离散与连续：从流体画到机器人，再到数字与模拟的终极博弈

摩尔定律的终结，让我们重新审视模拟计算像 IBM 的脉冲神经网络（SNN）和各类模拟 AI 芯片，正试图用物理过程的连续性来承载计算，以极低的功耗实现类脑智能。未来的科技突破，不在于谁消灭谁，而在于如何优雅地融合。就像最好的流体画作品，既要有颜料流动的连续性，也要有画家在特定时刻的离散决断（Discretion）。对于机器人而言，只有当它们的“数字大脑”学会理解“模拟世界”的连续之美时，真正的通用

具身智能中长期技术演进路线｜2026规模化落地观察

YOLOv8【第二十四章：生物计算与神经形态硬件篇·第9节】Neuromorphic NMS：事件驱动非极大值抑制实现！