人脑是一台先进的高性能生物计算机，可以高效，低功耗地并行处理多个复杂任务。长期以来，科学家一直在追求可以与人脑匹敌的人工智能（AI）。基于神经形态计算平台的尖峰神经网络模拟了智能大脑的体系结构和信息处理，为构建AI提供了新见识。材料工程、器件物理、芯片集成和神经科学的快速发展，使神经形态计算取得了令人振奋的进展，其目标是克服von Neumann瓶颈。

综述要点：

于此，深圳大学韩素婷、周晔等人回顾了与神经元和生物神经系统突触的结构和工作原理有关的基础知识。然后概述了神经形态硬件系统的开发，从人工突触和神经元到基于尖峰的神经形态计算平台。希望这篇评论能够为类脑计算的发展提供新的思路。

部分图文：

生物和人工计算系统的示意图

生物学神经元模型的基本结构以及产生动作电位的相应分子基础的示意图

突触传递的主要方式

参考文献：

Yang, J.‐Q., et al., Neuromorphic Engineering: From Biological to Spike‐Based Hardware Nervous Systems. Adv. Mater. 2020, 2003610.

https://doi.org/10.1002/adma.202003610