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作者 jacknavarra (阿姆羅)
標題 [新聞] 賽博果蠅活了，人類「數字永生」將成爲現
時間 Sun Mar 22 13:05:06 2026

原文標題：

賽博果蠅活了，人類「數字永生」將成爲現實？

原文連結：

https://reurl.cc/ep6OyL

發布時間：

富途牛牛/鈦媒體·  03/10 17:14

記者署名：
原文內容：

如果現在告訴你，你可以把意識上傳到電腦中，然後實現賽博永生，你會如何選擇？

這不是科幻，而是可能的現實。

3月7日，美國初創公司Eon Systems在X上發佈了一個堪稱賽博神蹟的Demo，他們把一隻成
年果蠅的12.5萬個真實神經元連線搬進了計算機，這個過程中，沒有用任何代碼編寫行爲
，也沒有用海量的數據去訓練模型......


但神奇的是，這隻「數字果蠅」在屏幕裏「活」了過來，它不僅會走位，會清理觸角、甚
至還會尋找食物，就像一隻真實的果蠅一樣。

https://www.youtube.com/watch?v=e21OUXPlnhk

在無數的科幻小說和電影裏，人類無數次幻想過將自己的大腦上傳，從而實現真正意義上
的賽博永生。

而現在，它實現了。

Eon Systems用一段僅僅43秒的視頻，將一個科技圈塵封已久的夢想再次推到了所有人的
面前——全腦仿真（Whole-Brain Emulation, 簡稱 WBE）

而這一次，它或許會完全顛覆已有的，通過大模型來構建AGI的路徑，發展出一種全新的
、更接近生命本質的智能形式。

一段塵封已久的賽博往事
全腦仿真，一個更爲大家熟知的說法是「意識上傳」。

這種概念最早出現在20世紀50年代的科幻小說中，許多偉大的科幻作家都在自己的作品中
提到了這樣的設定，比如發明「機器人三定律」的艾薩克· 阿西莫夫（Isaac Asimov），
以及創作《太空漫遊》的阿瑟· 克拉克（Arthur C. Clarke）等等。


後來，馮· 諾依曼在《計算機與人腦》中從數學和計算機角度討論機器模擬人腦的可能性
，爲這一思想提供了理論基礎。

但這一技術路徑仍然停留在設想中，直到2008年，牛津大學人類未來研究院的桑德伯格和
波斯特洛姆在《全腦仿真：一份路線圖》中正式提出「全腦仿真（WBE）」的術語與工程
框架，才將這一概念從科幻想象推進爲具有明確技術路徑的跨學科科學研究方向。


簡單來講，如果說大模型是試圖通過模擬「智能」的發生的過程來實現AGI，那麼全腦智
能就是試圖通過還原大腦結構來複制已有的智能。

這種想法乍一聽十分可行，但在過去近二十年裏，它卻是實至名歸的科研冷板凳。

原因無它，要實現全腦仿真，需要的技術難度太高了。

全腦仿真不像大模型，可以通過堆算力和語料庫快速見效，它需要在納米級成像、超大規
模計算、生物動力學和物理仿真這四個維度同時達到「臨界點」。

比如，要實現全腦仿真，需要先對大腦進行納米級切片並用電子顯微鏡掃描；然後將海量
圖像中的神經纖維重新連接，構建完整的三維神經連接圖；接着分析各個突觸之間傳遞的
信號和神經活動規律；最後在計算機中對這些結構和信號進行模擬，從而重建大腦的運行
過程。


但2010年前後，掃描1立方毫米的腦組織（大約相當於一隻蒼蠅大腦的體量）往往需要多
臺顯微鏡連續工作數年。之後，依靠人工手動「描線」去連接神經元，又要消耗數十萬個
工時。更不用說後面還要進一步解碼神經信號，並對這些生物信號進行動態模擬，難度只
會更高。


但最近幾年，隨着相關技術的跨越式發展，這些過去看似不可能完成的任務，正在逐步變
得可行。

例如，多束電子顯微鏡技術的成熟，讓掃描速度提升了數百倍，原本按「年」計算的工作
週期可以壓縮到「周」。再比如，以Google的FFN算法爲代表的計算機視覺算法的快速進
步，又大幅推進了神經元的自動分割和追蹤。


此外，機器學習以及MuJoCo等高性能物理引擎的開源和優化都是Eon Systems能夠取得突
破的關鍵。

具體而言，Eon Systems的這次突破首先是建立在2024年發表於《Nature》的FlyWire項目
之上的，這是一張極其精密的「地圖」，科學家通過電子顯微鏡掃描，精準重建了果蠅大
腦中約12.5萬個神經元，以及超過5000萬個突觸連接。


