Knoll判断，如果人形机器人未来真的走向十亿级部署，沿用当前高功耗计算模式，累计能源需求可能变得难以承受。 产业因此需要寻找传统计算架构之外的其他可能性，神经形态计算便是其中之一。 Alois Knoll 教授在开场时曾回顾了这段历史：从百年前的神经元观察，到欧洲“人类大脑计划”中被架构师 Steve Furber 戏称为“智能水平大约等同于五只老鼠”的早期类脑系统，再到如今试图接管…