神经形态计算（Neuromorphic Computing）是一种受生物神经系统启发的计算范式，它通过模拟大脑神经元和突触的结构与功能，在硬件层面实现事件驱动、并行处理的信息操作，旨在提供高效、低功耗的实时计算能力。与传统冯·诺依曼架构不同，神经形态系统能够直接处理时空模式数据，在特定任务如模式识别和自适应决策中展现出卓越性能，但其设计仍局限于模拟生物过程的简化模型。
在AI产品开发的实际落地中，神经形态计算正逐步应用于边缘AI设备、自动驾驶汽车和智能物联网系统，提供节能高效的实时处理能力。例如，神经形态芯片如IBM的TrueNorth和英特尔的Loihi，已在低功耗视觉感知和自适应控制场景中实现初步商业化，为AI硬件创新开辟了新路径，推动产品在资源受限环境中的部署。
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