清华大学类脑计算研究中心招收2026年博士生

清华类脑计算

清华大学类脑计算研究中心

施路平教授、赵蓉教授、邓磊副教授、郭尚岐助理教授团队

招收2026年推免直博生及普博生

    类脑计算是借鉴人脑信息处理方式，面向人工通用智能，打破“冯·诺依曼”架构束缚，适于实时处理非结构化信息、具有自主学习能力的超低功耗新型计算架构。类脑计算的发展将引领下一次人工智能革命，必将在各个领域极大地拓展人类的智力活动范畴。当前各国研究均处于起步阶段，尚未形成公认技术方案，正是我国信息产业藉此实现跨越式发展的契机。中国脑科学计划“脑科学和类脑研究”的三个重点之一就是发展类脑计算。

    创立于2014年9月的清华大学类脑计算研究中心，由清华大学校内7个院系联合而成，是国内最早进行全方位、系统性研究类脑计算的团队。本中心研究方向包括类脑计算芯片、类脑计算理论和算法、类脑计算软件、类脑计算系统和应用等；中心始终致力于“研究类脑计算、支撑人工通用智能、赋能各行各业”。中心团队提出了发展AGI的类脑计算路线——走借鉴脑科学和计算机科学的“双脑驱动”发展道路。

目前中心研究方向包括类脑计算、类脑感知、类脑算法和模型、类脑机器人系统等方面，代表成果如下：

类脑计算

    2019年8月1日，团队科研成果《面向人工通用智能的异构天机芯片架构》（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）登上了Nature杂志的封面。这是我国科学家在芯片设计和人工智能双领域的首篇Nature文章，同时也是第一篇封面文章。被两院院士评为2019年中国十大科技进展，科技部中国十大科学进展。《自然》总编斯基珀博士赞誉：“清华天机芯片的论文将人工智能中的计算机科学研究与神经科学研究结合起来，是人工智能领域的重要里程碑”。

    2020年10 月 14 日，由本团队首次提出的“类脑计算完备性及计算系统层次结构”，再一次登上《Nature》杂志，实现清华大学在类脑计算领域的Nature“三连发”。

类脑感知

    2025年5月30日，本团队提出了基于原语表示的多通路互补类脑视觉感知新范式，成功研制出类脑互补视觉芯片“天眸芯”，实现开放世界中的高速、高精度、高动态范围视觉感知，并发展了软件、算法、数据集和系统，在自动驾驶复杂开放道路下展示了优异的性能。再一次作为封面文章发表在《自然》上，被两院院士评为2024年中国十大科技进展，荣获世界互联网大会领先科技成果奖。

类脑算法和模型

    团队在人工智能领域持续产出高水平研究成果，相关论文发表于 Nature Electronics、Nature Communications、IEEE TPAMI、NeurIPS、ICML、AAAI 等国际顶级期刊与会议，在类脑学习算法、类脑强化学习、世界模型高效脉冲神经网络等方向积累了扎实基础。面向下一代智能发展需求，团队进一步聚焦类脑大模型、类脑世界模型及类脑智能与生命科学交叉研究，致力于探索受脑启发的基座大模型、世界模型与机器人智能算法，并推动大模型赋能脑科学与生命科学研究，涵盖基因致病分析、生命科学底层机制探索、脑疾病医学、脑机接口等研究方向。

类脑机器人系统

    2023年5月10日，团队借鉴大脑位置识别的神经机制，提出了一种类脑多模态混合神经网络，并结合类脑视觉传感器和类脑计算芯片硬件研发了一套类脑机器人通用位置识别系统NeuroGPR，在复杂环境中让机器人具备高鲁棒、低功耗、低延时的智能定位能力。该成果以封面文章发表在Science Robotics期刊。

    目前类脑计算研究团队有教授十余名，研究生数十名。类脑研究团队十分注重博士生科研能力的培养和人生理想的建立，定期进行组会和学术报告，帮助师生拓宽研究视野和思路。师生之间交流融洽，沟通充分，每位同学都能得到全面的学术指导。类脑计算研究中心具有充足研究经费和计算资源、实验设备，且十分支持学生参加国际会议和出国访学，博士生还可依托类脑中心的平台，与计算机系、自动化系、生医系等联合培养。

    类脑计算研究中心现招收推免生（2027年9月入学）及普博生，中心主任施路平教授、赵蓉教授、邓磊副教授、郭尚岐助理教授团队拟招收博士生若干名。欢迎有数学、物理、计算机、电子信息、微电子、神经科学、自动化、材料、精密仪器背景的同学前来申报。

    有意报名本团队的同学将个人材料同时发送至施路平教授（lpshi@tsinghua.edu.cn）、赵蓉教授（r_zhao@mail.tsinghua.edu.cn）、郭尚岐助理教授（shangqi_guo@mail.tsinghua.edu.cn）和孟同学（myp23@mails.tsinghua.edu.cn）。材料应当包含个人简历和学习成绩单，如果有科研和竞赛成果，欢迎一并附上相关材料，收到材料后我们会尽快联系您。

    对以上信息有疑问者，欢迎咨询：myp23@mails.tsinghua.edu.cn。

参考文献

[1] Pei, J., Deng, L., Song, S. etal. Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chiparchitecture. Nature 572, 106–111 (2019).

[2] Zhang, Y., Qu, P., Ji, Y. etal. A system hierarchy for brain-inspired computing. Nature 586,378–384 (2020).

[3] Yang, Z., Wang, T., Lin, Y. et al. Avision chip with complementary pathways for open-world sensing. Nature 629,1027–1033 (2024).

[4] Yu F, Wu Y, Ma S, et al. Brain-inspired multimodal hybrid neural network for robot place recognition[J]. Science Robotics, 2023.

[5] Ma S, Pei J, Zhang W, et al. Neuromorphic computing chip with spatiotemporal elasticity for multi-intelligent-tasking robots[J]. Science Robotics, 2022.