智源社区@2050 | 从大脑到代码，你真能被上传吗？

来源：智源社区

2026年4月25日下午，杭州云栖小镇，2050大会·前沿交叉论坛如约开场。这场以《从大脑到代码，你真能被上传吗？》为主题的学术对话。

备受关注的"数字果蝇"研究显示，基于约12.5万个神经元、5000万突触的完整神经连接图，大脑模型已可接入虚拟身体，形成"感知—决策—行动"的闭环——行为从结构中自然产生。这一突破引发广泛热议：这是否属于意识上传？行为相似就能等同于自我存在吗？科学家们观点不一，或审慎观望，或持乐观态度，但共识已然明确：数字生命无法一步实现，但其 “分步逼近” 的发展路径已清晰可循。

引导报告：两条路，一个目标

在引导报告中，智源研究院研究员、AI+神经科学方向负责人雷博梳理了人类在数字生命与大脑仿真领域探索的两条基本路径。

路径一：自底向上，用数学复刻大脑。从欧洲脑计划、美国脑计划，到Google的大脑环路重构，科学家试图用电子显微镜逐一成像神经元及其连接，建构"虚拟大脑"。这是一条"解剖式"的路径——把大脑打开看清楚，再照着图纸重建。

路径二：数据驱动，用输入输出拟合大脑。以Meta近期发布的工作为代表，不再执着于理解大脑的内部结构，而是收集"大脑看到刺激时产生的响应"，用大模型直接模拟这一映射关系——输入一段文字，预测大脑的fMRI信号。中间是黑盒，但足量的输入输出数据，可以让模型在功能层面无限逼近真实大脑。

两条路各自面临瓶颈。自底向上建模的问题是神经科学知识永远不完备，大模型建模的核心困难在于不唯一性——同一个输入输出，可以由无数种内部结构实现，模型复刻的往往是一类人，而非一个人。

雷博介绍，智源在这一背景下提出了新的融合方案——Brainu模型。该模型将不同来源的脑信号——包括fMRI、脑电、脑磁、双光子等——统一Token化编码，与语言、图像共享同一套表征空间。

"我们来到了一个关键节点——可以用大模型、用代码方案来完成对大脑的复刻。它可以预测我们看到任何事情的大脑响应，也可以根据脑信号判断我们的性格、决策、未来可能患的疾病。"

引导报告结束，六位嘉宾落座。雷博的开场问题简短而锋利：

"数字生命、大脑上传，相比人工智能发展的历史节点，我们现在究竟走到了哪里？是1956年达特茅斯会议刚提出AI的时候，还是1980年代BP算法问世的阶段，抑或已来到了GPT-1.0或ChatGPT的时刻？"

智源研究院理事长、北京大学教授黄铁军认为 数字生命有两条技术路径：一条是结构驱动——把大脑的神经元完整复刻出来；另一条是数据驱动——用大模型拟合人的输入输出行为。他表示这两条路都不需要走到100%，就能产生巨大价值。

“飞机不是靠把鸟的每一根肌肉都仿出来才飞起来的。两个不扑扇的翅膀，靠滑翔就能让人类飞得比任何鸟都高。”

他提到一个更近的起点：今年很火的“龙虾”，就是数字永生的第一步。它不需要完美，它只需要开始像你。他给出了一个具体的画面：

“你每天戴的耳机、眼镜，有一个设备以第一视角记录你所见所闻、所听所感。再加上你的心跳、脑电信号。它不用你说话，就知道你紧张了、认出谁了、该做什么了。一天天下来，它越来越像你。一开始70%，然后80%、90%、98%。”

这个逻辑的颠覆性在于：数字永生不是一次性的“上传”，而是一辈子的“并行生长”。 你不是在某一天突然被复制到一个硅基载体上。而是从今天开始，你的数字分身和你一起生活、一起成长。它的训练数据就是你每天的呼吸、心跳、眼神、语气。

