本文从算法仿生、计算仿生与硬件仿生三条主线系统解析人工智能如何模拟人脑：以深度学习、注意力与强化学习借鉴皮层分工和基底节决策；以脉冲神经网络、STDP与三因子规则逼近生物时序与稀疏；以神经形态芯片实现事件驱动与超低功耗。文中对比ANN、SNN与预测范式的训练信号、能效与硬件友好度，梳理国内外代表性产品与工具链（如天机芯片、Loihi、TrueNorth、SpikingJelly），并提出云训端推的落地路径与评估指标。最后展望多模态自监督、可微分SNN、事件传感与统一编程标准将驱动类脑计算在泛化、鲁棒与能效上迈向新的高度。

本文系统阐释人工智能如何向人脑逼近：以神经网络模仿神经元与突触、用认知架构组织从感知到推理、通过神经形态硬件提升能效与时序表达，并以强化学习、元学习、多模态融合迁移人脑的学习机制；同时以脑机接口与神经数据对齐语义表征，强化可解释性与安全对齐，从功能拟态迈向认知合成。在评估与落地方面，围绕样本效率、鲁棒性、能效、可解释性与合规治理建立指标体系，结合国内外生态优势形成工程闭环，推动AI在通用性与可控性上持续靠近人脑。