本文介绍了一种将脉冲神经网络与超维计算相结合的创新控制任务方法HyperSNN，通过整数加法替代浮点乘法，降低能源消耗，提高鲁棒性和准确性。在AI Gym基准测试中，HyperSNN的控制精度与传统机器学习方法相当，但能量消耗仅为1.36%到9.96%。此外，HyperSNN适用于交互式、移动和可穿戴设备，具有更强的鲁棒性，促进了能效和鲁棒系统设计的发展。