脑科学万字研究：开颅打洞接电线，你敢不敢？

图片来源@视觉中国

文 | 深响，作者｜赵宇

7月17日，"钢铁侠"Elon Musk又搞了个大新闻，宣布名下Neuralink公司已经找到了高效实现脑机接口的方法，一时间引发网友热议。

成立于2017年的Neuralink，是一家研发超脑带宽的脑机接口，实现与人工智能共存共生的初创公司。Neuralink团队此次的突破，也让充满神秘色彩的脑科学再次进入大众视野。

脑科学这个概念本身并不新鲜。2004年4月，美国的《Science》杂志庆祝创刊125周年时，就邀请了全球几百位科学家列出他们认为当今世界最重要的前沿科学问题，最后归纳为125个，其中有18个问题属于脑科学。

在全球科学界久负盛名的《自然》杂志

排在最前面的脑科学问题包括意识的生物学基础、记忆的储存与恢复、人类的合作行为、成瘾的生物学基础、精神分裂症和自闭症的成因等，都是当时人们普遍关心且未被解决的重大问题。

尽管问卷是15年前做的，但直到现在公认的重大脑科学问题依旧没有变化。

大脑是人体最重要的器官，也可能是宇宙间最复杂的物体---- 约有1000亿个神经元，每个神经元与10万个类似的神经元相连，而且每个神经元的放电模式不同，编码模式不同，信息处理方式也不一样。

为了观测大脑结构、洞悉规律，两百年来科学家们可谓煞费苦心。有科学家表示，目前人类仅仅探明了大脑结构的5%，远远不能满足解决实际问题的需要。

因此，在介观（处于宏观和微观之间的状态）和微观层面对大脑做进一步的探索，弄清楚大脑的联接图谱和结构图谱，并在此基础上制造出像人一样智慧的机器，就成为当今脑科学研究最重要的发展方向，脑科学也随着各国政府、企业和学术界的投入，成为了一个炙手可热的新产业。

脑科学包括哪些领域？

想要了解脑科学未来能带来哪些产业机会，首先还是必须了解脑科学目前的学科领域与研究进展。

脑科学也被叫做认知科学，它是一种探索大脑是如何工作的科学----如何思考、如何记忆、如何学习等。脑科学并不仅仅指的是Elon Musk所醉心的"脑后插管"，现今的脑科学研究大致可以分为以下三个领域：脑疾病防治研究、脑机接口研究和类脑智能研究。

其中：

● 脑疾病防治 指对科学家通过总结大脑活动的一般规律，对人们可能出现的重大脑疾病做出诊断和干预；

● 脑机接口 是通过电极或其他手段，获取大脑神经活动的信息，通过机器学习的处理和模式识别，转换成指令从而控制其他设备；

● 类脑智能 则是指类脑计算机器人、大数据处理等方面的研究和开发。

在这些不同的方向上，研究脑科学又各能产生哪些价值？

脑科学研究的应用价值

防治重大脑疾病

通过建立对大脑工作机制的科学认知，首先能为我们带来价值的，就是 未来可能能找到防治各类重大脑疾病的治疗方法。 如何维持健康的大脑发育以及智力发育，都是非常重要的社会问题。

在所有的脑疾病中，幼年期的自闭症或者孤独症和智障，中年期的抑郁症和成瘾，老年期的阿尔茨海默症和帕金森症等退行性脑疾病等，都属于重大脑疾病。对于重大脑疾病的的诊断和干预，会成为未来数十年脑科学领域一项非常重要的研究内容。

根据世界卫生组织的统计，包括各种神经类和精神类疾病在内的脑相关疾病，是所有疾病里社会负担最大的，占到了28%，超过了心血管疾病和癌症。

社会结构的变化，也让脑疾病对未来社会发展的挑战持续上升。 中科院院士、中科院神经科学研究所所长蒲慕明就曾表示："中国已进入老龄化社会，防治各种与老龄化相关的脑疾病迫在眉睫。以阿尔茨海默症为例，假如没有很好的治疗方法，在85岁以上的老年人中，平均1/3的人有发病的可能。"

蒲慕明也曾提到过，如果我们通过脑科学的研究找到治疗方案，能够在15年之后，把老年痴呆的发病期从85岁延缓到95岁，对社会而言就是一个巨大的贡献。

此外，将脑科学应用在军事领域也是各国目前在探索的方向之一。相较于漫威电影中天马行空的想象，目前在军事方面的研究，更关注的是如何帮助军事人员提高健康防护水平、增强军事认知效能。

