类脑计算机最终的目标是在与人脑同样的体积和能耗下达到类似的神经元和突触的处理速度，从而具备较强的智能处理能力。达到这个目标需要多方面的努力。
在体系结构上，应当脚踏实地，基于现有成熟的CMOS器件工艺，面向智能处理效果最好、应用面最广泛的神经网络模型（目前是深度学习）。通过设计专门的指令集、微结构、人工神经元电路、存储层次，有可能在3~5年内将深度学习模型的类脑计算机的智能处理效率提升万倍（相对于谷歌大脑）。提升万倍的意义在于，可以把谷歌大脑这样的深度学习超级计算机放到手机中，帮助我们本地、实时完成各种图像、语音和文本的理解和识别；更重要的是，具备实时训练的能力之后，就可以不间断地通过观察人的行为不断提升其能力，成为我们生活中离不开的智能助理。
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