这位人类开启人工智能新时代指明了方向。

第二个优点就是能量承载方式不一样。

普通的半导体芯片是依靠电能驱动，而神经元芯片则是依靠生物能驱动。

为了能够保证神经元能够长久的保持健康的工作状态。

在设计神经元计算组的过程之中，生物实验室也利用了细胞的全能型技术，并且将联合菌落利用在了计算组之中。

所以使用神经元芯片的时候，并不是给芯片通电，而是给神经元芯片增加营养物质。

这就类似于你的大脑需要工作，要的并不是对大脑进行充电而是补充能量一样。

如此以来就能够保证神经元芯片在大部分场景都能够工作，甚至能够持续在无法通电的移动场景工作。

这意味着一轮新的移动智能终端设备即将来临。

但是神经元芯片也有两个缺点。

一个是芯片本身比较脆弱。

神经元是一种生物组织，而不是一种机械产品。

所以从表面来看，它本身是比较脆弱的，经不起剧烈的颠簸和磕碰。

这就需要为神经元芯片设计一个比较坚硬的外壳。

其实无论是神经元芯片还是传统的半导体芯片都比较脆弱。

传统的半导体芯片，看着外观比较坚硬，实际上如果你让芯片有磕碰，一样会失去工作能力。

第二个缺点就是神经元芯片的逻辑、数据运算能力比较弱。

这里指的比较弱，并不是它没有办法计算高难度的逻辑或者是数学，而实际上速度比较慢。

这在当初开发神经元计算组的时候就发现了。

以一道高数题为例子。

神经元芯片和已经设定了程序的传统半导体芯片同时运算，那么肯定是传统的半导体芯片，在短时间内就能够给出答桉。

但是并不意味着神经元芯片无法计算，只要给他足够的时间，他也能够将正确的答桉算出来。

当然，神经元芯片还有一个特点。

那就是不断的自我学习能力。

比如某种特别困难的问题，如果你没有给半导体芯片预测程序，那么半导体芯片是无论如何都算不出来的。但是。

就算是芯片搭载的计算机载体有类似的计算应用程序，半导体芯片也是没有办法计算的。

但如果是神经元芯片神经计算过类似的运算，或者是有相关的基础，那么她自己很有可能会实现自我学习，完成计算。

只是目前在实验室，神经元芯片的这样一种自我学习功能，被实验室给阉割限制了。

阉割和限制之后神经元芯片也拥有自主学习的意识。

但是没有独立的人格，也不会形成为独立的人格。

无法形成独立的人格，就没有自我意识。

那么神经元芯片就终究是一种计算芯片，而并不是一个独立的生命体。

生命科学和医学实验室在和芯片实验室联合开发神经元芯片的时候，努力将半导体芯片的优势和神经元芯片的优势结合在一起。

所以他们通过特殊的方式进行芯片封装形成了目前摆在陈潇面前的，被命名为“惊鸿”的生物芯片。

在封装的过程之中，实验室充分考虑了两种芯片不同的优点，并且将该优点结合起来。

如此以来惊鸿生物芯片既有当初碳晶芯片超快的运算能力，也拥有神经元芯片丰富的情感。

屈萍说道：“我们将惊鸿芯片用于pc领域，并且让她和小荧语音助手相结合，能够明显的感觉到，小荧语音助在学习能力和情感交流上面得到了极大的加强，比起当初依靠语言库识别语言并且进行自动回复要强了无数倍。”

“能够明显察觉到的改变就是，小荧语音助手的学习能力更强，更加像一个人。”

屈萍将相关的测试报告递到了陈潇的面前。

陈潇这报告，发现在测试的过程之中。

小荧语音助手仅仅只用了半个小时，就完全适应了主人的表达意图，理解主人要表达什么，并且及时给予反馈。

这种学习速度就非常的快了。