脑机接口新突破：汉语实时解码与数字孪生脑探索

去年7月，一名运动功能障碍患者成功植入了脑虎科技设计的256通道柔性脑机接口设备。经过短短两周的训练，该患者已能通过意念操作社交媒体应用并控制智能轮椅。同年12月，另一名语言功能障碍患者也植入了同款设备，并成功实现了普通话交流，其速度达到每分钟50字（约为普通人语速的三分之一），且延时小于100毫秒。这两个案例标志着国际上首次实现汉语普通话的实时解码，填补了国内相关领域的空白。

在探索人脑这一复杂且精密的系统时，科学家们正逐步揭开智能运作的终极密码。同时，数字孪生脑与类脑智能作为研究的两大核心方向，正展现出巨大的潜力与无限可能。

在2025年世界人工智能大会（WAIC 2025）上，来自中国科学院、复旦大学、浙江大学等研究机构的专家们就孪生脑和类脑智能的异同、研究进展及其对人类社会的意义进行了深入探讨。这些讨论不仅描绘了一幅充满希望的脑科学研究未来蓝图，也预示着这些技术将深刻改变我们的生活。

对于人类而言，这不仅意味着脑疾病诊疗可能迎来“数字实验”与精准干预的新范式，更预示着类脑智能将以更高效、更贴近生物智慧的方式服务于生活的方方面面。

数字孪生大脑：将“大脑”分割成50万份

人脑虽然只有三斤重，能耗仅相当于超级计算机的数万分之一，却由860亿个神经元组成，每个神经元又连接着另外1000多个神经元。面对如此复杂的系统，“如果我不能创造它，我就不能理解它。”这句话在美国著名物理学家理查德·费曼的名言中得到了充分体现。

历经7年攻关，复旦大学特聘教授、博士生导师郑奇宝所在的研究团队构建了一个全人脑尺度大脑模拟平台——数字孪生脑（DTB）。该平台旨在帮助研究人员理解信息在大脑中传播和处理的过程，并促进人工智能的发展和提升脑疾病诊疗水平。

数字孪生脑的形成过程复杂而精细。研究团队首先利用可收集的最精细的大脑影像数据，建立一个介观尺度的大脑模型。随后，通过核磁共振技术获取的脑影像数据，明确这些“小块”之间的连接关系。此外，研究团队还利用数学里的数据同化方法解决了神经元之间细微连接和连接强度获取的问题。

在视觉和听觉实验中，数字孪生脑与人类大脑活动的皮尔逊系数分别达到了0.63和0.57。这表明数字孪生脑在处理视觉和听觉信息时与人类大脑存在较高的相似性。未来，研究团队计划将大脑影像的切割精度提高到1毫米，并进一步完善动力学机制。

类脑研究：追求低功耗高智能

想象一下，当你对计算机说出“有点冷”时，它能明白你想开暖气；而当你朝它喷洒杀虫剂时，它能反馈“有毒气体”。这就是计算机具备类似人脑的“思考能力”。

如果数字孪生脑追求的是“像脑”，那么类脑智能则更关注“用脑的智慧”。当前的人工智能系统普遍面临能耗过高的问题，而生物脑仅用低能耗就能实现复杂的认知功能。这种差距正是类脑智能需要突破的关键方向。

自2012年起，浙江大学计算机学院教授潘纲带领团队致力于类脑计算机研究，并成功研发出达尔文一代、二代类脑芯片。2023年，他们进一步研制成功国际上单芯片神经元规模最大的达尔文三代类脑芯片。

潘纲指出，生物脑的某些机制可能并非智能核心。例如，大脑中90%的能耗用于静息态活动。因此，类脑智能的关键在于提炼生物脑的高效特性，如稀疏连接和动态激活等。这些特性可以让人工智能系统在能耗和性能上实现更优平衡。

跨物种研究：在交互中进化

目前，跨物种脑研究正在成为脑科学研究的重要突破口。不同生物脑的机制探索为智能模型提供了丰富的“进化参考”。尽管低等生物的脑结构相对简单，但其神经环路机制同样具有重要价值。

“真正的具身智能不应止步于动作控制。”郑奇宝团队已启动斑马鱼数字孪生脑研究。他们希望通过这一研究更深入地理解生物的智能机制。

无论是数字孪生脑还是类脑智能，其最终目的都是帮助人类更深入地理解大脑的奥秘并推动人工智能技术突破现有瓶颈。