智研简报2022第8期

中国·济南

山东产业技术研究院智能计算研究院

2022

智研简报

智/能/计/算      计/算/未/来

中国信息产业商会联邦边缘计算分会

成立大会暨首届联邦边缘计算前沿技

术与产业应用论坛在京召开

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六部门发文以场景创新推动人工智能发展解析

CONTENTS

目录

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六部门发文以场景创新推动人工智能发展看点解析

脑机接口技术五大应用领域分析

中国信息产业商会联邦边缘计算分会成立大会暨首届联邦边缘计算前沿技术与产业应用论坛在京召开

04

05

02

物理学家用AI改写教科书！质子中发现新的夸克

中国信息产业商会联邦边缘计算

分会成立大会暨首届联邦边缘计算

前沿技术与产业应用论坛在京召开

       2022年8月28日，中国信息产业商会联邦边缘计算分会成立大会在京召开，中国信息产业商会会长聂玉春、中国信息产业商会常务理事朱立锋、中国信息产业商会秘书长张安安、中国信息产业商会副秘书长王邦海以及联邦边缘计算分会会员代表、特邀专家40余人参加了会议。

智研快讯

       中国信息产业商会秘书长张安安在会上宣读了中国信息产业商会关于设立联邦边缘计算分会的批复，商会副秘书长王邦海主持了选举环节并宣布了选举结果。会议以无记名投票形式选出产生了由陈益强（移动计算与新型终端北京市重点实验室）、陈凯（中车信息科技有限公司）、戴伟伟（爱尔眼科医院集团有限公司）、杨晓东（山东产业技术研究院智能计算研究院）、蒋鑫龙（济南中科泛在智能计算研究院）、庞海天（深圳江行联加智能科技有限公司）、魏旭宾（达闼机器人有限公司）、范媛（云宏信息科技股份有限公司）、瞿俊卿（工银科技有限公司）及蒋宁（西藏宁算科技有限公司）10人

06

“中国脑计划”：向最后的前沿进发

03

人工智能计算平台

图1：与会人员合影

组成的中国信息产业商会联邦边缘计算分会第一届理事会。在随后召开的中国信息产业商会联邦边缘计算分会一届一次理事会上，移动计算与新型终端北京市重点实验室主任陈益强研究员当选理事长，中车信息科技有限公司总经理陈凯、爱尔眼科医院集团有限公司总裁办主任戴伟伟当选副理事长；山东产业技术研究院智能计算研究院副院长杨晓东当选秘书长。

      

       陈益强当选后发表讲话，介绍了中国信息产业商会联邦边缘计算分会的成立背景、使命以及近期工作计划。

       之后，聂玉春会长发表讲话，首先对选举产生的理事会及理事长表示祝贺，然后指出国家对数据安全和隐私保护高度重视，如何安全、充分地发挥数据要素作用是当前数字经济领域的重大课题。联邦边缘计算作为一种新型的人工智能计算方法，在确保数据安全、保障用户隐私的前提下，可满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能等方面的关键需求。此外，聂玉春会长对分会工作提出了五点要求：一是利用好、发挥好商会这个公益性平台的作用，精心策划和举办分会的品牌活动；二是深入开展联邦边缘计算领域重大问题研究。积极牵头制定或参与制定联邦边缘计算的行业发展相关技术标准，编制行业年度报告等；三是建立创新服务平台，进行关键技术和装备研发论证，积极推动联邦边缘计算技术在医疗、农业、教育、金融等领域的落地与发展，共建联邦边缘智能产业生态；四是要依法合规，遵守国家法律，遵守商会章程和各项规章制度。五是搞好联邦边缘计算分会秘书处的自身建设，打造一支政治坚定、敢于担当、作风过硬、业务精通的团队。

       分会在完成选举环节后，特意组织了首届联邦边缘计算前沿技术及产业应用论坛，邀请加拿大皇家科学院院士、加拿大工程院院士、香港科技大学特聘教授杨强、中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏、移动计算与新型计算北京市重点实验室主任陈益强三位业内专家做专题讲座并与现场观众进行问答交流，让与会的会员代表更多地了解联邦边缘计算在前沿研究和产业应用的现状及未来。

图2：中国信息产业商会秘书长张安安

图3：商会副秘书长王邦海

图4：中国信息产业商会联邦边缘计算分会理事长陈益强

图5：中国信息产业商会会长聂玉春

       分会的成立将进一步推动联邦边缘计算的产学研合作与应用落地，汇聚产业链上下游力量，促进供需对接和知识共享；更好的汇集产业及科研资源，推动以人工智能及联邦学习算法为核心的技术创新，打造以提升数据价值及加强信息隐私安全保护为目的的产业生态系统。

