2026年7月,上海人工智能實驗室聯合中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心、廣東省智能科學與技術研究院,共同發佈了"AGI腦機理髮現系統"的階段性成果。這套名爲ΣBrains-Lab的系統包含兩大核心——數字斑馬魚與智算腦,在國際上首次建立了具有介觀圖譜約束的脊椎動物數字腦,打通了從視覺刺激輸入、全腦神經元動態響應到運動指令輸出的完整閉環仿真。
數字斑馬魚:會捕食、會逃跑的"虛擬生命"
數字斑馬魚不單單是幾行代碼,而是一個擁有腦、身體和環境的完整閉環仿真體。其"數字腦"以真實斑馬魚的全腦介觀神經聯接圖譜爲結構藍圖,結合多場景全腦神經元活動數據訓練而成,包含約10萬個神經元。
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團隊還構建了高保真具身模型,可模擬尾部、胸鰭、嘴巴和眼睛的協調運動;自主研發的高精度流體仿真引擎則負責計算魚體與水流的雙向耦合作用。在這一數字環境中,這條虛擬魚成功復刻了捕食、逃跑、溯流和視動反應等複雜行爲——當旋轉光柵出現時,它會擺動尾巴朝光柵方向游去。
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超越黑箱:可解釋的數字腦
在性能上,該數字腦模型預測的神經活動與真實記錄的時空相關係數達到0.818,行爲預測準確率超過69%,均超越當前最佳深度學習模型。更重要的是,與追求預測精度的黑箱模型不同,它以真實介觀聯接組爲結構約束,兼具高精度與生物學可解釋性——研究者可以追蹤信號在神經網絡中的傳遞路徑,分析特定神經元和聯接在行爲中的作用,再將發現回饋到真實斑馬魚中驗證。
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與數字斑馬魚配套的智算腦(SeekBrain),是一個面向神經科學發現的領域專用多智能體框架。它內置神經科學知識庫和多模態數據分析工具鏈,能夠自主完成從提出假設、數據預處理、多模態分析、統計推斷到撰寫學術報告的完整科研閉環。在首個神經科學研究評測基準BrainArena上,智算腦給出的分析結論與人類專家平均一致性超過75%,表現優於通用智能體。

爲AGI尋找生物之根
數字斑馬魚體系首次在脊椎動物層面實現了感覺輸入、全腦神經活動、運動輸出、軀體結構與物理環境的全鏈路聯動仿真,爲解析生物智能生成機理提供了可重複、可干預、可溯源的數字化參照底座,也爲通用人工智能的發展開闢了全新的生物啓發路徑。
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