中国军事科学院研究员吴海涛就曾撰文指出，即便是在目前的技术水平下， " 创伤性脑损伤，和以创伤后应激障碍综合征为代表的军因性脑损伤仍将大量存在。"所以，把脑科学应用在军事领域，开发脑保护与认知增强方面的新型技术手段，就有机会为军事作业提供更多人道保障。

人机思想互动

除了脑疾病以外，类似Neuralink所做的人机思想互动方向，也可能在医疗健康方面为我们带来不小的贡献。

如果人机思想互动所使用的脑接口技术能够在未来成熟并得到推广，人类就可以通过大脑间的直接交流交换思想，用思想控制机器更是不在话下。那么， 脑机接口就有望帮助癫痫、渐冻症等病症患者恢复感觉和运动功能，在神经系统疾病的治疗当中也大有可为。

从技术层面来看，脑机接口本质上是一种全新的信息沟通与交互界面，目前主要分为侵入式和非侵入式两大类。这两种方式各有优劣，侵入式更精确，可以编码更复杂的命令，比如三维运动，但手术创伤不可避免；非侵入式电极这种头皮贴片虽然方便，无需开颅植入，但是能探测到的脑电信号范围和精确度有限。

本次Neuralink的突破就出现在侵入式的领域中：通过激光「打孔器」，和「缝纫机」，将一条只有人头发丝 1/4 粗细的线路植入脑中，以类似微创手术的方式，将侵入式的解决方案对脑部的损伤降到最低，让侵入式的方案更有可能被人们接纳。

Neuralink打孔器干起活来有点像缝纫机

实现类脑智能

脑科学的另外一个重要应用方向是类脑智能，也是我们所更为熟悉的人工智能的一个分支方向：人工智能目前存在两条技术发展路径，一条是以模型学习驱动的数据智能，另外一条是以认知仿生驱动的类脑智能。

当前阶段，人工智能发展的主流技术路线是数据智能，但是数据智能存在局限性，比如数据智能需要海量数据和高质量的标注、高度依赖模型构建、计算资源消耗大、仅能解决特定场景的问题等。

之所以会有这些局限，是因为目前计算机普遍采用的图灵机模型取决于人对物理世界的认知程度，从根本上限制了机器描述问题、解决问题的程度。计算机程序是预先设定好的，无法根据环境和需求变化进行自我演化。

类脑智能则有效突破了图灵机的局限和不足，是人工智能发展的必要路径，它受脑结构与机制、认知行为机制启发，以计算建模为手段，意图通过软硬件协同实现机器智能。

举例来说，类脑智能可处理小数据、小标注问题；自主学习、关联分析能力强；通过模仿人脑可实现低功耗；逻辑分析和推理能力较强，具备认知推理能力；时序相关性好，更符合现实世界。类脑智能甚至可能解决通用场景问题，最终实现强人工智能和通用智能的构想。

有研究者预测，在未来二十到三十年内，可能会出现能够通过新的图灵测试的、具有通用人工智能的类脑人工智能。 类脑智能的成熟可以帮助科学家制造人造大脑，它的存储密度将赶上甚至超过生物大脑，能耗却更低， 直接催生更智能的机器人、自动驾驶汽车、医疗诊断等人工智能交互系统。

英国科学家图灵提出了判断机器是否能够思考的"图灵测试"

国内外的研究：政府和学术界主导

面对在研究上还有重重大山、但未来应用前景和价值无限的脑科学领域，包括美国、欧盟、日本、澳大利亚在内的国家，都设立了脑科学研究计划。

大家的发展方向大体一致，发力点各不相同。 美国侧重于研发新型脑研究技术；欧盟主攻以超级计算机技术来模拟脑功能；日本聚焦以狨猴为模型研究各种脑功能和脑疾病的机理；我国则提出了 "一体两翼"结构的中国脑计划。

美国创新性神经技术大脑研究计划

2013年，美国时任总统奥巴马宣布启动"创新性神经技术大脑研究"计划（Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN) Initiative），通过绘制脑部动态图像的方法，研究大脑功能和行为的复杂联系，了解大脑对大量信息的记录、处理、应用、存储和检索的过程，帮助研究人员找到治疗、治愈甚至防止老年痴呆症、创伤性脑损伤等脑部疾病的新方法。

日本神经科学研究计划

2014年，日本科学家发起了神经科学研究计划（Brain Mapping by Integrated Neurotechnologies for Disease Studies，Brain/MINDS）。Brain/MINDS计划另辟蹊径，想要通过融合灵长类动物狨猴多种神经技术的研究，弥补曾经利用啮齿类动物研究人类神经生理机制的缺陷，建立狨猴脑发育和疾病发生的动物模型。

