--- author: Best Partners TV date: '2026-03-13' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=wxd9oWMtHho speaker: Best Partners TV tags: - brain-upload - digital-life - artificial-intelligence - neuroscience - connectomics title: Eon Systems 首次实现果蝇大脑上传：开启意识数字化的新纪元 summary: 美国初创公司Eon Systems PBC于2026年3月7日发布了《首次多行为大脑上传》演示，成功实现了果蝇大脑的1:1数字复刻并驱动虚拟身体，完成感知-行动完整闭环。该技术基于果蝇完整连接组和LIF神经元模型，无需AI训练，直接产生自主行为，为全脑仿真、AI发展和生命数字化开辟了全新路径，尽管目前仍面临神经元同质化、运动通路桥接和神经可塑性等局限，但预示着向理解生命本质和实现数字永生的宏大目标迈进。 insight: '' draft: true series: '' category: ai-ml area: tech-engineering project: [] people: [] companies_orgs: - Eon Systems PBC - Google DeepMind products_models: [] media_books: [] status: evergreen --- 大家好，这里是最佳拍档。今天这期视频，可能是我们离科幻小说里的场景最近的一次，甚至可以说，它在人类科技史上，第一次为那条曾经只存在于想象中的“意识上传”之路，铺下了第一块实打实的基石。 就在2026年3月7日，一家来自美国旧金山的初创公司 **Eon Systems PBC** 发布了一段时长不到一分钟的演示视频，视频的名字极其克制，叫做《The First Multi-Behavior Brain Upload》，翻译过来就是《首次多行为大脑上传》。就是这段看起来平平无奇的视频，在发布后的短短72小时里，席卷了全球的科技圈与神经科学界。**埃隆·马斯克** 在相关内容下只留下了一个词“Wow”。知名未来学家 **彼得·戴曼迪斯** 直接在社交平台上表示，Eon团队完成了一项令人惊叹的工作，自己已经迫不及待想要看到更高级别的大脑上传技术。无数神经科学研究者、人工智能工程师、科幻爱好者在评论区里展开了热烈的讨论，有人说这是生命数字化的起点，有人说我们正在亲手打开上帝的禁区。 ### 革命性的“数字果蝇” 可能很多朋友点开这段视频，第一反应会是疑惑：画面里只有一只在虚拟环境里爬来爬去的果蝇，时不时停下来梳理自己的肢体，做出觅食的动作，看起来和我们随便做个3D动画、写两行代码就能实现的效果没什么区别。为什么能让整个全球科技圈陷入如此大规模的震动呢？答案很简单：因为这只虚拟果蝇的每一个动作，都没有任何预设的脚本，没有任何人工编写的行为逻辑，甚至没有用到如今AI领域最主流的强化学习算法。它会走路，会转向，会梳理肢体，会完成觅食的一系列动作，唯一的原因，就是它的“大脑”在运转。 而这个大脑，是一个完完全全、按照真实生物大脑1比1复刻出来的数字模型。换句话说，我们看到的不是一个被代码操控的动画模型，而是一个被完整上传到数字世界的果蝇大脑，在自主驱动着一具虚拟的躯壳，完成了从感知外界、神经信号传导、做出行为决策，到最终驱动肢体动作、接收环境反馈的完整闭环。这是人类历史上，第一次实现完整的多行为生物大脑上传与具身化驱动，也是全脑仿真技术，第一次真正从离体的大脑模拟，走进了具身的数字生命的时代。 ### 技术基石：果蝇大脑连接组与计算模型 要真正理解这个成果的分量，我们必须先把时间拉回到2024年10月，去看这项技术背后，那项奠定了基础的里程碑式成果。