计算机体系结构专家、华中科技大学计算机学院教授金海评价此项研究“在类脑计算系统领域做出了基础性、原创性的贡献，有利于自主掌握新型计算系统软硬件核心技术。”
通用计算领域有两个著名概念，一个是“图灵完备性”，另一个是“冯·诺依曼体系结构”。这使得通用计算领域在软件层、编译层和硬件层都有了统一的范式，使不同层次各自发展而又可以无缝兼容。
“但是，现有的类脑计算系统研究大多聚焦于如何实现具体的芯片、工具链、应用和算法的创新，忽略了从宏观和抽象层面上对计算完备性和体系结构的思考，阻碍了类脑计算软硬件的独立发展和互相兼容的可能性，我们一直在思考如何突破这一局面，扩展类脑计算系统的应用场景？”提起科研的初衷，张悠慧告诉记者。
团队针对类脑计算特性——不像通用计算注重每一个计算过程的精确而更注重结果拟合，提出了对计算过程和精度约束更低的类脑计算完备性概念，并且设计了相应的类脑计算机层次结构：图灵完备的软件模型，类脑计算完备的硬件体系结构，以及位于两者之间的编译层。通过构造性转化算法，任意图灵可计算函数都可以转换为类脑计算完备硬件上的模型，这意味着类脑计算系统也可以支持通用计算，极大地扩展了类脑计算系统的应用领域，也使类脑计算软硬件各自独立发展成为可能。
类脑计算机层次结构（左）与现有通用计算机（右）的对比
“一开始审稿人认同我们研究问题的意义，但是并不理解我们对于研究问题的解决思路，对于是否有必要进行底层的计算理论设计，审稿人提出了质疑。”团队成员、计算机系博士后渠鹏说，“但是通过对整体行文逻辑、文章内容和原型实验的反复斟酌修改，以及对研究思路和质疑点的一一反馈，审稿人最后认同了我们的设计理念。”
张悠慧（右）与博士后渠鹏探讨问题
70多页的反馈文件，一次又一次的讨论、修改、迭代，见证了团队一步一步迎难而上的努力。“当审稿人说我们的研究明确了不同领域的分工和接口，将对类脑计算的交叉研究产生积极作用时，真的特别受鼓舞，感觉到团队研究的东西是十分有意义的，也是被类脑计算社区所认可的。”渠鹏说。