天桥脑科学研究院与《科学》杂志公布2026年AI驱动科学大奖获奖名单

来源：追问nextquestion

今天，天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）联合《科学》（Science）杂志及美国科学促进会（AAAS），共同揭晓了 2026 年“天桥脑科学研究院与《科学》杂志 AI 驱动科学大奖”（Chen Institute and Science Prize for AI Accelerated Research）的评选结果。加州大学戴维斯分校（UC Davis）神经外科系副教授 Sergey Stavisky 斩获本届大奖；达特茅斯学院的 Nicholas C. Jacobson 博士与圣路易斯华盛顿大学的 Zach (Zhiling) Zheng 博士荣获优胜奖。

该奖项表彰了由 Stavisky 开发的一款 AI 驱动的语言神经假体（speech neuroprosthesis）。该设备能够将大脑活动转化为口头语言，为失去说话能力的人群开辟了一条重返日常交流的途径。

对于失语者而言，这种丧失不仅停留在生理层面，更意味着他们失去了最快捷、最富有人情味的沟通方式。Stavisky 的研究工作正是致力于弥补这一缺憾。借助他与团队构建的系统，一名因患有肌萎缩侧索硬化症（ALS，俗称渐冻症）而无法清晰表达的受试者，如今已能通过自身的大脑信号生成流畅的句子——这些信号首先转化为屏幕上的文字，随后再通过模拟其患病前真实音色的合成语音播放出来。在超过两年的日常使用中，该受试者已经“说”出了超过 270 万个词汇，并重新回到了气候保护倡导的全职工作岗位中。现在，他只需依靠大脑信号，就能与同事进行视频会议并撰写工作信息。

这一成就的核心，正是天桥脑科学研究院成立十年来始终秉持的信念：跟随好奇心，去探索最难解的谜题。正是这种追求推动了前沿科学的发展，并将其突破性成果带给那些亟需帮助的人。

▷图：Sergey Stavisky 博士

“十年前，天桥和我围绕着一个问题（而非一个现成的答案）创立了研究院：大脑是如何产生智能的？当时无法预知这个问题会指引我们走向何方，但这正是真正科学发现的本质。Stavisky 博士致力于解决许多同行认为无法解决的难题，并在这一过程中，为人们带回了极具人性温度的东西：他们自己的声音。在天桥脑科学研究院迎来十周年里程碑的今天，我们的初心未改：值得探寻的问题是那些没有简单答案、且本质上具有探索性的难题；值得支持的科学家是那些愿意与未知共处并最终改变未知的人。研究院将继续致力于支持那些重新定义科学边界的科研人员。”

—— 雒芊芊

天桥脑科学研究院创始人

工作原理

四个小型阵列（共包含 256 个微电极）被植入受试者大脑中负责协调语言功能的区域。当受试者试图说话时，设备会捕捉数百个神经元的放电模式。随后，第一个 AI 模型会将这些模式转化为“音素”（即语言的基本发音单位）。接着，第二个 AI 模型——其采用了与当今主流 AI 助手相同的大语言模型技术——会负责将这些音素拼组成完整的单词和句子。一项更新的“脑到声音（brain-to-voice）”技术更是完全跳过了文字输出环节。当患者试图表达时，系统能直接重建出他们原本的音色，且处理速度极快，让双方的交流体验不再像发送文字信息，而更像是在打一通实时的语音电话。

数据成果

2024年，该团队在发表于《新英格兰医学杂志》（New England Journal of Medicine）的研究中，实现了对125,000个词汇量范围内目标意图语言高达- 97.5%的解码准确率——这一准确率可媲美甚至超越消费级语音识别工具。

2025年6月，该团队在发表于《自然》（Nature）的后续研究中实现了实时语音合成，延迟仅约30毫秒——接近自然说话和听到自己声音之间的延迟。合成的声音能够带有语调、进行提问甚至唱歌。

2026年6月，该团队在发表于《自然·医学》（Nature Medicine）的长期家庭使用研究中，受试者在借助该系统进行沟通的同时，成功维持了一份全职工作。

Stavisky 对语言领域的关注源于他对患者最核心诉求的观察。在他职业生涯的早期，他在研究用于运动的脑机接口时注意到一个规律：恢复移动光标或机械臂的能力固然重要，但恢复沟通往往更为迫切。“沟通几乎永远是第一诉求，”他说道。正是这一认知，结合机器学习和大脑记录技术的进步，促使他在职业生涯中期转向了当时被视为该领域最难解决的瓶颈之一。

“Stavisky 开发了一种基于人工智能的语音神经假体，产生了立竿见影且具有变革性的实际影响。它以超过 99% 的单词准确率恢复了一位患有 ALS 的瘫痪患者的沟通能力，使该患者在两年内仅利用大脑信号就表达了超过 270 万个词汇。他的团队实现了实时语音合成，允许患者调节语调甚至唱歌。”

—— Yury V. Suleymanov

《科学》杂志高级编辑

目前，该领域正处于快速发展阶段。相关企业正在进入语言脑机接口的临床试验阶段，各学术实验室也在测试类似的方法是否能帮助脑卒中相关失语症、脑瘫及其他导致失语疾病的患者。Stavisky 的长期目标是打造一种极其自然的替代声音，让人们在通话时无法分辨那是合成音——它将通过更小巧、完全植入的设备来实现，并准备从研究原型向日常临床工具过渡。

这一发展轨迹——从一个无法解决的难题到实际可用的声音——正是本奖项旨在表彰的那种着眼长远、由探索驱动的科学成就。

2026年AI驱动科学大奖优胜奖得主

Nicholas C. Jacobson博士——达特茅斯学院

盖塞尔医学院生物医学数据科学与精神病学副教授

▷图：Nicholas C. Jacobson 博士

Jacobson 博士因开发了 Therabot 而获得表彰。这是一种生成式 AI 系统，可为焦虑症和抑郁症患者提供个性化、循证的精神心理治疗。Therabot 历时6.5年打造，包含超过10万人工小时的临床监督，完成了由 AI 提供心理治疗的首次随机对照试验。在测试的三个临床领域中，Therabot 在减轻症状方面取得了接近最佳循证疗法的效应量。他的工作应对了全球治疗缺口——全球心理健康服务提供者的中位数仅为每 10 万人 13 名。Therabot 指明了一个未来的方向：地域和成本将不再是获取高质量心理健康服务的障碍。

Zach (Zhiling) Zheng 博士 —— 圣路易斯华盛顿大学

化学系助理教授

▷图：Zach (Zhiling) Zheng博士

Zheng 博士因构建了一个由自主智能体（autonomous agents）驱动的通用 AI 实验室系统而获得表彰，该系统将文献挖掘、生成式分子设计和机器人实验统一在单个闭环中。将其应用于集水用的金属有机框架（MOFs）时，他的生成式设计智能体提出了 10 种新材料——“长臂” MOF 系列（LAMOF-1 至 LAMOF-10）。在对其中两种材料进行的闭环机器人演示中，他的 AI 智能体在两周内确定了高结晶度条件。它们挖掘科学文献，提出新颖的分子结构，并在超过 600 万种可能组合的反应空间中自主导航和解释实验，从而大幅缩短了从设计到发现的时间。他的平台为 AI 如何在清洁能源、水资源和健康应用领域加速材料科学发展提供了蓝图。

今年的大奖及优胜奖得主代表了新一代的科学家，他们并未将 AI 视作终点，而是将其作为一种手段，去攻克那些曾看似遥不可及的难题——恢复失去的声音、扩大精神健康的普及面，以及加速发现世界所需的新材料。

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