当时，国际 **FlyWire** 联盟在全球顶级学术期刊《自然》上，同期发表了九篇重磅论文，正式宣布完成了成年黑腹果蝇完整大脑连接组的绘制。**连接组**（Connectome）指的是一个生物大脑中，所有神经元及其突触连接的完整结构图谱。简单来说，就是把一个生物大脑里的每一个神经元、每一条神经连接，都像绘制城市地图一样，完完整整、分毫不差地画出来。 这项果蝇大脑连接组的绘制工作，起源于2018年霍华德·休斯医学研究所 Janelia 研究园区对一只成年雌性黑腹果蝇大脑完成的纳米级电子显微镜成像。在那之后，FlyWire联盟的科学家们花费了数年的时间，结合AI自动分割技术和全球数百名科学家、志愿者的人工校对，最终完成了这张迄今为止人类绘制的、最大最完整的成体动物大脑连接图谱。这张图谱里包含了大约十三万九千二百五十五个神经元，以及超过五千万个突触连接。这个规模，远远超过了此前我们完成的秀丽隐杆线虫三百零二个神经元的连接组绘制，是神经科学领域，尤其是连接组学领域一项划时代的成果。 而在这九篇同期发表的重磅论文里，有一篇的第一作者，就是如今Eon Systems的首席科学家 **菲利普·邱** 博士。这篇名为《果蝇计算大脑模型揭示了感觉运动处理》的论文，正是我们今天聊到的这项大脑上传成果最核心的技术基础。在这篇论文里，菲利普博士和他的合作者们做了一件在当时看来极具突破性的事情：他们把刚刚绘制完成的FlyWire果蝇大脑连接组拿了过来，结合机器学习对神经递质类型的预测，构建出了一个完整的成年果蝇大脑计算模型。这个模型包含了12.5万个核心神经元，采用了 **LIF神经元模型**（Leaky-Integrate-and-Fire Model: 一种计算神经科学领域常用的、能够模拟生物神经元放电行为的数学模型）。 当时这个模型的表现就已经足够惊艳。当研究人员给模型输入味觉和触觉的感觉信号时，模型预测的神经元激活模式和真实果蝇大脑中的实验观测结果高度吻合，对果蝇运动行为的预测准确率直接达到了95%。菲利普博士当时在接受加州大学伯克利分校的新闻采访时就直言，这是一个“真正的神经网络”，和我们如今AI领域常说的人工神经网络有着本质的区别。他甚至认为，从生物连接组出发构建大脑计算模型，代表了一条完全不同于当前大型语言模型的、通往高级通用智能的全新路径。 但即便是这样一个惊艳的成果，在当时也存在一个致命的、无法回避的缺陷：这个完整的大脑计算模型，是一个“没有身体的大脑”，是一个离体的、悬浮在数字世界里的神经回路模型。简单来说，这个模型可以模拟神经信号的传导，可以预测运动行为的输出，但这些输出的运动指令，没有任何可以接收的躯体，没有任何可以执行的肢体，就像一台性能再强大的发动机，只在台架上空转，却没有装到汽车上，没有真正驱动过任何东西。神经冲动在数字模型里不断闪烁、传递，却始终无法完成从“大脑想动”到“身体真的动了”的那一步，更无法接收动作完成之后来自环境的反馈，形成完整的行为闭环。 ### Eon Systems 的整合：全脑仿真与具身化驱动 而这，正是Eon Systems在2026年3月发布的这项成果，真正填补上的关键缺口。根据目前Eon Systems团队披露的信息，这次的演示成果，核心是整合了三条已经被验证的技术线索，最终完成了从大脑到躯体、从感知到行动的完整闭环。 第一条，就是我们刚刚提到的，菲利普博士团队开发的、基于果蝇完整连接组的 **全脑LIF计算模型**，这是整个系统的核心，是这只数字果蝇的“大脑”。 第二条，是瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的 **Pavan Ramdya** 实验室团队开发的 **NeuroMechFly v2**（Anatomically accurate fruit fly simulation framework），这个框架在2024年底发表于《自然·方法》期刊。它能够为果蝇提供一个解剖学上高度精准、具备视觉、嗅觉、本体感觉等多种感官能力的虚拟身体，还能支持果蝇在复杂地形上的行走仿真，是这只数字果蝇的“躯体”。 