摘要：AI为核心的新一轮科技创新浪潮已至，AI将与互联网一样，带来新一轮范式革命，人类社会将进一步加速发展。我们精心准备，重磅推出【智能时代专题】，目前已规划106篇深度原创研报，将全方位梳理AI产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势，展望智能时代未来图景，挖
AI为核心的新一轮科技创新浪潮已至，AI将与互联网一样，带来新一轮范式革命，人类社会将进一步加速发展。我们精心准备，重磅推出【智能时代专题】，目前已规划106篇深度原创研报，将全方位梳理AI产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势，展望智能时代未来图景，挖掘投资机会。
智能时代专题：脑科学
免费版2,794字，预计阅读6分钟
完整版17,619字
智能时代第二季，重磅升级，更前瞻，更硬核，支持专题/单篇付费解锁
一、生物大脑演化，历经漫长自然选择与进化过程，大脑结构从简单到复杂跨越式发展。
美国国家精神卫生研究院神经学专家保罗·麦克里恩，提出三脑理论/三位一体大脑理论，人脑分为爬行动物脑、古哺乳动物脑、新哺乳动物脑。现代神经科学认为，大脑功能划分并非完全遵循三脑理论分层结构，许多功能由多个脑区协同完成，三脑理论对直接理解大脑运作有重要意义，帮助理解大脑基本组织原则与进化历程。
约3.6亿年前，随着海洋动物向陆地进化，爬行动物发展出位于大脑最内部的爬行脑/本能脑。这部分古老大脑，负责控制心跳、呼吸、睡眠、新陈代谢等维持生命的基本功能，与躲避危险、自我保护、攻击等本能行为。蛇、鳄鱼、蜥蜴等动物，主要依赖爬行脑生存。
约2亿年前，哺乳动物时代，在爬行脑外侧进化出第二层大脑哺乳脑/情绪脑，主要对应大脑边缘系统。情绪脑，能产生各种情绪，帮助动物更好适应环境。恐惧促使逃离危险，兴奋激励追逐猎物，分享食物时幸福感有助社会协作。情绪脑，反应通常直接迅速，倾向二元对立的思考模式，直接选择是或否，倾向维持现状，重复习惯性行为。
约250万年前，随着人类从哺乳动物中脱颖而出，进化出位于情绪脑外侧的第三层大脑理智脑，称新皮层、理性脑或思考脑。这部分大脑，比情绪脑更加复杂与灵活，赋予人类思考、想象、基于现实预测未来能力。理智脑，是语言理解、学习、记忆、推理、计划等高级认知功能的基础。
自然界生物大脑系统，在漫长进化过程中，发展出极为高效、可并行的信息处理能力。人脑为例，拥有约860亿个神经元，量级接近可观测宇宙中星系数量1,000亿+，形成超过60万亿高度组织化连接，算力之强，堪比超级计算机，算力约100~1,000 TOPS量级。
二、AI发展，不能仅停留在算法与数据层面，更要深入理解生物智能运作机制，从脑科学汲取灵感。
AI研究发展历史角度看，AI创新与进步，要有生物学思维。AI系统设计、运作方式、算法结构，都受到人类大脑或生物智能机制启发。
早期AI研究，例如符号主义AI，更多关注逻辑推理与符号操作，与人类大脑运作方式相去甚远。
随着连接主义/神经网络兴起，AI开始更多借鉴生物学，特别是脑科学原理。神经网络灵感，来源生物神经元网络结构，标志AI研究，从模仿人类理性思维，到模仿人类大脑结构与学习机制转变。
神经网络是现代AI，特别是深度学习核心，借鉴生物神经元网络基本结构。神经网络层次化发展，经历从单层到多层演变，更接近大脑皮层的层次化结构。
早期浅层神经网络，包括感知机、多层感知机等，功能相对简单，主要用于解决线性或低复杂度问题。
深度学习兴起，通过构建更深、更复杂神经网络，大幅提升特征学习与模式识别能力，与大脑皮层信息处理层次性更加相似。
人类大脑与当前AI，存在显著性差异，大脑灵活学习能力、自适应性，对复杂信息处理能力，远超现阶段AI系统。大脑通过少量数据学习、概念抽象、动态连接重构等机制，展现出对复杂环境的高度适应能力。当前AI系统，在某些特定任务中表现优异，在学习效率、泛化能力、自适应性方面存在巨大差距。
人脑基于高度优化生物学架构，算力领先主流端侧NPU。人脑在能耗比方面，大幅领先果蝇等其他生物、英伟达专业GPU、人形机器人芯片。
