人脑是世界上最复杂的一种物质，是自然界长期进化的产物，大脑的工作机制至今仍是有着神秘光环的科学领域。类脑智能被视为人工智能的终极目标，也被称作“下一代人工智能”。2017年1月，国家发改委正式批复同意由中国科学技术大学作为承担单位，建设类脑智能技术及应用国家工程实验室。这是我国类脑智能领域迄今唯一的国家级科研平台，也是合肥综合性国家科学中心重要建设单元。也正是在这一年，1989年出生的刘海峰在即将博士毕业的人生十字路口作出了一个果敢的决定，一头扎进科研成果转化中，从昔日“学霸”向未来“创业家”转变。刘海峰本科毕业于中国科学技术大学，2012年曾获得该校本科生最高荣誉——“郭沫若奖学金”，后进入微软亚洲研究院（MSRA），攻读联合培养博士学位。其间，在计算机视觉等领域的顶级期刊上发表多篇高水平论文。2017年9月，依托类脑智能技术及应用国家工程实验室，合肥中科类脑智能技术有限公司在“中国声谷”正式成立。28岁的刘海峰担任董事长兼总经理，带领团队实现人工智能核心技术与产业融合，通过提供产品和系统解决方案来推动产业的智能升级转型。公司目前已在能源、交通、教育、AI平台等领域落地智能化产品解决方案，并以能源行业为标杆，逐步在不同行业场景深度赋能。在交通领域，他们研发了首款“动态交通智能执法机器人”。据刘海峰介绍，该系统由“端+云”构成，前端设备在车辆行驶过程中自动识别交通违法行为，同步进行取证，自动上传视频与照片，后台接收后可以自动审核处理。不仅规避了人工拍摄取证造成的行车不安全因素，也大大提升审核准确度及效率，目前已被多个城市的交警部门所采用。如果把交通行业的这项技术创新视作对大脑工作原理的初步借鉴，那么类脑技术在能源领域的应用则是让计算机同时拥有了视觉、听觉和嗅觉。据刘海峰介绍，传统的电力变压器运行检查，一般包括外部目视检查、耳听检查、嗅觉检查、手摸检查。尽管人工24小时不间断，难免也有疏忽。通过海量数据集的收集、训练和验证，计算机可以根据味道分子的结构特征、声音的频率等，模拟人类输出对味道和声音的认知，进而判断是否存在问题。针对电力场景特性，中科类脑结合人工智能、边缘计算技术，研发多种关键技术，如小样本学习、电力3D场景仿真、基于学习的分割算法等，构建“端-边-云”协同解决方案，通过自主感知智能终端、边缘“智能+”类脑盒子、业务赋能云平台的协同融合，对通道环境、塔杆本体和基础设施进行智能分析，识别异常信息，实现提前预警。截至目前，根据变电站及输电线路的真实海量场景数据，中科类脑已开发出120+类算法，助力电力行业智能化转型，保障城乡居民安全供电。为了降低人工智能学习使用门槛、提高开发效率，中科类脑联合类脑智能技术及应用国家工程实验室，构建计算资源、数据资源和技术服务三位一体的人工智能开放平台——类脑智能开放平台。对此，刘海峰形象地作了一个比喻：“这是一个孵化性的平台，就像是一个厨房，基础算力就像厨灶，海量数据是素材，机器学习算法是调料，作为厨师的开发者，在云上就能轻松使用，大大提高了开发效率、让他们有更多精力专注在本领域的科研上。”新冠肺炎疫情期间，中科类脑就曾向高校、科研机构、医疗公司、医院等单位免费开放类脑智能平台，支持疫情相关的智能计算、智能分析工作。目前，类脑智能开放平台2.0版已上线，平台使用率稳定持高，活跃用户1万人次/日，使用量达到70%，孵化催生了一批大型的国家级课题和项目。（中青报·中青网记者王磊）