第三条，是同样来自EPFL的 **Pembe Gizem Özdemir** 团队，关于果蝇梳理行为中身体部位协调的中枢脑网络研究。这项研究揭示了果蝇大脑中协调不同肢体同步运动的神经回路机制，为大脑模型的运动指令和虚拟躯体的动作执行，提供了精准的生物学参考。 最终，Eon Systems的团队把这些组件完美地整合到了一起：连接组衍生的全脑计算模型作为大脑，NeuroMechFly v2框架提供虚拟躯体，再加上由 **Google DeepMind** 维护的开源物理仿真引擎 **MuJoCo**（Multi-Joint Dynamics with Contact: A physics engine for building virtual environments that fully comply with real physical rules）来构建完全符合真实物理规则的虚拟环境。 整个系统的运行逻辑和真实生物的行为逻辑完全一致：虚拟果蝇的感官接收到来自环境的输入信号，这些信号会像真实生物体内的神经电流一样，进入数字大脑。在那五千万个完全复刻自生物大脑的突触连接构成的神经环路里传导、处理。整个过程没有任何外部代码的干预，没有任何“你应该抬起哪条腿”的指令，完全由大脑模型自身的神经回路动力学，做出行为决策，生成运动指令。这些运动指令随后会传导到虚拟躯体的对应部位，驱动虚拟的肌肉收缩、关节运动，最终让这只数字果蝇，在物理引擎里完成了对应的动作。而动作完成之后，来自环境的视觉、触觉、本体感觉的反馈，会再次输入到数字大脑里，完成整个感知-行动的完整闭环。 Eon Systems的联合创始人、CEO **迈克尔·安德雷格** 随后在社交平台上披露了这项成果的更多细节。他表示，这只被上传的数字果蝇行为准确率达到了91%。而实现这个结果，整个系统仅仅依赖四个核心要素：第一，果蝇大脑神经元的完整连接图谱；第二，由连接两个神经元的突触数量所决定的连接权重信息；第三，兴奋性与抑制性神经元的分类与分布映射图；第四，就是我们前面提到的LIF漏积分放电神经元模型。 这个信息之所以重要，是因为它直接证明了一件事：生物大脑的神经连接架构本身，就蕴含着产生自主行为的绝大部分信息。它的重要性，甚至超过了神经元模型本身的复杂度。我们不需要复杂的人工调参，不需要额外的学习算法，不需要海量的训练数据，只需要把一个生物大脑的连接结构完整复刻出来，再配上一个最基础的神经元放电模型，它就能自主产生接近真实生物的行为。这个结论，无论是对脑科学研究，还是对人工智能的发展，都有着颠覆性的意义。 ### 与同类研究的比较 在这里，我们必须把这项成果和此前全球范围内的同类研究做一个对比，才能更清晰地看到这次的突破到底有多么重大。在全脑仿真和具身智能领域，过去几十年里，全球的研究者们做过无数的尝试。其中最知名的两个项目，一个是 **OpenWorm** 项目，另一个是 **Google DeepMind** 和 Janelia 研究园区合作的 **flybody** 项目。 我们先来说OpenWorm项目。这个项目从2011年启动，目标是从细胞层面，在计算机上完整模拟秀丽隐杆线虫（这种线虫只有三百零二个神经元和九十五个肌肉细胞），规模和我们今天聊到的果蝇大脑12.5万个神经元，差了整整两个数量级。OpenWorm项目运作了十多年，也确实实现了线虫神经网络的模拟，甚至在2014年，把线虫的神经网络移植到了乐高机器人上，让机器人表现出了类似线虫的触碰回缩和前进行为。但根据2024年发表在《自然·计算科学》上的BAAIWorm论文指出，OpenWorm项目实现的脑体整合是开环的，缺乏完整的环境反馈闭环。而且线虫本身的行为库极其有限，最核心的行为只有蠕动前行和触碰回缩，根本无法实现多类型的复杂自然行为。和这次果蝇大脑上传实现的多行为闭环驱动相比，无论是规模、复杂度，还是技术的完整性，都有着天壤之别。 