类脑计算智能的研究主要致力于通过模拟和借鉴大脑的结构与功能，发展能够自主学习、适应复杂环境的智能系统。具体研究方向包括：（1）类脑结构与功能的模拟，研究通过模拟大脑的神经元和突触网络，特别关注生物神经元时空动态建模、脉冲神经网络（SNN）以及突触可塑性机制建模等；（2）生物启发的计算模型设计，借鉴人脑的学习和记忆机制，提升人工/脉冲神经网络的性能、效率、鲁棒性等；（3）跨领域应用，展开类脑脉冲计算模型在计算机视觉、自然语言处理、生成任务、多模态任务中的应用探索；（4）神经形态硬件设计，探索类脑算法-硬件协同设计实现低功耗、高性能、低时延的类脑系统。