摘要：墨尔本初创公司Cortical Labs已将科幻小说中的概念变为现实——一台使用80万个实验室培养的人类神经元作为处理器的生物计算机CL1正式投入商业销售。这台售价3.5万美元的设备标志着计算技术发展史上的重要转折点，它不仅挑战了传统硅基计算的垄断地位，更为人

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墨尔本初创公司Cortical Labs已将科幻小说中的概念变为现实——一台使用80万个实验室培养的人类神经元作为处理器的生物计算机CL1正式投入商业销售。这台售价3.5万美元的设备标志着计算技术发展史上的重要转折点，它不仅挑战了传统硅基计算的垄断地位，更为人工智能和生物医学研究开辟了全新的技术路径。

CL1生物计算机的核心技术建立在该公司此前开发的DishBrain概念验证系统基础之上。该系统通过微电极阵列实现神经元与硅基系统的电信号交互，延迟时间低于一毫秒，使得生物神经网络能够实时参与计算过程。更令人惊讶的是，这些培养的神经元不仅能够执行代码，还展现出学习、适应甚至在某些情况下超越传统机器学习系统的能力。

首席科学官Brett Kagan表示，CL1系统的能耗仅为当今数据中心的一小部分，这一优势源于生物神经网络固有的高效信息处理机制。早期用户已经涵盖制药研究、金融分析、游戏开发和人工智能研究等多个领域，显示出这种新型计算模式的广泛应用潜力。

从概念验证到商业产品的技术跨越

将DishBrain从实验室概念转化为可商业部署的CL1系统经历了近三年的技术开发过程。Kagan强调，这一转变需要重新构建从底层硬件到上层软件的完整技术栈。团队不仅开发了定制的现场可编程门阵列和印刷电路板，还建立了从血液细胞到干细胞再到复杂神经结构的完整生物技术链条。

CL1系统的核心组件包括一个精密的生命支持系统，为神经元提供必需的生存环境，以及微电极阵列，充当生物神经网络与硅基系统之间的桥梁。用户可以通过简单的Python API接口与系统交互，实现亚毫秒级的信息传递和处理。这种设计使得即使是非生物学专业背景的工程师也能够相对容易地使用该系统。

该公司采用了模块化的商业策略，既提供需要湿实验室环境的完整CL1硬件系统，也通过Cortical Cloud平台为只需要基本编程能力的用户提供云端访问服务。这种灵活的部署模式大大降低了技术门槛，使更多研究人员和开发者能够探索生物计算的可能性。

生物智能的独特优势

相比传统硅基计算和量子计算，生物计算在处理模糊数据、小样本学习和适应性问题方面展现出独特优势。研究表明，生物神经网络在学习速度方面往往超越机器学习系统，所需的训练样本数量显著更少。这种效率优势在处理复杂、动态和不完整数据集时尤为明显。

更重要的是，生物神经网络天然具备通用智能的潜力。从蜜蜂到猫再到人类，所有生物都展现出不同层次的通用智能能力，而这正是当前硅基人工智能系统难以实现的特性。CL1系统为研究人员提供了一个独特的平台，可以直接研究生物智能的工作机制，而不是仅仅试图通过算法来模拟这些过程。

生物计算还能处理传统计算难以量化的概念，如直觉和创造性思维。虽然这些能力的具体机制仍不完全清楚，但CL1系统为研究人员提供了探索这些现象的工具。通过观察和分析神经元网络如何处理复杂信息，科学家有望揭示生物智能的基本原理。

跨学科应用的广阔前景

CL1系统最直接的应用领域是疾病建模和药物发现。利用真实的人类神经元，研究人员可以更准确地模拟神经系统疾病的发病机制，测试潜在治疗药物的效果。这种方法相比传统的动物实验或细胞培养模型更加贴近人体真实情况，有望加速新药开发进程并提高成功率。

在人工智能领域，CL1为开发新型混合智能系统提供了可能。通过将生物神经网络的适应性和学习能力与硅基系统的计算速度和存储容量相结合，研究人员有望创造出性能更强、更节能的智能系统。这种混合架构特别适合处理需要创造性思维和直觉判断的复杂问题。

金融、游戏开发、音乐创作等看似不相关的领域也对CL1系统表现出浓厚兴趣。这些应用场景的共同特点是需要处理高度不确定性和复杂模式识别的问题，而这正是生物智能的强项。例如，在金融交易中，生物神经网络可能能够识别传统算法难以察觉的市场模式。

技术挑战与发展方向

尽管前景广阔，生物计算技术仍面临诸多挑战。首先是系统的稳定性和可重现性问题。生物系统本质上具有变异性和不可预测性，如何在保持这些有益特性的同时确保系统的可靠运行，是技术发展的关键挑战。

环境编程概念的提出为解决这一问题提供了新思路。与传统编程直接修改代码不同，生物计算需要通过控制环境条件来引导神经元网络的行为。这要求开发人员重新思考编程范式，从直接控制转向间接引导。

数据安全和伦理问题也需要特别关注。使用人类神经元进行计算涉及复杂的生物伦理问题，需要建立相应的监管框架和技术标准。此外，生物计算系统的信息安全保护机制也需要全新的设计思路。

Cortical Labs将自己定位为"生物计算领域的英伟达"，希望通过提供基础设施和开发工具来推动整个行业的发展。这种开放合作的策略有助于加速技术成熟和应用普及，但也需要建立合适的生态系统来支持多样化的应用开发。

CL1生物计算机的商业化标志着计算技术进入了一个全新的发展阶段。虽然这项技术仍处于早期发展阶段，但其展现出的潜力足以引起整个科技行业的关注。随着更多研究人员和开发者开始探索生物计算的可能性，我们有望在未来几年内看到这一领域的快速发展和突破性应用。

来源：人工智能学家