       人工智能计算平台由智研院自主研发建设，平台基于国产智能芯片，打造完全自主可控的开放性支撑平台，在实时能耗降低、芯片性能异构融合方面性能优越，平台将面向人工智能产业发展的基础设施需求，服务人工智能基础创新和技术研发。

       人工智能计算平台项目通过深度融合“人工智能+高性能计算”的方法来研究智能计算问题；突破传统研究方法的局限，研发高性能智能计算平台，解决神经网络计算等领域的科学问题。目前平台已建设完成，包含 6个智能推理节点2个智能训练节点，可提供总量约400TB 存储空间，平台全面支持国内外主流深度学习框架软件和智能算法、采用分布式训练模式，在高性能计算服务上，汇聚512个通用X86核心，最大散热功耗下提供AI算力高达10 Pops (INT8)或20 Pops (INT4)。未来将根据需求持续拓展，打造百P级人工智能算力服务平台。

       智研院建设的人工智能计算平台，作为人工智能计算服务型平台，将重点为产研院内部及山东省内科研机构、高校、企业等提供智能研发环境、助力产研院智能科技发展战略；同时为中小微企业和创新创业团队提供研发环境和智能算力支持；面向教育领域为人才培养提供支撑；面向开发者，提供AI开放环境，激发新技术开发热情，促进人工智能应用创新。

项目进展

PROJECT PROGRESS

图7：何宝宏所长报告

图6：杨强院士报告

       交通运输是人工智能技术的重要行业用户，在新一轮科技革命和产业变革中，交通运输已成为新技术和新业态创新实践的热点领域。指导意见提出，在交通治理领域探索交通大脑、智慧道路、智慧停车、自动驾驶出行、智慧港口、智慧航道等场景。

       “以应用为驱动，打造面向出行和运输服务实际需求的重大场景，可以更好促进新一代人工智能技术赋能交通运输高质量发展。”交通运输部科技司司长岑晏青说。

       在农业领域，指导意见提出优先探索农机卫星导航自动驾驶作业、农业地理信息引擎、网约农机、橡胶树割胶、智能农场、产业链数字化管理、无人机植保、农业生产物联监测、农产品质量安全管控等智能场景。

       “这对提高农技装备和信息化水平，健全现代农业科技创新体系，提高生产力水平具有重要意义。”农业农村部科技教育司副司长张振华说。

       安全便捷智能的社会服务事关百姓民生。指导意见提出，医疗领域积极探索医疗影像智能辅助诊断、临床诊疗辅助决策支持、医用机器人、互联网医院、智能医疗设备管理、智慧医院、智能公共卫生服务等场景。

       国家卫生健康委科教司监察专员刘登峰表示，国家卫生健康委将认真落实指导意见各项措施，推动人工智能卫生健康领域场景创新，促进人工智能高水平应用，不断丰富卫生健康服务手段。

       一流大学是基础研究主力军和重大科技突破策源地。教育部科学技术与信息化司司长雷朝滋表示，教育部将引导高校面向国家战略和产业发展需求，以应用场景为驱动，持续加强人工智能领域基础理论研究、关键核心技术攻关和科技成果转移转化，培养一批符合产业发展需求的高水平、复合型创新人才，大力促进我国人工智能领域技术进步和广泛应用。

       下一步，有关部门将在推动人工智能场景创新工作中坚持“三位一体”原则。邢怀滨介绍，科技部将与相关行业部门和地方政府紧密合作，采取横向联动、纵向贯通等组织方式，调动各方积极参与，在技术研发组织、复合型人才培养、基础设施建设、行业数据开放、落地政策配套等方面汇聚多方资源，形成工作合力，共同破解行业数据缺乏、落地成本高、场景创新深度不足等产业化难点问题。

新华社记者胡喆、宋晨

政策导读

POLICY INTERPRETATION

       近日，科技部等六部门联合印发了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》。随后科技部又公布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，打出以场景创新推动人工智能发展的政策“组合拳”。该系列文件出台的背景是什么？哪些场景将是重点鼓励发展的典型场景？新华社记者采访了负责文件起草的相关部门负责人。

       当前，我国人工智能技术快速发展、数据和算力资源日益丰富、应用场景不断拓展，为开展人工智能场景创新奠定了坚实基础。科技部新一代人工智能发展研究中心主任、中国科学技术信息研究所所长赵志耘介绍，此次印发的指导意见，旨在统筹推进人工智能场景创新，着力解决人工智能重大应用和产业化问题。