再来说DeepMind和Janelia合作的flybody项目。这个项目在2024年发布了预印本，2025年正式发表于《自然》期刊。团队在MuJoCo物理引擎里，构建了一个解剖学上极其精细的果蝇身体模型，包含六十七个身体部件、六十六个关节、一百零二个自由度。然后用 **深度强化学习**（Deep Reinforcement Learning: 一种结合深度学习与强化学习的AI训练方法），也就是我们常说的DRL，训练了一个人工神经网络控制器，让这个虚拟果蝇实现了非常逼真的行走、飞行，甚至用虚拟复眼导航的行为。看起来这个成果也很惊艳，但它和我们今天聊到的大脑上传成果，有着本质的区别。flybody项目里的虚拟果蝇，“大脑”是一个经过强化学习训练的人工神经网络，和真实果蝇大脑的生物学结构没有任何直接的关系。它的所有行为，都是通过奖励函数一点点训练出来的，是人工神经网络通过海量的试错，拟合出了真实果蝇的行为模式。本质上，这是一个“行为模仿者”，是一个被训练出来的提线木偶。 而Eon Systems的这只数字果蝇，它的行为不是训练出来的，不是模仿出来的，而是从1比1复刻的生物大脑神经回路里，自然产生的。这就像一个是照着名画临摹出来的赝品，一个是直接把画家的大脑复刻过来，让他自己重新画了一幅画。两者的底层逻辑，有着云泥之别。这也是为什么，整个科技圈会为这只小小的果蝇如此震动：因为它证明了一件事，我们可以通过复刻生物大脑的连接结构，直接复制出一个能够产生自主行为的数字大脑，而不需要再用人工神经网络去拟合、去模仿智能的行为。这不仅是全脑仿真领域的里程碑，更是为我们探索智能的本质，提供了一条完全不同于当前大模型路线的、全新的道路。 ### 团队介绍：顶尖的专家汇聚 聊完了技术本身，我们必须来认识一下做出这项颠覆性成果的团队，以及背后的核心人物。这家名为 **Eon Systems** 的初创公司，核心团队里的每一个人，都是相关领域里的顶级专家。 首先要介绍的，就是Eon Systems的创始顾问，**亚历克斯·维斯纳-格罗斯博士**（Alex Wissner-Gross），他也是这次成果的核心主导者之一。这位博士，是一位实打实的学术天才。他的履历，哪怕放在全球顶尖的科学家群体里，也足够耀眼。早在1998年和1999年，绝大多数人还没有接触过个人电脑的时候，他就已经先后拿下了美国计算机奥林匹克竞赛的冠军和英特尔科学人才搜索大奖。2003年，他从美国麻省理工学院毕业，成为了麻省理工学院历史上最后一位同时拿下三个主修学士学位的学生，这三个学位分别是物理学学士学位、数学学士学位，以及电子科学与工程学士学位。要知道，这三个专业里的随便一个，都是能让普通学生学到头秃的硬核专业。而他不仅同时完成了三个专业的学习，还以麻省理工学院工程学院全班第一的成绩毕业，同时拿下了全球知名的马歇尔奖学金。本科毕业之后，他进入哈佛大学深造，在2007年拿下了哈佛大学的物理学博士学位。他的博士研究方向，正是神经形态计算、机器学习和可编程物质，和今天的这项大脑上传成果直接相关。他的博士毕业论文还斩获了赫兹基金会的博士论文奖。截至目前，亚历克斯博士手握26项已授权的专利，发表了24篇顶级学术专著，创立、投资、担任顾问的科技公司超过40家。他还曾在哈佛大学和麻省理工学院任教，在TED平台发表的演讲播放量超过200万次，被翻译成27种语言在全球传播，是人工智能、神经形态计算领域公认的思想领袖。 除了亚历克斯博士之外，Eon Systems的联合创始人、CEO **迈克尔·安德雷格**（Michael Andree）也是一位技术背景极强的连续创业者。在创立Eon Systems之前，他的研发背景涵盖了光学超级计算机、网络技术、机器人技术，以及高速量产型电子显微镜技术。而高速电子显微镜，正是绘制大脑连接组最核心的设备之一，这也为团队的技术研发提供了至关重要的支撑。而我们前面多次提到的，果蝇全脑计算模型的核心开发者 **菲利普·邱博士**，如今也加入了Eon Systems，担任团队的首席科学家，成为了这项大脑上传技术的核心研发者。 ### 技术局限性分析 当然，在我们为这项里程碑式的成果感到震撼的同时，也要冷静、理性地看待这项技术当前的局限，以及那些还没有被解决、没有被验证的问题。 首先，第一个核心局限，就是当前使用的神经元模型是经过大幅简化的同质化模型。这次成果里使用的 **LIF漏积分放电模型** 是一种通用的神经元数学模型，团队给所有的神经元都使用了同一组参数来描述。但是在真实的生物大脑里，不同的神经元在细胞形态、离子通道特性、放电模式、神经递质类型上都存在着极大的异质性，也就是差异性。真实的果蝇大脑里有上百种不同类型的神经元，它们的行为模式、信号传导方式都有着巨大的区别，而当前的模型并没有还原这种神经元的异质性，只是用了一个统一的简化模型来描述所有神经元。这就意味着，这个数字大脑和真实的生物大脑之间，还存在着本质上的简化差距。 第二个局限，是大脑和躯体之间的运动通路存在人工干预的桥接环节。迈克尔·安德雷格本人也坦承道，目前使用的FlyWire果蝇大脑连接组只扫描了果蝇的大脑部分，并没有同步扫描果蝇的身体以及从大脑延伸到肌肉的完整运动神经元通路。所以团队目前的解决方案是，先找到真实果蝇大脑在执行特定运动时会产生的已知神经活动模式，然后把这种模式人工映射到NeuroMechFly虚拟躯体的运动控制模块上。换句话说，我们所说的“感知-行动闭环”，并不是完全由生物连接组自然生成的端到端通路，在大脑和躯体之间，还有一段人工搭建的桥接环节。这也是当前技术的一个明显短板。团队也表示，会在未来的迭代中同步扫描生物体的大脑和躯干，解决这个问题。 第三个局限，是当前的数字大脑模型不具备神经可塑性，也就是没有学习和形成长期记忆的能力。我们都知道，真实的生物大脑最核心的能力之一，就是可塑性，也就是神经元之间的突触连接会随着外界的刺激、学习的过程发生强度、甚至连接方式的变化。这是生物学习、记忆、适应环境的核心基础。但目前团队使用的LIF模型还没有加入对应的可塑性规则。这就意味着，这只数字果蝇只能复刻果蝇先天就有的固定行为，它无法学习新的技能，无法形成长期的记忆，也无法适应全新的环境，产生新的行为模式。这也是当前的数字大脑和真实生物大脑之间，一个非常关键的差距。 ### 未来展望与深远影响 聊完了技术的局限，我们再来看这项技术未来会走向哪里，它又会给我们的世界带来什么样的深远影响。根据团队披露的信息，这只果蝇仅仅是他们计划的起点。目前，Eon Systems的团队正在快速扩张，同时囤积海量的算力与研发基础设施。他们的下一个目标，是完成小鼠的全脑数字仿真。一只小鼠的大脑，大约有七千万个神经元，是这次果蝇大脑神经元数量的整整五百六十倍。为了完成这个目标，团队正在使用一种名为**膨胀显微镜**（Expansion Microscopy: 一种能够物理膨胀生物大脑组织，从而在常规光学显微镜下看清纳米级神经连接结构的技术）的技术，这种技术可以把生物的大脑组织进行物理膨胀，从而在常规的光学显微镜下就能看清纳米级的神经连接结构，以此来绘制小鼠大脑的完整连接组。同时，团队还在采集成千上万个小时的活体小鼠大脑成像数据，用来捕捉这些神经连接网络在真实的生命活动中是如何被激活、如何运转的。 很多人会问：从果蝇的12.5万个神经元，到小鼠的七千万个神经元，再到人类大脑的八百六十亿个神经元，这中间的差距，难道不是天堑吗？但从目前的技术逻辑来看，当我们在12.5万个神经元的规模下，已经完整走通了从连接组复刻、全脑建模，到具身化驱动、感知行动闭环的完整技术路线，那么从果蝇到小鼠，再到人类，已经不存在无法跨越的基础理论障碍。剩下的，更多的是时间、资金、算力，以及数据积累的工程学问题。 这也是为什么，全球有这么多研究者会为这只小小的果蝇感到震撼：因为它第一次，把科幻小说里写了几十年的“意识上传”，从虚无缥缈的幻想，变成了一条有清晰路线图的工程学目标。迈克尔·安德雷格在社交平台上，也明确提到了这项技术未来的三个核心应用方向。 