瞬悉与 Yan，非 Transformer 路线的 " 两极相遇 "：一篇关于长序列推理与物理世界感知的互补性分析

非 Transformer 架构的类脑智能路线，正在从 " 边缘探索 " 走向 " 主流共识 "。瞬悉（SpikingBrain）与 Yan，作为这条路线上的两个标志性成果，其技术特质显示出天然的互补性。我们可以从它们各自擅长的信息处理维度来理解这种互补。

一、瞬悉：为 " 长序列推理 " 而生的国家级底座

瞬悉系列由中国科学院自动化研究所李国齐团队研发，其技术定位非常清晰：以 " 内生复杂性 " 替代 " 外生复杂性 "，通过借鉴大脑神经元脉冲驱动机制，实现超长序列的高效处理。

根据中科院公开的技术参数，瞬悉 1.0 的核心突破在于：

超长序列处理能力：基于线性复杂度的架构，在 400 万 token 的超长序列下，首 token 生成速度相比 Transformer 架构提升超过 100 倍。这使得它在处理法律 / 医学文档、高能物理实验数据、DNA 序列等长文本场景中具备显著优势。

极致的数据效率与低功耗：仅需约主流模型2% 的预训练数据量，即可在多项语言理解任务中达到与开源 Transformer 模型相当的性能。通过动态阈值脉冲化策略，实现了超过 69% 的稀疏度，为低功耗运行提供了基础。

瞬悉 2.0 进一步强化了这些优势：在 400 万 token 长度下实现10.13 倍的首 Token 生成加速；训练数据量从 150B 降至14B，成本降低10 倍以上；模拟显示，其方案可使神经形态芯片面积减小 70.6%，功耗降低 48%。瞬悉的核心能力，本质上是对复杂符号系统与长序列逻辑关系的高效建模。

二、Yan 大模型：扎根于 " 物理世界信号 " 的端侧智能

与瞬悉的 " 国家级底座 " 定位不同，Yan 大模型由岩山科技旗下岩芯数智团队自研，它的能力偏向 " 端侧 " 与 " 物理世界 "。Yan 架构是国内首个非 Transformer、非 Attention 机制的备案大模型，核心采用类脑激活机制与MCSD 模块，替代 Transformer 中的注意力机制。

Yan 的技术路线强调：

原生记忆与自主学习：Yan 2.0 Preview 新增 " 记忆模块 "，使模型能够在端侧持续学习并自主优化，实现 " 训推同步 "。这使它区别于只能进行静态推理的传统模型。

端侧部署与离线运行：Yan 模型可在树莓派、无人机、机器人、PC、手机等低算力设备上离线运行，秒级实时响应，不依赖云端算力。它已在乐聚机器人上验证了 " 离线理解模糊指令并驱动机器人运控系统 " 的能力。

贴近物理世界的信号处理：Yan 的设计初衷，正是让 AI" 走向物理世界 "，在真实的、实时的交互中学习和决策，而非被动处理整理好的 " 二手数据 "。

Yan 的核心能力，是对物理世界的第一手信号（传感器数据、实时交互、非结构化环境） 进行快速、低功耗的感知与响应。

三、天然互补：长序列推理 × 物理世界信号

瞬悉与 Yan 的能力差异，不是 " 优劣 "，而是层级的互补：

长序列逻辑推理：处理复杂文档、多轮对话、长上下文理解

物理世界信号处理：实时传感器数据、离线决策、环境交互

符号化的 " 二手信息 " 与长序列知识

物理世界 " 一手信号 "（传感器、脑电波、路况）

信息密度高、序列长度大

数据维度多、实时性强

超长序列加速（400 万 token + 100 倍 +）

毫瓦级功耗、端侧离线运行、实时自主学习

正如 RockAI CEO 刘凡平在技术分享中指出，当前大模型 " 需要从物理世界获得海量数据，然后让更大的算力训练它 "，这种做法 " 不太合理 "，而 " 让模型走向现实世界 " 才是根本方向。Yan 承担了 " 走向世界 " 的任务，而瞬悉则为这个世界模型提供了 " 处理复杂背景知识 " 的底座。

2026 年 4 月 28 日，岩思类脑与 " 通用类脑智能大模型北京市重点实验室 "（李国齐团队）签署战略合作协议，双方将 " 重点推动类脑大模型与神经仿真平台的构建 "，并与现有脑电解码、睡眠干预等技术结合。当瞬悉的 " 长序列推理 " 能力与 Yan 的 " 物理世界感知 " 能力融合时，它们共同构成的将是一个既有深度又有广度的类脑智能体系。

四、结论：非 Transformer 路线的 " 两极相遇 "

Yan 与瞬悉的融合，不是简单的 " 技术叠加 "，而是非 Transformer 路线在 " 物理世界信号 " 与 " 长序列逻辑 " 两个维度上的同时突破。

这种融合恰好解决了当前大模型的两个核心痛点：

Transformer 无法走向物理世界：它只能在 " 二手信息 " 中推理，对实时交互和环境理解存在结构性缺陷。

Transformer 无法高效处理超长序列：O ( n ² ) 复杂度构成资源消耗的主要瓶颈。

当 Yan 的 " 端侧实时感知 " 与瞬悉的 " 超长序列推理 " 在同一技术体系内实现协同，其能力将覆盖从 " 最贴近物理世界的基本信号处理 " 到 " 最复杂的长序列逻辑分析 " 的完整光谱。这种互补性，或许正是非 Transformer 路线走向成熟的重要一步。