       指导意见提出，以促进人工智能与实体经济深度融合为主线，以推动场景资源开放、提升场景创新能力为方向，强化主体培育、加大应用示范、创新体制机制、完善场景生态，加速人工智能技术攻关、产品开发和产业培育，探索人工智能发展新模式新路径，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展。

       科技部战略规划司副司长邢怀滨表示，随着我国人工智能发展进入新阶段，需要适应新阶段新特征的创新政策。借助场景创新和需求牵引，将与技术研发形成双向互促的良性循环，推动人工智能技术突破成为促进人工智能技术研发的有效模式。

       此次印发的指导意见提出“企业主导、创新引领、开放融合、协同治理”四项基本原则，提出“场景创新成为人工智能技术升级、产业增长的新路径，场景创新成果持续涌现，推动新一代人工智能发展上水平”的主要发展目标，将围绕“高端高效智能经济培育、安全便捷智能社会建设、高水平科研活动、国家重大活动和重大工程”等打造重大场景。

       “人工智能是赋能技术，必须与应用场景结合才能发挥最大作用，我国人工智能发展的优势也在于丰富的应用场景，特别是实体经济智能化升级，提供了丰富的场景需求。”工业和信息化部科技司副司长任爱光说。

       随着场景对推动人工智能技术与实体经济深度融合、加速人工智能快速发展的作用正逐步显现，以新一代人工智能创新发展试验区为代表，很多城市已经意识到场景对于人工智能、新经济发展的重要作用，开始在交通、农业、医疗、教育等领域开展场景探索工作。

       用机器学习搞出的新发现，要改写物理教科书了？

       长久以来，质子内都被认为有3个夸克，具体来说是2个上夸克和1个下夸克。

       但根据Nature最新一篇论文，以后恐怕要改了：5个。

       再加上一对粲夸克 （Charm Quark）和反粲夸克。

     

       按照现有理论，已知的夸克共有6种，上、下、顶、底、奇和粲，每一种又有对应的反夸克。

       但除了上夸克和下夸克外，后面四种因质量太大所以不稳定，一般认为很快就会衰变。

       但是这一次，欧洲核子研究组织（CERN）的科学家却表示：发现了质子内部长期存在一对粲夸克-反粲夸克的有力证据。

       而且这个证据，还是用机器学习方法找到的。

技术前沿

物理学家用AI改写教科书！质子中发现新的夸克，可能性高达99.7%

“

”

       从80年代开始，就有人猜测质子内部可能存在一对正反粲夸克对，但40年来一直找不到靠谱的证据。

       直到这一次，NNPDF合作组织 （The NNPDF Collaboration）使用了与以前都不同的方法。

       他们没有事先对质子结构做特定假设，而是使用了机器学习——把由所有6种夸克排列组合出来的假想质子结构全都考虑进去，再与这数十年来各大对撞机超过50万次真实粒子对撞实验数据做比较。