欧洲 "人类脑计划"

欧洲 "人类脑计划"更强调对数据的收集和使用

同样是在2013年，欧盟推出了由15个欧洲国家参与、预期10年的"人类脑计划"（Human Brain Project，HBP）。与美国不同的是，欧洲"人类脑计划"侧重于通过超级计算机技术来模拟脑功能，以实现人工智能。他们想通过实验收集的分子的、细胞的、解剖学等数据复制大脑的详细信号，再应用到计算机技术上，而非发展脑认知方面的研究成果。

由于经费有限，欧洲的"人类脑科学计划"推出不到一年，就决定不再资助脑认知研究。虽然这个决定遭到欧洲脑科学领域多达150名科学家的联合抵制，但是脑认知领域从欧洲HBP计划中割裂出去，却已经成为既定的事实了。

" 一体两翼"结构的中国脑计划

中国在2015年正式确定了具有"一体两翼"（One body two wings）结构的中国脑计划。这项计划面向世界智能科技前沿和"健康中国2030"的战略需要，从认识脑、保护脑和模拟脑三个方向展开研究，逐步形成以脑认知功能的解析和技术平台为一体，以认知障碍相关重大脑疾病诊治和类脑计算与脑机智能技术为两翼的"一体两翼"研究布局。

中国脑计划的"一体两翼"结构研究布局

"一体两翼"中的主体结构是要弄清楚脑认知功能的神经基础，包括大脑的联接图谱和结构图谱，并在此基础上搭建各种平台，帮助解析上述图谱的功能。

计划的一翼要做脑疾病的诊断与治疗，形成各种新型的医疗产业。另外一翼则是类脑人工智能、类脑计算、脑机接口等与人工智能相关的新技术，这些技术对未来的人工智能产业能够产生重大影响。相比于国际社会，中国脑计划酝酿多年才最终确定，不过也是目前公认的最好方向。

产业落地进展

类脑芯片争夺战

相较于脑疾病、人机互动等领域，在人工智能领域的热度推动下，类脑智能产业落地更为迅速。

看到了类脑智能的巨大优势，最近十年除了政府和学术界以外，世界上各大互联网、商业机器公司和新兴的创业公司纷纷开始有所动作，研发类脑芯片。

2014年， IBM研究院 率先开发出了第二代神经突触芯片 " IBM TrueNorth"。一台TrueNorth处理器由54亿个连结晶体管组成，构成了包含100万个数字神经元阵列，可通过2.56亿个电突触彼此通信。

内置IBM TrueNorth芯片的集成电路板

IBM曾表示，如果48 颗TrueNorth芯片组建起具有4800万个神经元的网络，带来的智力水平将相似于普通老鼠。但这款芯片亮相之后就没有大动作，也没有应用到其人工智能系统Watson中。

2018年， Intel 展示了耗时多年研发的 自学习脉冲神经元芯片Loihi。 芯片内部包含128个计算核心，每个核心集成1024个人工神经元，总计13.1万个神经元，彼此之间通过1.3亿个突触相互连接。

2019年4月， 类脑芯片公司aiCTX 发布了动态视觉AI处理器 DynapCNN ，芯片面积仅为12平方毫米，单芯片集成超过100万脉冲神经元和400万可编程参数，所具有的可拓展性更适合于实现大规模脉冲卷积神经网络，实现了对之前IBM和Intel类脑芯片的超越。

不过3个月后， Intel 就再次推出了最新的 Pohoiki Beach芯片。 芯片集成了1320亿个晶体管，拥有800多万个"神经元"和80亿个"突触"，智力水平相当于某些小型啮齿动物的大脑，意味着Inter向"模拟大脑"的目标迈出了一大步。

近期， 清华又研发了一款类脑芯片「天机」 ，登上了Nature杂志封面。据「量子位」报道，这是一款"既支持神经科学模型，又支持计算机科学模型，同时支持神经科学发现的众多神经回路网络和异构网络的混合建模"的芯片。相比起IBM TrueNorth，「天机」功能更全，更加灵活可拓展，也是全球首款异构融合类脑芯片。