陈国璋：连接组只能给我25%的约束自由度

北京大学计算机学院研究员陈国璋指出，连接组本质上是特定时刻的大脑快照——而人脑无时无刻不在变化，认知一个朋友、生一场气，神经回路都在重塑。连接组数据是"无价"的，且显著推动了对大脑的建模，但给他认为连接组数据为建模工作最多带来25%的约束。

"以前我们是盲人摸象，现在我们起码知道了大象大概在哪个方位。25%听起来不多，但已经是很大的进步。"

他提出的融合方向颇有建设性：先用连接组结构约束模型的搜索空间，再用基于功能数据的模型比如Brainu补充功能性数据对模型做进一步蒸馏。

关于人类智能与大模型的核心差异，陈国璋给出了一个数据效率的视角：

"人一辈子积累的文本数据不超过5个GB，但大模型训练动不动几十TB。然而人可以做小样本学习，可以举一反三，可以跳出训练数据所在的分布——这是大模型目前相对欠缺的能力。"

清华大学计算机系副教授、清华-IDG/麦戈文脑科学研究院研究员胡晓林将当前数字生命的进展定标为1960年代的Perceptron——那个只有单层的感知机模型。他解释：线虫、果蝇的全脑连接组已经解出，但这些模型究竟能有多大用处，目前并不确定。就像Perceptron当年被提出后很快被遗忘，最终为后来的深度学习奠基。

他的判断带着一种平静的乐观：

"现在的脑启发智能可能暂时没用，但它有可能会为后面的灵长类、猴子，包括人的模拟，做出另一种形式、超越现有大模型的东西。"

关于大模型与生物智能的关系，胡晓林提出了一个具体的"能力互补"图景：

"大模型对对抗样本没有抵抗力——把图像改动人眼完全看不出来，但模型会把猴子认成飞机，这种错误人不会犯。如果你通过生物的方式发展出一条新的智能道路，这种问题就不会有了。"

能耗是另一个维度：养一只猫，不需要几千万美元的算力。两种智能范式在能耗、数据利用效率上的差异，将推动它们在具身智能等场景下形成互补而非替代关系。

张若冰：电镜是"纳米级的照相机"，但不是全部

复旦大学脑智研究院研究员张若冰从技术细节讲起。电镜连接组学的核心，是用30纳米甚至更薄的连续切片配合电子显微镜成像，分辨率可达2—4纳米——这个尺度，足以看清神经元之间的突触，即神经连接的接合点。他打了个比方：

"电镜给出的，是大脑连接底层的布线图。好比我们有了芯片的电路图——要加上电信号的流动规律，我们才能知道芯片怎么运作。"

然而电镜方法有天然的局限：通量极低，数据量却动辄PB级。小鼠全脑约500立方毫米，而目前最先进的工作只发表了1立方毫米，中间是500倍的体积差距。更重要的是，电镜无法捕捉神经电生理活动与分子信息——这些必须依靠其他手段补充。

张若冰的观点是：电镜连接组提供的是砖块，而要盖成大楼，还需要在每块砖上标注其电生理特性，并将它们按蓝图堆叠。从线虫到果蝇到小鼠到人类，这条路他愿意看到2050年实现。

马雷：这一切的目的，都是为了带着文明迈出地球

北京大学大数据与生物医学人工智能系副主任、智源学者马雷也分享他对"意识上传"这件事的结构化思考——他将这个过程拆解为三个步骤：完整读取一个大脑、将其在硅基载体上完整复现、对两个系统进行意识等价性验证。

他最后透露：

"北京大学已于近期发起了'全景数字生命'国际大科学计划研讨会。我们也把数字生命列为多个院系集中攻关的方向。我在前日分享时曾说过一句话：这一切的目的，都是为了带着文明迈出地球。"

六位嘉宾背景不同、预测各异，最终在一点上形成了微妙的共识：数字生命不会一步到位，但"分步逼近"的路径已经清晰可见。

从数字线虫到 Brainu，从连接组到意识上传，这场论坛清晰呈现出一个趋势：大脑数字化不再是玄学，而是正在快速推进的前沿科学。未来，智源研究院将持续深耕 AI 与脑科学交叉领域，联合全球学者，一步步解开 “人类能否被上传” 的终极命题。

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