       终于发现“质子约0.5%的动量来自正反粲夸克对”的证据，精度达到3个标准差。

       也就是说如果质子中不包含一对正反粲夸克，那么只有0.3%的可能性得到这个结果。

       从此以后，再画物质结构示意图，大概就要改成这样了。

       说起粲夸克研究，在粒子物理学史上还挺一波三折的。

       1974年，丁肇中领导的布鲁克海文实验与斯坦福线性加速中心两组人马，各自独立发现了包含一对粲夸克和反粲夸克的J/ψ介子。

       这次发现对粒子物理产生重大影响，史称物理学中的“十一月革命”。

       两年后，丁肇中与斯坦福的Burton Richter共享了诺贝尔物理学奖。

       从这之后，对粲夸克的研究开始多了起来。

       到了1980年，欧洲核子研究中心CERN的一项试验暗示质子内部也可能存在一对粲夸克和反粲夸克，称为内在粲夸克 （Intrinstic Charm）。

       但这项试验结果吧，不够精确，不足以说明问题。

       后来许多不同团队跟进研究，提出不同的质子模型再用实验数据验证，又产生了相互矛盾的结果。

       40年来，学术界对研究粲夸克的兴趣是忽高忽低，谁也没能拿出有力证据。

       直到这一次，在机器学习新方法帮助下终于取得突破，找到内在粲夸克存在的证据。

       有不少物理学家认为，这个结果对之后再做粒子对撞实验都会产生不小的影响……

       影响后续的对撞实验

       在进行对撞实验时，经常会与质子打交道，而这个对于质子内部结构的研究，很有可能会影响到后续的相关实验。

       或许以后在做对撞实验都要修正质子模型时，都把粲夸克对考虑进去了。

       剑桥大学的Harry Cliffe说道：大型强子对撞机很依赖质子子结构的精确性，因此后续的相关实验可能就得考虑粲夸克对的影响。

       就比如说南极洲的IceCube微中子观测站，他们要寻找当宇宙射线击中地球大气层中的粒子时产生的稀有中微子，这其中或许就需要考虑到质子的粲夸克对结构。

       但对于这项研究的成果，很多同行表示“符合预期”，毕竟之前已经有过相关的预测。

       3个标准差的精度，在粒子物理学上一般可以算是初步证据。

       要想正式被认可为一项“发现”，门槛至少是5个标准差。

       在后续计划中，研究团队也表示将进行更多的实验把精度提高到5个标准差。

       到那时质子内就只有350万分之一的可能性不存在粲夸克了。

       这篇Nature论文，作者署名一栏只写了一项，The NNPDF Collaboration。

       这是欧洲核子研究中心CERN旗下的一个非盈利组织，由多个国家的大学和研机构资助。

       具体到这次研究，有英国爱丁堡大学的希格斯理论物理中心、意大利米兰大学Tif实验室、荷兰阿姆斯特丹自由大学物理与天文系、以及荷兰国家亚原子物理研究所(NIKHEF)等组织参与。

       论文发表后，对于教科书被改写这事，已经有物理老师们讨论起来了。

       以后还给学生们教两个上夸克一个下夸克的经典模型么？教吧，毕竟考试里还得这么写。不过最新结论可以当成拓展和讨论。

       而物理系的学生则奔走相告“坏了，以后得重新学了”。

       对于AI与物理学家协作搞出突破性成果这个模式，也有不少人产生兴趣。

       实际上，数据驱动的AI for Science，正是被誉为科学研究的下一个范式。

       具体到粒子物理领域，则更是如此。

       大型粒子对撞机反复实验产生海量数据，而AI最擅长的正是从海量数据中发现新的规律。

       负责这篇论文评审的高能物理学家、斯隆奖得主Christine Aidala也评价道：机器学习的应用对这项研究非常关键，它可以生成物理学家自己不一定能想到的假设，减少数据分析中的偏差。

摘自《量子位》

       近日，美国神经科技和脑机接口公司Neuralink的联合创始人埃隆·马斯克（特斯拉CEO）表示，他已经将自己的大脑上传到云端，并已经与自己的虚拟版本交谈过。这一消息在全球的科技领域引发了热议，有关脑机接口技术又一次引发社会的关注。

       脑机接口技术，又称脑机融合感知技术，是以计算机、电极、芯片等外部装置设备代替神经、肌肉等常规中介来实现大脑与外界信息交互的新型通信控制技术，是一种颠覆传统人机交互的新型技术。脑机接口技术融合了脑科学、神经科学、信息科学、材料科学、生物科学、系统科学、医学工程等多学科知识，将生物学意义上的大脑与人造的智能设备系统融为一体，以实时感知和翻译意识，实现机器与人类零距离的信息交换。在过去几十年里，脑机接口技术不断获得突破，相关研究成果向外界展示了极高的应用价值。脑机接口技术不仅在医学领域应用潜力很大，在教育、娱乐、军事、金融、智能家居等非医学领域也具有不错的应用前景。

       一、脑机接口技术在医学领域的应用

       脑机接口技术可以直接实现大脑与外部设备的交互，开辟了非常规的大脑信息输出通路。在为运动障碍和交流障碍患提供可选的与外部世界交流的渠道方面，脑机接口已形成初步的系统用于实验室测试，在可预见的未来，将会在临床上有广泛的应用。随着现代医学对大脑结构和功能的不断探索，人类对于视觉、听觉、运动、语言等大脑功能区有了更加深入的研究，通过脑机接口设备获取这些大脑功能区的信息并进行分析，在神经、精神系统疾病的诊断、筛查、监护、治疗与康复领域拥有广泛的应用空间。当前医学健康领域是脑机接口技术最大的市场应用领域。

