对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述，从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性” “基于感知图像做出对客观对象和场景有用的决策。
美国自20世纪90年代起就开展了多个脑科学项目研究，并于2013年正式启动“BRAIN计划”，针对大脑结构图建立、神经回路操作工具开发等七大领域进行研发布局;欧盟自2002年开始对150多个脑科学研究项目进行资助，并于2013年正式提出“人脑计划(HBP)”，试图在未来神经科学、未来医学和未来计算等领域开发出新的前沿医学和信息技术。加拿大、日本、德国、英国等也先后推出脑科学研究计划，希望抢占未来技术的制高点、掌握未来战略的主动权。同时，许多国际企业纷纷推出类脑智能研究计划，在以IBM、微软、苹果等为代表的龙头企业的推动下，类脑智能受到高度关注。
我们不得不承认，简单来说，在一些重复性的工作方面，复杂来说，在一些精确性的计算统计方面，机器的办事效率已经远远超过人类，这也是自动化设备如此受欢迎的原因。但与此同时，效率高的机器也存在不具备人脑的创新性，复杂多样的思维模式的缺点。 我们复杂的思维模式依赖于我们成千上万的神经网络结构，类脑智能就是对神经结构的研究。
而今人工智能已足够强大，比如：语音识别错误率从 23.6% 下降到 5.9%，已达人类听写水平;电视问答节目中，IBM 沃森战胜人类冠军，还能 10 分钟诊断罕见白血病;谷歌阿尔法狗在围棋界已打败诸多高手。为何还需要类脑智能?人工智能在类脑方面尚有局限，比如类脑神经元的模型、网络层次结构。目前应用最多的是深度学习，但需要依赖大数据、运算学习起来的时间也较长。
“类脑智能”就是利用神经形态计算来模拟人类大脑处理信息的过程，这是当前人工智能领域最新的热点方向。
人工智能的技术应用已经在生活中得到广泛的普及，智能家居，服务机器人，智能机器人都为我们带来了和以往电子产品不一样的使用经历，那这种类人脑的背后是怎样的理论研究呢。
当产品与工具进行连接时，安全性就受到了威胁。传统的安全手段给开发者和使用者留下了不好的印象，同时一些过时的做法也无法满足安全性的要求。举个例子，开发者常认为，蓝牙配对对消费者来说是具有挑战性的，从2004年起，配对技术上的巨大变化、配对规范的更新不仅使设备与设备的连接过程变得容易，许多的安全特性，例如加密、信任、数据的完整性、用户隐私也被保护得更好。基于用户需求和对设备的适应度，蓝牙为用户友好、安全连接提供了几个配对方案以供选择。
从应用场景来看，人工智能芯片应用于云端和设备端。 在深度学习的训练阶段需要极大的数据量和大运算量，单一处理器无法独立完成，因此训练环节只能在云端实现。云AI芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、并且能够灵活地支持图片、语音、视频等不同AI应用。我们现在使用的各种互联网AI能力(比如在线翻译、人证比对)，背后都有云AI芯片在发挥作用或提供算力。英特尔、IBM等老牌云服务器芯片厂商同样在积极布局这一市场，各自通过并购、投资、研发等方式不断切入云AI芯片市场。
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