类脑计算（brain-like computing），工学-控制科学与工程-智能系统-智能系统-智能，通过借鉴大脑中进行信息处理的基本规律，在硬件实现与软件算法等多个层面，对于现有的计算体系与系统做出本质的变革，从而实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅改进的技术。类脑计算起源于20世纪40年代人工神经网络。概念形成过程随着人工神经网络后续重要理论与算法地突破，学术界认为其与真实的大脑神经系统相距甚远，20世纪80年代神经拟态方法为类脑计算提供了一种新的思路，其核心在于使用更接近于生物神经工作机制的脉冲神经元(spiking neuron)模型，并且在计算过程中，信息都采用脉冲编码，其硬件实现的芯片在体系结构上也有别于擅长精确数值计算的中央处理器/图形处理器（CPU/GPU）。由于计算机体系结构中的传统物理器件体积达到极限，计算能耗增加以及人工智能取得了很大进展，使得类脑计算引起了广泛关注。