然後，研究人員利用模型，根據突觸的形態特徵，以極高準確率推斷出了每一個連接的「
屬性」。最後用MuJoCo等高性能物理引擎的開源和優化，數字生命才終於擁有了一個足夠
真實的「數字練兵場」。


感知、決策、行動之間的閉環，第一次有機會在虛擬環境中真正跑通。正是Eon Systems
此次技術突破的核心所在：研究人員在數字世界裏，幾乎以1:1的方式，還原了一隻成年
果蠅的「靈魂」。


沒有任何程序員教它該如何走路，這隻數字果蠅卻自發地開始行走、清理觸角，甚至表現
出尋找食物的傾向。這些複雜行爲，並不是事先「編程寫好」的結果，而是從真實生物結
構中自然湧現出來的。


從果蠅到人腦，中間隔着「萬重山」
果蠅全腦仿真的成功，很容易讓人繼續追問一個更大的問題：既然果蠅可以，那麼人類是
不是也行？

明確的答案是，理論上可以，但目前不行，而且可能未來很長時間也都不行。

原因並不複雜：果蠅與人類之間，並不是簡單的「規模擴大」，而是隔着一道巨大的工程
鴻溝。

以這次成功的果蠅爲例，其僅有約12.5萬個神經元，但人類大腦卻有約860億個神經元，
數量是果蠅的近70萬倍。

目前，全腦仿真還處在一個「從昆蟲邁向哺乳動物」的階段。在此之前，學界僅完成了線
蟲的大腦仿真，這是一個僅有302個神經元的微生物。果蠅堪堪超過線蟲，再往上，技術
就卡住了。


比果蠅更大的實驗體是小鼠，擁有約7000萬個神經元，這已經接近當前技術能力的邊界。
因此，想要實現比小鼠複雜得多的人腦的1:1全腦仿真顯然仍然相當遙遠。

之所以卡在這裏，首先是因爲數據規模的急劇膨脹。

神經元數量每提升一個量級，所需要掃描、存儲和處理的數據幾乎呈爆炸式增長。

果蠅全腦的數據量大約是數百TB，小鼠如果完成完整掃描，原始圖像數據可能達到數個PB
，而人類大腦的數據規模則可能逼近1ZB。

很多人對1ZB沒有概念，1ZB等於10億TB，如果1TB等於一車沙子，那1ZB可以填平太平洋。
而根據IDC的預測，2025 年全球數據總量也不過175ZB左右。

這意味着，僅僅是看清並存儲一個人腦，就需要單獨建設一套頂級規模的數據中心。

而即便數據能夠獲取，第二道難關仍然擺在前面：如何讓這張「神經地圖」真正運行起來
。

大腦並不是一張靜態電路圖，而是一個持續進行電化學活動的動態系統。人腦中大約有
100萬億個突觸，它們每秒都在不斷傳遞和調節信息。

如果依靠傳統馮· 諾依曼架構計算機逐一模擬這些過程，即使是今天最強的超級計算機，
也可能需要幾天時間才能模擬人腦一秒鐘的活動。

但更深層的難題並不只是算力，而是我們對大腦本身的理解仍然有限。連接組學能夠告訴
我們「誰和誰連在一起」，卻未必能解釋這些連接究竟傳遞什麼信息、如何被調節，又爲
什麼會產生特定的認知和意識狀態。


果蠅實驗之所以能夠實現突破，一個關鍵的原因是，研究者對部分神經遞質功能做出了有
效推斷。

說白了就是靠猜，而且猜中了（在小規模數據情況下是有效方法）。但一旦進入更復雜的
哺乳動物大腦，這種方法就變得困難得多。

因爲大腦不僅依賴「有線連接」，還存在大量「無線式」的化學調製。如多巴胺、血清素
等神經調製物質會在腦內擴散，對大範圍神經活動產生影響，而這些機制並不能僅通過電
鏡掃描直接觀察到。


這意味着，未來真正成熟的全腦仿真，不只是複製一張連線圖，還必須理解電信號、化學
調製和動態活動之間的複雜關係。

而即便這些技術問題最終都被解決，人類仍然會面對另一個更棘手的問題：倫理。

如果有一天人類大腦真的被1:1仿真出來，那麼這個系統究竟是什麼？它只是一個高度逼
真的行爲模擬器，還是已經擁有了主觀體驗、情感甚至自我意識？

如果它能夠感受痛苦，那麼關閉模擬器是否等同於「殺死一個人」？如果它擁有記憶和身
份連續性，它是否應該擁有法律地位？

這些問題並非科幻小說裏的設想，而是WBE一旦逼近人類階段就無法迴避的現實挑戰。到
那時，人類或許不僅需要新的技術標準，也需要一整套新的數字倫理與法律框架。

因此，果蠅全腦仿真的意義，並不在於「人類全腦上傳已經不遠」，而在於它第一次讓這
條技術路線顯得不再完全虛無。

它證明，一個複雜生物的大腦在一定程度上確實可以被掃描、重建並運行。

但從果蠅走向人類，中間仍橫着小鼠這道工程紅線，也橫着數據規模、算力瓶頸、化學機
制以及倫理邊界這幾座真正的大山。對今天的WBE來說，果蠅是一座重要的里程碑，但遠
不是終點。