       1．医学领域

       1.1  肢体运动障碍

       导致肢体运动障碍的疾病很多， 脑出血、 脑外伤、脑卒中等疾病都可导致患侧脑区对应的肢体控制出现障碍。脑卒中等疾病造成的运动功能障碍是最常见的功能障碍之一，运动神经元受损导致的肌萎缩侧索硬化症（渐冻症） 也可导致患者肌肉萎缩无力导致严重的运动障碍。脑机接口技术在肢体运动障碍诊疗的目标是通过该技术的辅助治疗，使患者改善当前状态，提高生活质量。

       脑机接口的改善功效可用于脑外伤、脑卒中和癫痫等疾病的治疗。脑机接口的恢复功效可用于脑卒中后上下肢运动功能障碍的康复训练，通过主动康复训练促进运动皮层的神经可塑性，也可用于肌无力和脊髓损伤等疾病的恢复。脑机接口的替代功效可为肌萎缩侧索硬化症、闭锁综合征、重症肌无力或失语症等患者提供辅助性的工具以帮助其日常生活，如脑控假肢、脑控轮椅和脑机通信系统等。

       脑机接口技术在肢体运动障碍领域的应用方式主要有两种：一是辅助性脑机接口， 即通过脑机接口设备获取患者的运动意图， 实现对假肢或外骨骼等外部设备的控制；二是康复性脑机接口，由于中枢神经系统具有可塑性，经过脑机接口设备直接作用于大脑进行重复性反馈刺激，可以增强神经元突触之间的联系，在一定程度上实现修复。

       1.2  精神疾病诊疗

       有关数据显示，近几十年来精神疾病的患病率持续升高，越来越多的特定人群对于精神和心理健康的改善有着迫切的需求。以抑郁症为例，接近30％的抑郁症患者属于难治性抑郁症，传统的药物治疗、物理治疗以及认知行为治疗方法在这类患者身上的治疗效果欠佳。脑机接口技术的发展，有望大幅提高一些疑难性精神疾病（如强迫症、抑郁症、精神分裂症等）的研究和诊疗水平。脑机接口的神经调控功效基于输入式BCI和NF技术，可促进异常脑结构和功能的可塑性正向发展，从而促进康复，如用于调控强迫障碍、创伤后应激障碍、轻度认知障碍、情绪障碍和药物依赖性（如酒精、烟碱、大麻或阿片类等）等神经精神疾病。

       与其他生理信号相比，脑电信号可以提供更多深入、真实的情感信息。通过学习算法，提取脑电信号特征，能实现多种情绪（如悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、愉悦、平静等） 的判断分析，从而用于辅助治疗抑郁症、焦虑症等精神类疾病，并研究其发病机制。在精神疾病康复治疗方面，基于脑机接口的神经反馈训练可在抑郁症、焦虑症等治疗中发挥积极作用。

       越来越多的科研机构和科技公司都在开展相关研究，例如马斯克旗下的Neuralink公司正在研究通过脑机接口技术解决精神分裂症和记忆力丧失等精神疾病。国内方面，2020年12月，上海交通大学医学院附属瑞金医院脑机接口及神经调控中心正式成立，中心的第一个临床脑机接口研究项目“难治性抑郁症脑机接口神经调控治疗临床研究”同时启动，通过多模态情感脑机接口和脑深部电刺激方法治疗难治性抑郁症。

       1.3  意识与认知障碍诊疗

       因颅脑外伤、 脑卒中、 缺血缺氧性脑病等病陷入昏迷， 继而进入长期的意识障碍状态的患者，传统意义上的“植物人”状态，数量也较多。目前对这类患者还没有综合系统规范的治疗方式，如何加快意识障碍患者的功能恢复已成为亟待解决的临床问题之一。

行业资讯

INDUSTRY INFORMATION

脑机接口技术

五大应用领域分析

       3．娱乐游戏领域

       在娱乐游戏方面，可以将脑机接口技术与虚拟现实（virtual reality，VR）技术相结合，通过佩戴在玩家头皮上的传感器采集脑信号，然后将信号传输至计算机，并由解码算法将信号转化为游戏中需要执行的指令，就可以实现用“意念”玩游戏，这不仅可以提升游戏的娱乐性，而且对于一些肢体障碍的玩家，也在很大程度上提升了游戏的友好度。脑电信号的采集是脑机接口游戏的重要环节之一，目前用于表征大脑功能状态的脑信号主要有脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、功能性磁共振成像（fMRI）和功能性近红外光谱（fNIRS）等。与其他几种脑电信号相比，基于头皮脑电的BCI（EEG－based BCI）具有无创、时间分辨率高、成本低、便携性好等特点，是目前脑机接口游戏BCI主要采用的实现方式。