天机驱动下的自行车能够敏捷地避开路上的障碍

全球范围内，类脑芯片争夺战刚刚打响，各公司你来我往各有胜负，还远没到结局见分晓的时候。

人工智能新进展

除了类脑芯片之外，国内外也有不少企业在其他脑科学领域有所进展。

谷歌旗下的 谷歌大脑（Google Brain） ，就在尝试让人工的"神经网络"能像婴儿一样，通过试错来熟悉世界，并以此为机器带来像人一样的灵活性。从2011年开始，谷歌大脑开始用神经网络的方法尝试解决一些传统方法数十年都没有突破的难题，且有不少都小有突破。

举例来说，谷歌的语音识别此前一直做得不好，但当谷歌大脑采用神经网络的新方法来识别语音后，安卓手机上的语音识别几乎做到了人类水平。受益于此项研究，谷歌翻译的准确率也较以前大幅上升，目前已经成为谷歌最可信、最流行的产品之一。

较之Google在类脑智能方面的研究，Facebook则选择了探索脑机接口技术： Facebook的60名工程师合作开发了一种脑机接口，让人们用大脑就能打字，而不需要植入侵入性植入物。

Facebook研发的非侵入式读脑设备原型机

除意念打字之外，Facebook也在研究一种让失聪的人绕过耳朵"听"到声音的方法。这项技术意在让皮肤模仿耳朵里的耳蜗，把声音转换成大脑的特定频率，从而产生听觉。

目前，Facebook还在与旧金山大学、伯克利大学、约翰霍普金斯医学院、约翰霍普金斯大学应用物理实验室等学校、机构建立合作，研究人员专门从事解码语音和语言的机器学习，希望能够建立具有先进空间分辨率的光学神经成像系统和下一代神经假肢。

• 不容忽视的竞争者

脑科学研究领域十分广泛，值得研究的问题还有很多。看到脑科学研究巨大潜力，一些初创团队和研究院加入进来，它们发挥各自优势，也取得了一些成果。这其中除了文章开头提到的Neuralink，还有陈天桥雒芊芊研究院（TCCI）、BrainGate、BrainCo、ElMindA等国内外机构与企业。

• Neuralink：脑机接口

近期热点的主角Neuralink由"钢铁侠"Elon Musk创建，主要研发一种 高宽带脑机接口 （脑后插管） 系统。 这个系统用一台神经手术机器人向人脑中植入被称为"神经蕾丝"（Neural Lace）的专有技术芯片和信息条，然后直接通过USB- C接口读取大脑信号，也可以通过芯片无线传输到人身体之外的接收器上，就像手机的蓝牙一样。

Neuralink所用神经蕾丝的宽度大约是 4 到 6 微米，是人类发丝直径的四分之一，对大脑造成损伤的可能性较小，因此可以植入更深的脑区。此外，分布在 96 根神经蕾丝上的 3072 个电极还为大量数据的传输创造了可能，这也使得它更能推动人们对脑的理解和脑疾病的治疗。Neuralink 还开发了一种每分钟自动嵌入 6 根神经蕾丝的神经外科手术机器人，从而实现脑机接口连接。

Neuralink打造的用于插线的手术机器人

不过Neuralink也面临着许多挑战。

首要的问题是，既然采用了侵入式接口的方案， 就需要解决手术时如何将对脑部的损伤降到最低的问题。 其次，随着植入时间延长，穿刺电极被炎症细胞包裹，理论上会导致信号缺失。此外，电极植入部位的精准选择、信号的有效分析等，还需要对大脑功能结构和活动方式有更深入的理解。

目前，Neuralink公司已开始在老鼠身上进行测试，并与加州大学戴维斯分校合作用猴子试验，明年有望在人身上进行测试。

除了Neuralink之外，在脑机接口方面，还有不少学界的研究项目和创业企业。

• BrainGate：脑机接口

BrainGate（"脑门"）系统由美国布朗大学研发，系统通过无线技术，使人脑远程控制其他设备。BrainGate依靠把最多可容纳128个电极通道的坚硬针头植入人脑中实现预想的功能。

四肢瘫痪的患者可以借助BrainGate系统直接控制机械手臂

BrainGate临床试验的效果还不错，它成功地让一名中风瘫痪的女士用机械臂喝了无需借助看护者帮助的第一口咖啡；一名瘫痪者能利用该系统以每分钟8个单词的速度打字。更神奇的是，BrainGate甚至能使试验对象原本已经瘫痪的四肢重新动起来。