今天，全腦仿真不再是科幻
既然距離真正實現人類級智能仍然遙遠，我們爲什麼現在就要討論全腦仿真？畢竟有人預
測，AGI可能在未來幾年就會出現。

答案在於，Scaling Law（規模法則）在某種程度上同樣適用於全腦仿真。

果蠅實驗真正重要的意義，並不只是完成了一次令人驚歎的技術展示，而是第一次證明了
一條完整的技術路徑是可以跑通的：掃描、重建、仿真，再到具身行爲的出現，這一整套
鏈條形成了一個可驗證的閉環。


一旦這條路徑被證明可行，問題就不再只是科學想象，而逐漸變成工程問題：如何提高掃
描通量、如何改進物理模擬、如何處理更龐大的數據規模。

換句話說，從果蠅開始，WBE終於從「是否可能」轉向「如何擴展」。

更重要的是，WBE並不是大模型路線的簡單延伸，它在某些關鍵維度上代表着一條完全不
同的智能路徑。

其中最突出的差異，是能效。

之前很多人說過，AI問題本質是能源問題。一張頂級AI顯卡如NVIDIA H100的功耗接近700
瓦，而訓練或運行 GPT-4級別模型往往需要成千上萬張GPU同時工作。連同散熱和基礎設
施，整體功耗以兆瓦計，足以支撐一座小型城鎮的用電需求。


但同樣的工作，人腦大約只需要20瓦功耗，就能持續完成感知、記憶、推理、學習和運動
控制。這隻相當於一盞昏暗燈泡或一個路由器待機時的耗電水平。

兩者之間的差距，已經不僅是效率問題，而更像是一種架構上的代差。

正因如此，果蠅全腦仿真的成功意味着AI研究可能正在出現另一種範式：從過去依賴海量
數據訓練的「黑盒模仿」，逐漸走向試圖復刻生物結構的「白盒還原」。

如果這一方向持續發展，它對人工智能行業的影響將是深遠的。

首先，它爲具身智能提供了一種更接近終局的思路。今天機器人系統的一個核心問題，是
缺乏常識和自然的物理理解。

而生物經過數億年進化形成的感知與運動能力，很大程度上就編碼在神經連接結構中。只
要結構還原得足夠精確，機器就可能獲得更接近生物的靈活性。

其次，它在某種程度上驗證了「結構即智能」的假設。智能不一定只能通過海量數據堆疊
出來，它也可能是一種可以被計算、被複制的結構結果。

如果這種思路成立，那麼整個AI架構都可能被重新審視。

例如，今天以 Transformer爲核心的大模型架構，是否真的是通向更高階智能的唯一道路
？未來的計算系統，是否會逐漸轉向更接近生物神經系統的設計，比如脈衝神經網絡、稀
疏連接結構和事件驅動計算


因此，今天關注WBE，並不是因爲它明天就會取代大模型，也不是因爲人類全腦上傳已經
近在眼前。真正的原因在於，它正在從一條遙遠的科學幻想路徑，逐漸變成一條擁有清晰
技術棧和階段性成果的現實路線。


大模型代表的是一種通過數據逼近智能的方式，而WBE則代表着另一種通過結構重建智能
的路徑。兩條路線未必會彼此取代，但它們之間的競爭與融合，很可能決定下一代人工智
能最終會走向哪裏。


正如Eon團隊所言：「Ghost is no longer in the machine. The machine is becoming
the ghost.」（幽靈不再隱於機器，機器正在成爲幽靈。）

當這隻數字果蠅在屏幕上笨拙地邁開第一步時，它跨越的不僅是虛擬與現實的邊界，更是
碳基生命與硅基生命之間的鴻溝。未來已來，只是分佈得尚不均勻。

譯文內容由第三人軟體翻譯。


===
心得

前陣子看到這篇文，某些科技網紅開始拿這件事情出來說以下幾個論點

a. 人類有機會實現賽博永生

b. 複雜神經網路系統可以成為更好的AGI，取代現有AI模型

c. 機器人大腦可以用這種仿生神經網路系統達成更好的控制與理解能力

雖然到那一天還要非常非常遙遠

不過目前該公司打算兩年後在哺乳動物大腦 (小鼠)身上再現

如果把高智能哺乳動物大腦也做起來

這應用應該會很有趣

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※ 作者: jacknavarra 2026-03-22 13:05:06
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