外服培训·视野 | 对话复旦大学类脑智能专家危辉教授

来源：市场资讯

（来源：FSG上海外服）

编者按

当技术迭代加速、产业边界消融、新范式层出不穷，每一个前沿议题的背后，都是对人才战略与产业能力的深刻拷问。

上海外服培训中心推出“外服培训·视野”系列深度访谈栏目，旨在搭建一座连接全球智慧与中国实践的桥梁。我们对话顶尖学者、行业领袖与政策制定者，聚焦全球经济格局、前沿科技变革与产业转型趋势，以理性思考回应时代之问，以专业洞察服务人才培养。

作为中国人力资源服务业领军企业上海外服旗下的培训平台，我们深知：真正的竞争力源于对趋势的清醒判断与对人才的持续投入。愿这一系列访谈，为您在变局中校准方向，在浪潮中锚定价值。

本期，我们深度对话复旦大学类脑智能专家危辉教授。从1995年到2026年，他用三十年的坚守，走出一条从逻辑学到类脑计算的跨界之路。在这场对话中，他没有追逐热点，而是坦诚地拆解了脑机接口的技术瓶颈与伦理红线，批判了“AI起跑线”式的教育焦虑，并为产教研融合提供了切实可行的路径。

在喧嚣的技术浪潮中，危辉教授的思考如同一剂“清醒剂”——提醒我们：真正的创新，从不源于跟风，而源于对科学本质的敬畏与对原创问题的执着。

01

学术初心与理想情怀

提问精要

从1995到2026，您的“类脑之梦”如何照进现实？

回答精要

1. 起点：逻辑学与形式化方法

早期研究基于逻辑学模拟人类推理，但发现“挂一漏万”——无法穷尽所有规则，导致系统灵活性不足。

2. 转折点：心理学与神经生物学

• 受《心理学：人的信息加工》启发，认识到智能研究需结合大脑机制。

• 通过阅读神经生物学著作（如韩济生院士《神经生物学原理》），从神经元网络层面理解智能本质。

3. 锚点：坚守与创新

• 30年前选择“冷灶”领域，如今类脑计算成为前沿，印证方向正确性。

• 主张“不要嚼别人嚼过的馍”，拒绝跟风，专注原创性科学问题。

访谈人评述

危辉教授的学术之路自始自终都在坚持着一场从逻辑学转向类脑智能的跨界探索。

02

脑机接口与专业领域

提问精要

从理论建模到临床应用，您如何看待技术突破与伦理边界？

回答精要

1. 脑机接口技术：从实验室到应用的突破与瓶颈

1.1 技术分类与现状

• 无创技术：如脑电（EEG）设备，依赖信号提取精度与机器学习算法，但空间分辨率低、个体差异大，稳定性不足。

• 有创技术：通过植入电极直接记录神经元活动，可观察细胞协同工作，但存在手术风险、排异反应等问题。

1.2 应用边界

• 可行方向：肢体控制（如帮助截瘫患者通过机械骨骼恢复运动），风险较低且目标明确。

• 高风险领域：涉及意识、情绪等高级认知功能的应用（如“读心术”），可能侵犯隐私或引发伦理争议。

2. 新技术伦理与风险：保持谨慎，拒绝“神话化”

2.1 技术双刃剑

如OpenAI的智能代理（OpenClaw）虽提升效率，但需开放权限，存在隐私泄露风险。

2.2 大模型的局限性

生成内容可能存在错误（如字母缺失），需人工校验，不可盲目依赖。

2.3 伦理红线

反对健康人植入脑机接口，强调技术应用需限定领域，避免干预人类自由意志。

访谈人评述

技术进步需以安全为前提，“限域应用”理念为脑机接口发展划定了理性边界。

在技术狂热中保持冷静，“伦理红线”意识为行业敲响警钟。

03

当代年轻人的成长建议

提问精要

在AI热潮中，如何坚守科学本质、避免“拔苗助长”？

回答精要

人才培养：反对“AI起跑线”，倡导“学深+视野宽”

1. 破除焦虑

• “不要让孩子输在AI起跑线上”是伪命题：AI技术易上手，5岁或15岁学无本质差异，过度宣传会导致“躺平”心态。

2. 核心建议

• 学深而非表面：避免仅依赖开源代码或大模型生成工具，需理解技术本质与逻辑。

• 拓宽知识面：跨学科学习（如神经科学、心理学），避免局限于单一领域。

访谈人评述

破功利化教育迷思，他的建议为年轻人指明了“慢即是快”的成长路径。

04

对复合型人才培养的专业建议

提问精要

如何搭建产教研融合桥梁，培养“真懂AI”的复合型人才（既懂技术又懂业务，还懂行业的复合型人才）？

回答精要

核心原则：专业根基+跨界融合

1. 以技术人才为核心驱动力

• 方向选择：优先从技术领域（如AI、脑科学）向管理、市场等领域拓展，而非反之。技术人才具备扎实的专业基础，更容易理解业务需求与技术的结合点。

• 案例参考：大气物理学研究者拓展AI知识，比纯管理人才学习技术更高效，因其对领域问题有深刻理解。

2. 聚焦“一专多能”的人才培养

• “专”的深度：确保技术人才在核心领域（如AI算法、脑机接口）有深入积累，避免表面化学习。

• “能”的广度：鼓励技术人才了解行业业务逻辑、市场需求，提升跨领域协作能力，实现“技术+业务+行业”的复合能力。

3. 构建跨学科协作机制

• 专业分工：明确技术、管理、教育等领域的角色定位，避免“一人多领域覆盖”的低效模式。

• 资源整合：联合高校、企业、研究机构，针对具体行业场景设计实训项目，如AI+医疗、脑科学+康复工程等，强化理论与实践结合。

访谈人评述

从“技术深耕”到“跨界融合”，危辉教授的建议为产教融合提供了清晰路径——以专业为锚点，以需求为导向，方能培养出真正适配产业发展的复合型人才。

05

总结与未来展望

提问精要

您对当前人工智能与脑机接口领域未来发展的判断？作为始终坚持“完全由国内独立完成”高水平研究的学者，您对国家未来在该领域的战略布局有哪些期待？

回答精要

1. 行业未来：安全、成熟度、限域应用

三大关键词

• 安全：优先考虑伦理风险，尤其是脑机接口的信号反馈对大脑的潜在影响。

• 技术成熟度：实验室成果需长期验证，避免过早临床应用。

• 限域应用：聚焦肢体控制等低风险场景，不向意识、情绪等领域拓展。

2. 国家战略期待

• 克服“赶时髦”，保持独立判断；加强基础研究投入，区分科学问题与工程问题；避免“算力决定论”，探索轻量化智能路径。

访谈人评述

从技术细节到国家战略，他的思考既有科学家的严谨，也有战略家的远见。

从逻辑学跨界到类脑智能，危辉教授30年的坚守诠释了“科学真实”的价值。在技术狂飙的时代，理性认知、伦理边界与跨学科。

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