第一个方向，就是真正理解人类的大脑，从而治疗那些至今无法被治愈的大脑疾病，比如阿尔茨海默病、帕金森病、癫痫，还有各种各样的精神疾病。如果我们能够完整模拟人类的大脑，就能清晰地看到，这些疾病发生的时候，大脑里的神经回路到底发生了什么样的变化，从而找到真正的病因，以及对应的治疗方法。这对于全球的神经系统疾病患者来说，无疑是颠覆性的福音。 第二个方向，是发掘进化创造的智能算法，为**通用人工智能**（Artificial General Intelligence: 具备与人类相当或超越人类的广泛认知能力的AI）的发展，找到一条全新的路径。我们都知道，生物大脑的智能，是经过了几十亿年的进化才形成的。它的能效、通用性、健壮性，都远远超过了我们现在开发的人工神经网络。一个人的大脑，功耗只有二十瓦左右，就能实现视觉、听觉、语言、逻辑、创造、情感等各种各样的通用智能。而我们现在的大语言模型，动辄需要上万千瓦的功耗，却只能在特定的领域里实现接近人类的表现。通过模拟生物大脑，我们可以发掘出进化用几十亿年时间打磨出来的智能算法，这很可能会让我们的人工智能技术迎来一次全新的革命，走出一条完全不同于当前大模型的、通往通用人工智能的道路。 而第三个方向，也是最让所有人感到震撼，同时也最具争议的方向，就是人类大脑的完整上传，也就是意识的数字化。当被网友问到这项技术的最终目标是什么，是不是扫描、绘制即将离世的人的大脑，让这个“硅基化”的人在云端或者人形机器人里继续存活的时候，亚历克斯博士给出了非常直接的回答：“谢谢！先从人类全脑模拟开始。”团队也表示，他们相信完整的大脑复刻，能够完美还原一个人的主观感受。这种数字生命形态，不仅能够免受疾病和死亡的困扰，还可以进行编辑和修改。更重要的是，晶体管的运行速度是生物神经元的十亿倍，这就意味着，上传到数字世界的大脑，可以以远超人类实时的速度运行，从而能够跟上人工智能的迭代步伐，让人类在即将到来的超级智能时代，依然能够保持自身的主体性。而且，这种数字生命形态，天然就和人类本体的价值观、记忆、社会关系、道德直觉完全对齐，这也解决了当前人工智能发展中最核心的对齐问题。 ### 伦理困境与哲学思考 当然，随着这项技术的发展，必然会带来一系列前所未有的伦理问题。比如，这只被上传到数字世界的果蝇，它是不是一个真正的生命呢？它有没有自己的主观体验呢？Eon Systems的团队自己也表示，他们把这只数字果蝇视为一只真正被上传的动物。虽然目前没有人知道数字生命的主观体验到底是什么样的，但是他们非常重视这种可能性，正在为这只数字果蝇构建一个丰富的交互环境，而不是把它当成一个单纯的测试黑盒。他们也提出，构建这类技术的首要原则，就是必须从最小的微观尺度开始，去关怀被创造出来的数字生命。 而当这项技术发展到小鼠、发展到猴子、最终发展到人类的时候，我们会面临更多无法回避的伦理问题。比如，一个完整复刻了某个人类大脑的数字生命，它是不是拥有和本体一样的人格和法律权利呢？如果一个人的意识被上传到了数字世界，那他的本体离世之后，这个数字生命是不是他生命的延续呢？死亡的定义，会不会因此被彻底改写呢？如果数字大脑可以以远超生物大脑的速度运行和进化，那它会不会很快就进化出我们无法理解、无法控制的智能形态呢？这些问题，都没有现成的答案，需要我们整个社会，在技术狂奔的同时，进行深入的思考和讨论。 在视频的最后，我们想回到这只小小的数字果蝇身上。它在虚拟的物理引擎里，迈出的每一步，看起来都微不足道，但是这一步，却是人类向理解生命本质、探索意识起源、甚至实现数字永生，迈出的一大步。千百年来，人类一直在仰望星空，一直在追问：灵魂是什么？意识从哪里来？生命的本质是什么？而现在，我们正在用一个个神经元的连接图谱，一次次的神经放电模拟，一步步地，接近这个终极问题的答案。我们这一代人，或许真的有机会，亲眼见证那些曾经只存在于科幻小说里的场景变成现实。 当然，在我们向着这个终极目标前进的时候，也必须始终保持敬畏和谨慎，因为我们正在触碰的，是生命的本质，是曾经只属于上帝的禁区。感谢收看，我们下期再见。