梅溪大學的人工智能技術從一開始主要是集中在卷積神經網絡、遞歸神經網絡在內的各種神經網絡算法模型上，研製出了了特定的算法加速器，來加速包括這些人工神經網絡的算法效率，技術路線是從從算法向硬件發展的。
現在華興科技集團公司眾多商業化的項目都是在這個基礎上發展起來的。
現在白冰帶領的技術團隊研究神經元計算機是模擬人類大腦的這種運作機製，而生物的神經網絡從根本上來說是脈衝信號架構，並且是異步的，這跟采用卷積型架構，用數據驅動的並行數字電路來實現的人工智能係統有著非常大的區別。
不過現在華興科技集團公司已經在現有的人工智能技術上吃到了豐厚的技術紅利，所以有充足的資金去支撐白冰帶領的技術團隊研發神經元計算機係統需要的異步電路技術、脈衝信號編碼技術以及脈衝信號處理器研發、脈衝信號網絡架構技術以及神經元網絡係統的控製係統以及係統軟件開發工具軟件。
在神經擬態芯片技術領域現在基本上是萬國商業機器公司以及高通和爾英特和華興科技集團公司在競爭。
萬國商業機器公司的神經元芯片技術來源於米國國防部的DARPA的技術，研發出來的芯片展示了在一百毫瓦的功耗下模擬複雜的遞歸神經網絡的能力，不過這種係統並沒有展現出比華興科技集團公司現有人工神經網絡深度學習技術接近的能力，最大的原因還是在於這套係統自身的性能做得很差，無法做大尺度的圖像識別，即使是做簡單的手寫數字識別的時候識別精度也還沒有上世紀八十年代流行的多層感知機做得好。
高通方麵在這個上麵也是做得不怎麽樣，搞了幾年後就搞不下去了，現在已經轉向了人工神經網絡加速器芯片的研發。
不過白冰帶領的技術團隊研製的神經元係統不僅功耗低，在自主學習能力上表現出了驚人的能力，這個很大的一部分原因是在於楊傑之前提出來的憶阻器器件性研製出來後性能實在是太強了。
另外還有關鍵的原因在於神經元網絡的異步電路技術上華興科技集團公司這邊也是找來了好幾位非常厲害的技術專家，熊貓軟件科技公司為此也是專門為異步電路設計開發了一個編譯工具跟自身現有的EDA工具軟件進行兼容。
通過多年持續不斷地研發，梅溪大學人工智能研究院已經是讓神經元計算機在計算與記憶的一體化、複雜互聯、遞歸、時空編碼、異步、隨機性、高容錯等技術性能方麵取得了很大的進展。 本章已閱讀完畢(請點擊下一章繼續閱讀!)