一种类脑智能驱动的异构融合方法、系统、设备及介质

本发明涉及类脑智能驱动技术领域，尤其涉及一种类脑智能驱动的异构融合方法、系统、设备及介质，通过融合架构构建协同计算基础，整合类脑脉冲单元与深度学习单元，配合双向信号转换实现异构数据交互；提出跨模态蒸馏算法，通过对比学习迁移源模态至目标模态知识，引入元学习框架优化迁移过程，支持少样本任务适配并增强多模态数据支撑；基于量子增强计算模块，利用量子态特性编码神经脉冲信号，结合量子优化算法将参数求解转化为哈密顿量优化问题，形成经典‑量子混合计算框架；通过事件驱动计算、长距离依赖建模及量子加速机制，实现跨模态知识迁移、自适应任务优化与计算效率跨越式提升，推动人工智能技术升级。