       4．日常生活领域

       在日常生活方面，以智能家居为例，脑机接口技术既能通过测量和提取人脑中枢神经系统信号，实现对外部家居设备的操控，也能通过外部设备对神经系统的刺激和神经反馈，实现对中枢神经系统的调控，使得人脑与外部设备之间形成具有神经反馈调控的闭环系统，实现人机或脑机的智能融合。脑机接口扮演的是类似于“遥控器”的角色，帮助人们用“意念”控制开关灯、门、窗帘等，进一步可以控制智能家用机器人。脑机接口技术还可以与通信系统结合，并开发无人驾驶汽车。而基于脑接机口的脑－脑联网应用是更加前沿的未来潜在的研究及应用方向。

       脑机接口技术被称为“人工智能的下一步”，展现了无限可能，吸引着科学家们前赴后继，不懈攻关，也将是国际竞争的焦点。

       1.4  癫痫和神经发育障碍诊疗

       癫痫与皮层神经发育缺陷密切相关。癫痫领域是脑机接口系统最早应用的领域之一，其发作具有典型的电生理异常， 呈现状态性特点，癫痫的诊断中，脑电一直是临床诊断的重要标准。随着采集设备与方法等技术的突破， 对脑功能和疾病的研究越来越深入，脑机接口在癫痫领域已经产生了一些相对成熟的应用。癫痫的诊疗中，通过脑电输出和判断大脑的功能和疾病的信号，通过对颅内电极的电刺激输出“指令” ， 以诱发患者功能区的响应，通过手术切除、热凝、激光损毁等技术实现改变和治疗大脑的癫痫网络，目前已在临床成熟应用。

       二、脑机接口技术在其他非医学领域的应用

       脑机接口技术除了在医疗健康领域的应用之外，在其他非医学领域也具有潜在的广泛应用。

       1．军事领域

       脑机接口技术在军事领域属于前瞻性研究和尝试应用，如战士可以通过佩戴脑信号采集帽对相应武器发出作战指令，达到降低人员伤亡，加强作战能力的目的，还可以监测作战人员的生理和心理状态，利用监测到的数据及时分析战士情绪、注意力、记忆力等生理心理指标，从而增强相关作战人员军事技能的表现。2020年8月，美国智库兰德公司发布了《脑机接口在美国军事应用中作用的初步评估》研究报告，认为BCI技术很可能在未来的战场上具有实际用途，如提高通信速度，增强环境态势感知能力，并允许操作员同时控制多个技术平台。

       通过脑机接口设备获取并分析患者的脑电信号，可以掌握患者的意识状态，实现意识障碍诊断与评定、 预后判断， 甚至与意识障碍患者实现交流。具体方式是，通常采用患者自己的名字、 照片等信息，通过声音、图像、触觉等作为靶刺激，以小概率出现，其他

       大脑是人类智慧的集结，是已知宇宙当中最复杂的产物，但我们对大脑认知却很晚，比如我们常说心想事成、心外无物，在很长的历史时期当中，我们都以为是心在操控着人类的思维，因此对大脑的研究也被称作是自然科学的“终极疆域”。

       中科院脑科学与智能技术卓越创新中心学术主任蒲慕明院士，海南大学校长骆清铭院士和中科院自动化所所长徐波研究员在CCTV-2《对话》节目连线交流，共同探讨脑科学的前进方向与融合应用。

       人脑拥有近1000亿个神经元和100万亿个连接，是科学与医学上最大的谜团与挑战之一。脑科学的进步，不仅关系到一系列困扰人类的脑疾病的诊疗，同时也是人工智能、脑机接口、仿生科学等前沿科技发展的基础，可以看做是最能诞生革命性变化的领域。从2013年起，美国、欧洲、日本相继启动了各自的大型脑科学计划。面向世界科技前沿，我国对基础研究的支持也在不断加强，从十三五规划到十四五规划，脑科学都被列为重点前沿科技项目。2021年，酝酿多年的“中国脑计划”正式启动。中国脑科学的发展到底到了怎样的阶段？过去十年里又取得了哪些重要突破呢？