快慢双系统模型为AI提供认知模型框架，帮助设计更加人性化、高效、强大AI系统。心理学家丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》提出，人类思考两种基本模式，包括系统1快思考、系统2慢思考。
现代AI系统中，快思考与慢思考模块，可协作实现高效与精确平衡，在自动驾驶、机器人等领域成为主流架构。
自动驾驶领域：系统1，主要负责实时感知、车道保持、基本反应等；系统2，主要负责复杂路线规划、复杂路况决策、道德判断等。
机器人领域：系统1，主要处理即时平衡、障碍物避让等任务；系统2，主要负责复杂任务分解、路径规划、决策制定等任务。
理想构建下一代自动驾驶架构、视觉语言行动模型MindVLA，将快慢系统结合为单一大模型，模型可自主决定何时采用慢思维能力。
理想创始人李想介绍，规则算法的能力是昆虫，端到端E2E是聪明的猴子，VLA机器人大模型具备人类理解物理世界的脑系统。通往全自动驾驶没有捷径，比LLM更难，这是理想要做预训练与基座模型，要把空间、语言、行为的Token统一在一个基座中训练的原因。
AI发展，不仅推动相关领域应用创新，还为脑科学研究提供全新工具、方法、视角。AI 模型，不仅能用来模拟大脑复杂功能，还帮助科学家揭示大脑工作机制。
AI为构建与测试大脑计算模型，提供前所未有助力。科学家可利用神经网络模拟神经元、神经环路，甚至更大范围脑区活动，包括视觉皮层、听觉皮层等，成为推动脑科学进步强大引擎。
AI赋能脑机接口，也为脑疾病诊断、治疗、神经康复开辟道路。AI算法，能处理分析来自大脑复杂神经信号，实现更精确、更快速意图解码，对控制机械手臂、轮椅、计算机等外部设备至关重要。
三、AGI需要打造AI六感，AI智能时代将出现赢家通吃。
目前大语言模型，在自然语言处理方面取得巨大成功，在理解现实世界方面存在局限性。大语言模型基于文字学习，文字是知识的精炼表达，很多知识与经验难以用文字完全描述。
大语言模型擅长处理文本，无法直接理解或生成视觉、音频等非文本信息，导致在现实世界应用范围有限。大脑感知，并非局限于单一语言或文字，而是通过多种感官协作，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等与外部世界交互。
迈向AGI，需打造AI的六感。人类对世界的认知、理解、决策能力，建立在多个感知系统深度融合基础上。
人的五感，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉。人类还有直觉、平衡感等多种感知方式，与世界进行全方位、多维度互动，形成对世界完整理解。
线上数据资源接近充分使用，现实世界数据资源正快速增长。随着物联网、传感器技术、机器人技术发展，现实世界数据正快速增长，自动驾驶汽车、智能家居、机器人等，都在不断产生大量感知数据，包括图像、视频、声音、触觉等，与交互数据，包括动作、行为、环境反馈等，这些数据将成为未来AI发展重要驱动力。
AI智能时代，自动驾驶、机器人等新技术，作为未来线下世界构建入口、平台、生态的重要载体。
互联网提升比特效率，AI改变原子效率，改变人与物理世界交互方式，为社会带来更大可能性。AI的出现，打破互联网局限性，开始深度改造原子（物理世界）效率。AI 不仅能在信息层面（比特）做出智能决策，还能通过操作机器人、自动驾驶汽车等实体设备，直接改造物理世界（原子）。
AI 是智能逻辑，差距容易区隔，将出现赢家通吃。
人类是线性进化，AI是指数级进化，未来人类与AI差距将越来越大。人类生物进化，是缓慢、线性过程，需要数千年、甚至更长时间，才能产生显著变化。人类从历史中学到的经验教训，往往会遗忘或忽视，重复犯错。
AI学习速度远超人类，AI模型可在数小时内完成对数亿条数据学习，人类需要数年、甚至数十年，才能达到同样知识积累。
AI系统可快速迭代优化，每次改进都能直接提升性能，实现指数级进化。AI进化成果，可通过互联网传递到全球系统中，形成指数级扩散效应。
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来源：六合商业研选一点号