3月22日上午，北京市腦科學中心在北京中關(guān)村生命科學園宣布成立。北京市政府和中國科學院等攜手共建，打造國家一流腦科學中心。北京市政府和中國科學院、軍事科學院、北京大學、清華大學、北京師范大學、中國醫(yī)學科學院、中國中醫(yī)科學院等8家單位共同簽署了《北京腦科學與類腦研究中心建設(shè)合作框架協(xié)議》。

該中心將采取全新的體制、機制，吸納海內(nèi)外頂尖專家，在認知障礙相關(guān)重大腦疾病研究、類腦計算與腦機智能、兒童青少年腦智開發(fā)、腦認知原理解析等研究方向集中開展科技攻關(guān)，力爭實現(xiàn)前沿技術(shù)突破，在腦科學與類腦研究領(lǐng)域產(chǎn)出一批重大原始創(chuàng)新成果，將北京腦科學中心建設(shè)成為國際一流的腦科學與類腦研究研發(fā)機構(gòu)。

腦科學與類腦研究是兩個目標完全不同的領(lǐng)域：腦科學的目標是要理解大腦的結(jié)構(gòu)和功能、演化來源和發(fā)育過程，以及神經(jīng)信息處理的機制。類腦研究的目標是研發(fā)出新一代的智能技術(shù)，推動信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

但在競爭激烈的國際科技界，哪個國家能領(lǐng)先占領(lǐng)腦科學和類腦研究的高地，很大程度要看誰能首先做到這兩個領(lǐng)域真正地融合發(fā)展。

《國家中長期科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020）》將“腦科學與認知”列入基礎(chǔ)研究8個科學前沿問題之一。在國家的大力支持下，我國已培養(yǎng)了一批積極參與國際腦科學前沿工作的科學家團隊，建立了一些國際先進水平的技術(shù)平臺。

在腦和神經(jīng)元發(fā)育的分子機制、基因組分析和基因操作技術(shù)、突觸可塑性、膠質(zhì)細胞與神經(jīng)元的交互作用、視覺感知功能環(huán)路、情感情緒的調(diào)控機制、學習記憶和抉擇等腦認知功能的神經(jīng)基礎(chǔ)、多模態(tài)腦成像技術(shù)、腦電信號采集分析、宏觀和介觀層面腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的觀測和分析技術(shù)等方面，已取得了一批國際水平的成果；

理解腦疾病（如老年癡呆癥、帕金森病、抑郁癥、精神分裂癥、毒品成癮等）的發(fā)病機制、精神類疾病的相關(guān)基因研究、精神神經(jīng)藥物研發(fā)和進一步研發(fā)腦疾病的預防、早期診斷和治療手段等方面已具有了初步的條件；腦疾病的轉(zhuǎn)基因獼猴模型制作，已居國際領(lǐng)先；多種腦重大疾病患者的資源庫建設(shè)、致病基因和早期生物標記的篩選等領(lǐng)域已立了一定的基礎(chǔ)。

但是，與發(fā)達國家相比，我國整體水平仍有相當差距，尤其是支撐腦科學研究的先進技術(shù)的原創(chuàng)和研發(fā)能力差距甚大；國際影響力有限，同時缺乏整體、系統(tǒng)性的統(tǒng)籌規(guī)劃。面對時不我待的新形勢，我國必須抓住機遇，推動腦科學研究的跨越式發(fā)展。

腦機智能也得到了我國“973”“863”和自然科學基金項目的支持，其分布在《國家中長期科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020）》前沿技術(shù)中的“智能感知”和“虛擬現(xiàn)實”等領(lǐng)域，同時在重點領(lǐng)域與優(yōu)先主題中“數(shù)字媒體內(nèi)容技術(shù)”也包含了人工智能技術(shù)。

“973”“863”計劃和科技支撐計劃等從不同角度對人工智能研究進行了支持。

自2008年開始，國家自然科學基金委啟動了重大研究計劃“視聽覺信息的認知計算”，連續(xù)5年資助了73個項目?！霸诟兄卣魈崛?、整合和表達”“感知數(shù)據(jù)的機器學習和理解”以及“多模態(tài)信息協(xié)同計算”等核心科學問題上取得進展。

2012年起中科院啟動的B類先導專項“腦功能聯(lián)結(jié)圖譜計劃”，從2015年開始也專門將智能技術(shù)納入其中，進行融合。

通過以上項目的實施，我國在計算機視覺、語音識別、機器翻譯和自然語言理解等領(lǐng)域已達國際先進水平，并在產(chǎn)業(yè)化方面邁出了堅實的步伐。同時我國也在深度學習芯片體系架構(gòu)方面有所創(chuàng)新，并在類腦智能機器人方面率先進行了布局。

但是，與發(fā)達國家相比，在支撐類腦智能的前沿研究以及軟硬件結(jié)合的類腦智能機器人領(lǐng)域的原創(chuàng)與研發(fā)能力方面差距甚大。迫切需要按照“頂天立地”的原則，一方面抓兩個學科的融合，產(chǎn)生原始創(chuàng)新的理論和方法；另一方面要進一步加強技術(shù)的應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化，迎頭趕上人工智能浪潮的到來。