       中国脑科学经历了怎样的发展？

       蒲慕明：从我个人的经历来分这个阶段好了，（二十世纪）80年代初，我就开始经常在国内开讲习班，后来在清华大学帮助清华大学恢复生物系。在那段时间没有资源做研究，所以在（二十世纪）80年代的时候，我们主要关注的就是要能够建立好的教育系统，这算我们的起步阶段。到了二十一世纪初，1999年我来到中科院，建立了神经科学研究所，在这个时候我们就开始投入做基础研究，我们的目标就是要提高我们科研水平，能够达到国际水平。二十年过来了，到我们现在，在过去十年，国内各个大学、研究院都有很多年轻的实验室建立了，水平也很高，但是他们还没有建立国际声望。我们要集中有限的资源，从目前跟跑的阶段达到并跑，甚至有些领域要领跑，从第三梯队进入到第一梯队，我们就要考虑是什么样的模式才能达到这样的目标。我们这次的“中国脑计划”在规划的过程中不断地研讨这个问题。

       “中国脑计划”是什么？

       蒲慕明：“中国脑计划”包括三个方向，一个方向就是作为认知功能的神经基础，是原理的研究，这是计划的主体。然后有另外两个应用方向，一边是重大脑疾病的诊断和诊疗方法，针对现在社会面临的各种重大脑疾病的早期诊断，开展干预手段的研发、药物的研发等等；另外一边是脑机智能技术，包括两方面内容，一方面是脑机接口，就是大脑跟机器之间的联系，如何用大脑的信息来控制机器，如何用外界的信息调控大脑的活动，另一个方面是类脑研究，就是人工智能的理论研究，是下一代人工智能需要的各种机器学习的算法，类脑研究的硬件加上类脑研究的软件就是未来智能系统的一个基础。

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       “中国脑计划”为什么要这样设计？

       蒲慕明：我们整个群体跟欧美国家比起来是小得多的，不能够把我们整个基础研究铺开到所有领域，所以我们的原则是要有所为，有所不为，要抓到重要领域，要占一席之地，有优先的领域我们要领先，这是我们的三个原则。在美国有一个国家卫生院，每年投入了几十亿美金做脑科学的研究，做了好几十年，所以他们2013年启动了脑计划，有一个非常聚焦的点，他们主要是研究新技术。欧盟的脑计划想（依据）生物学的动物研究跟人脑研究做一个超级计算机的模拟，是长远的目标。我认为“中国脑计划”的特点是我们虽然以基础研究为主体，但是我们不把这个应用放在遥远的目标，而是把应用的问题放在同等重要、目前的目标上。我们认为在没有完全理解大脑之前，我们应该要解决很多实际的问题、社会需求的问题。

       介观是说，能够分辨我们神经细胞这样程度的分辨度的图谱。我们要看清楚哪一类神经细胞跟哪一类神经细胞有联接，要绘制出来联接的图谱，相当于画了一张大脑的全景线路图，告诉我们路线，从我家到我工作的地方有哪几条路，走哪条路最近，各个区域是怎么联接在一起的。这个线路图要介观层面才有用，全世界都对这个感兴趣，但是技术上有很多困难。

       骆清铭：神经联接图谱，或者通俗地成为脑地图的绘制，已经有一百多年的历史，但总体来说，这些尝试都不是真正意义上的脑联接图谱。过去二十多年，我和我的团队一直致力于发展介观水平的脑图谱绘制研究，在神经元分辨水平的脑地图绘制方面，创造了国际领先的技术手段。蒲先生所领导的实验室在国际上率先实现了体细胞克隆猴，还有季维智院士等率领的实验室在非人灵长类动物模型研究方面，都有非常好的工作积累，这些技术优势就是我们共同发起大科学计划的底气。

       给大脑“画地图”难在哪里？

       骆清铭：要理解这个难度，我们得看看脑内的神经元到底长什么样，如果将神经元的轴突的直径看作30米宽的四车道高速公路，那么它的总里程将达到300万公里，相当于绕地球赤道几十圈，这还只是一个神经元，我们的目标就是要完整地绘制出所感兴趣的路，也就是特定功能相关的若干神经元及其网络。注意，测绘出的这个路必须是全部的、完整的，还要研究这条路与其它路到底怎么连接，比如说公路、铁路、水路甚至航空线路之间，它们如何实现货物交换。人脑有860亿个神经元，我想大家不难想象出这个难度。

       全脑图谱有利于增进对脑疾病的理解

       蒲慕明：世界卫生组织有这么一个统计，脑疾病所有加在一起，在因为疾病造成的社会负担中占比30%，超过了心血管病，也超过了癌症，现在讲85岁以上，三分之一到四分之一都会有老年痴呆，现在平均年龄又那么高，到了将来我们每个家庭都要照顾这样子的病患。我们图谱种类很多，假如说我们有了结构图谱，有些脑疾病我们假如也做出它的结构，就发现它有些联接是没有的，或者是太多了，我们就知道为什么会出现这些脑疾病。图谱里面还有细胞图谱跟联接图谱，可能在疾病中哪些种类细胞死亡，我们可以从这图谱里面就可以得到，联接图谱就可以知道哪些环路出了问题，我们对脑疾病的理解就更深了一层。