不过BrainGate系统对于长期功能来说是一个大问题：大脑在头骨中移动，但阵列的针并不移动，因此可能会对患者造成伤害。

• BrainCo：脑机接口

BrainCo由哈佛大学脑科学中心博士韩璧丞所创立，他曾与Elon Musk一同被美国媒体评为脑机接口领域五位创新者之一。相较于Neuralink、BrainGate较为激进的侵入式方案，BrainCo研究的是非侵入式的解决方案，已经有名为赋思头环Focus、冥想头环Focus Fit、智能假手BrainRobotics等几款产品。

赋思头环Focus已在美国课堂上试用

前两款产品都是为提高使用者注意力而设计的，产品的基础逻辑是以非侵入式头戴采集佩戴者的脑电波信号，并将这些脑电波信号转化成注意力指数，可以实时跟踪使用者的注意力情况。智能假手则在前面的基础上，希望可以通过识别佩戴者手臂上肌肉神经信号，判断佩戴者的运动意图，再将运动意图转化成相应的运动指令，从而完成佩戴者想要完成的动作 ----以此帮助残疾人士更好地完成日常生活中的基础动作。

目前，BrainCo已完成了A轮融资，估值4亿美金，投资方包括中国电子、光大控股、德迅资本、鼎晖投资等机构。

• TCCI：大脑探知

除了Elon Musk之外，还有一个知名企业家，也非常关注脑科学的发展，那就是盛大的陈天桥。

2016年底，陈天桥夫妇投资创立了陈天桥雒芊芊研究院(TCCI)，研究院专注于对病人尤其是瘫痪病人的治疗，探索通过脑机接口让瘫痪病人用意念精确控制机械臂，甚至模拟触觉。

陈天桥雒芊芊夫妇承诺给研究院注资十亿美元

目前TCCI依托于美国加州理工学院开展大脑治疗研究，也在中国上海创建了临床转化中心。

他们所做的研究主要涉及以下三个方面：

● 大脑探知：弄懂大脑如何把输入的信息转化为想法、情绪、决定、行动和记忆；

● 大脑治疗：提高关于大脑机制和过程的理解，将理解转化应用到心理障碍和神经退行性疾病的治疗中；

● 大脑发展：完善人机交互，运用AR或VR技术推动神经康复，为新一代人工智能奠定基础。

TCCI在2018年年报中也介绍了研究院的科学家的一些实用性进展。比如，他们尝试通过脑扫描来预测人的智力；从脑科学的角度解释"人们在订午餐时为何难以做出选择？"；也在利用增强现实设备，绕过感官传达数据，在认知水平上帮助盲人恢复视力。

类似TCCI与加州理工的合作方式，也能让脑科学研究能够得到更好的支持。

• ElMindA：脑活动可视化

陈天桥的盛大集团还在研究院之外，投资了一些脑科学领域的创业公司，比如说ElMindA。

ElMindA 在2006年在以色列的荷兹利亚市成立，获得了包括陈天桥的盛大集团等在内的多家公司、银行提供的的数千万美元投资。他们利用机器学习识别具体脑功能中神经网络活动的模式，将神经数据转换为大脑活动的可视化影像，以利于医生做出观察和判断。这款产品可以直接放置在患者床边，有些医生已经在用它来检测受伤大脑的恢复情况了。

脑科学研究方兴未艾

为了满足计算机科学发展和人类社会实际应用的需要，脑科学研究在最近十年开始狂飙突进，政府、学术界和产业界都对脑科学表现出了浓厚的兴趣。

脑机接口、类脑芯片、强人工智能等概念的研究进展一波接着一波，有时候科学界都会为之振奋，不由得让人畅想：借助脑科学，我们是不是很快就能迎来一个人工智能全面超越人类智能的时代？

但实际上，目前的脑科学研究还仅仅是走出了万里长征第一步，对于大脑这个可能是宇宙中最复杂的物体，人类的认知水平依然相当有限。有学者指出， 即使到了下个世纪，脑科学也依然是前沿科学。

至于脑科学的大范围应用，恐怕也并不会进行得那么快。

从学科研究到产品落地本身就是一个相当漫长的过程，需要花费的时间往往以十年为单位来计算。而即使产品成熟可以商用， 高昂的价格也是那些真正有需求的人群不得不面临的问题。 更何况，不少脑科学实验和重大脑疾病的治疗往往涉及到 伦理问题， 如何划定科学研究和社会伦理之间的界限，尽量减少争议，也着实让人头疼。

但至少毋庸置疑的是，脑科学未来会是生命科学发展中很重要的一个领域。随着更多人关注到这个领域，我们可以期待更多的人才、资金将会进入这个领域，在良好的政策支持下，推进脑科学领域的发展，为我们带来更多令人振奋的科技突破和实用产品。

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