       脑科学的研究不仅仅在解决脑疾病方面发挥着重要的作用，也通过人工智能的不断呈现让我们可以跟未来的空间有更多接触的可能性。徐波所长通过连线的方式参与讨论。

       脑科学与人工智能之间是一种什么样的关系？

       徐波：脑科学里面的人类的智能跟人工智能，我认为是两类不同的智能进化形态，人工智能更擅长于清晰定义问题、划分边界，然后从大量的数据当中寻找规律，这也是通常所说的专用人工智能。这些专用人工智能其实在某些能力上面已经达到跟超越了人类，比如说我们现在每天做核酸检测时的身份证图像识别，也包括AlphaGo，它也是在下棋的规则非常清楚的条件下发展出来的智能。但是总体而言，跟我们开放世界人类的认知能力相比，目前人工智能还非常初级。未来人工智能很有可能是一种人机协同的方式，实际上是更需要一种相互的融合，发展出一种更好的、可信的、可控的智能形态。

       最希望脑科学告诉人工智能的是什么？

       徐波：我们看到大脑很重要的特点就是非常灵活，尤其是有举一反三的功能，前额叶通过它的生物机制构建了这样一个世界模型，比如说当我们拿起水杯准备喝水的时候，看见水杯冒着热气，我们很自然就会放下去，晾一会儿再喝，这个动作其实隐藏着非常多的常识，这个常识对于我们现有的人工智能来说是非常难以表达的，现有的人工智能模型学习是封闭的，是机械地对我们人提供的数据进行拟合跟有限的泛化，所以这是我们特别期望突破的一个人工智能的方向，也就是通过脑联接图谱来构造这样一个人工世界的模型，来帮助我们实现刚才提到的自主学习、举一反三。

       蒲慕明：过去脑科学对人工智能的贡献其实是非常简单的，并没有非常复杂的结果被引用了，我们现在脑科学里面有很多简单的原理，还没有应用到人工智能里面，举个例子，我们人脑的联接是可以生成的，会长出新的联接，会消减过去，有的联接会消失，这些联接是动态的，但是在人工网络里面的链接都是固定的，拥有固定的架构，这个简单不同的工作模式就可以引入到人工神经网络。

       徐波：实际上是脑科学里面一些简单的原理引入到人工智能模型里面都会对人工智能产生非常大的影响，我们讲的下一代人工智能一定能从脑科学里面受到启发，这会是一个从量变到质变的过程。下一代人工智能应该有三个特点，首先，应该是低功耗的，现有的人工智能主要的模型来自于三十年前的神经科学的研究成果，模型结构上部分借鉴了大脑的神经形态，但是它的学习方法上目前还主要是基于一种叫误差反传的数学最优化方法，最大的缺点就是能量消耗非常大，比如说最近发展出来的大模型技术，训练出这样一个模型的碳排放相当于一辆小汽车从地球到月亮的一个来回，而大脑的能耗大概在20瓦左右，将这一低功耗特性移植到人工智能里来就显得比较迫切。第二，我觉得下一代人工智能应该具有自主学习能力，尤其要在认知能力上达到一个新的水准。最后也是最重要的一点是，我们在这个过程里面要让机器跟人在价值观上实现我们人机的协同，让机器表现出符合我们人类价值观的能力，给产业应用带来根本性的变革。

       脑机接口，理想与现实的距离有多远？

       蒲慕明：我觉得有很大的想象空间，但是实际的进展并没有那么快。脑机接口的目的是什么？第一个就是要读取大脑里面的信息，因为我们对大脑的整个结构和功能理解还是非常粗浅，所以我们很难真正地读取它的信息，读取信息不准确的时候就很难用它的信息来控制器件。当然现在的说法是说我们虽然不知道这个脑活动是代表什么意思，但是我知道有这个脑活动的时候就要做什么动作，用大量机器学习算法来补偿我们不知道这个信息到底什么意义。

       关于脑科学，最想向世界解释什么？

       蒲慕明：我现在最好奇的就是我们的共情心或者叫同理心到底是怎么产生的，怎么受环境影响改变我们的共情心。因为我认为共情心是关于我们人类社会走向未来，大家是不是可以共存，能不能够和谐生活，面对世界命运共同体最关键的一个人类大脑功能。

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