摘要：第七届GBAT 2025大湾区机器人产业峰会，采用线上专题形式发布。2025年8月4日起，我们通过六合商业研选全网媒体矩阵，围绕机器人主题，发布机器人产业史、脑科学、具身感知、中国机器人军团、海外机器人军团5期专题文章。
第七届GBAT 2025大湾区机器人产业峰会，采用线上专题形式发布。2025年8月4日起，我们通过六合商业研选全网媒体矩阵，围绕机器人主题，发布机器人产业史、脑科学、具身感知、中国机器人军团、海外机器人军团5期专题文章。
机器人产业站在爆发临界点，将开启全新时代，带来巨大历史机遇。让我们携手同行，参与智能革命浪潮，见证人类社会向硅基经济跃迁，迎接无限可能的新世界。
本期我们带来GBAT 2025大湾区机器人产业峰会第二篇报告脑科学，生物大脑漫长演化历程，对AI技术带来启发，理解生物智能运作机制，助力AI进一步发展。分享给大家，Enjoy！
正文：
全文3,771字
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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。
三脑理论
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。
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，比情绪脑更加复杂与灵活，赋予人类思考、想象、基于现实预测未来的能力。
人体大脑皮层，即理智脑/理性脑，包括额叶、顶叶、颞叶、枕叶组成，具有六层结构，约由160亿个神经元组成。
人脑纵剖图
大脑可塑性，体现在突触可塑性与神经发生（神经系统内生成新神经元的过程）两方面，为大脑提供适应环境、学习新知识、形成新记忆生物学基础。
神经元间连接（突触）强度，可增强或减弱，是学习与记忆的神经基础，同时激活的神经元会增强彼此连接，重复活动模式强化特定神经回路，形成长期记忆，不常使用连接会减弱、甚至消除。
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。
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，特别是深度学习技术核心，借鉴生物神经元网络基本结构。
生物神经网络中，神经元是信息处理基本单元。
人工神经网络中，人工神经元/节点，是模仿生物神经元数学模型，接收输入信号，进行加权求和与非线性激活，输出信号。
人工神经元/节点是模仿生物神经元数学模型
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。
神经网络分层学习思想，是对生物大脑皮层，特别是视觉通路等结构与功能进行深入研究与模仿的产物。人工神经网络，大量相互连接人工神经元组成，通常包括输入层、隐藏层、输出层。输入层，接收外部输入数据；隐藏层，位于输入与输出层间，负责提取数据复杂特征，深度学习模型通常包含多个隐藏层；输出层，输出模型预测结果。
人类大脑与当前AI，存在显著差异，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。
人类思考的两种基本模式
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。
理想构建下一代自动驾驶架构、视觉语言行动VLA大模型，将快慢系统结合为单一大模型，让自动驾驶拥有感知、思考、适应环境能力，是通往L4路上最重要一步。
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。
Figure推出视觉语言动作VLA大模型Helix，通过双系统架构，大幅提升机器人灵活性。测试中，机器人能根据拿起沙漠里的东西等模糊指令，准确识别目标，泛化能力显著优于传统模型。
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，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。
AI赋能脑机接口，为脑疾病诊断、治疗、神经康复开辟道路，Neuralink不断取得新进展。
2025年6月28日，Neuralink举办夏季更新发布会，马斯克与Neuralink核心团队成员发表演讲，展示脑机接口技术突破性进展。
Neuralink发布会，重点介绍Neuralink已在7名患者身上进行临床试验的念力Telepathy产品，针对运动障碍患者，能让患者通过意念控制电脑与手机，实现玩游戏、工作、学习等日常操作，显著提升生活独立性，最终操作速度与灵活性，将超越健全人，恢复数字世界与物理世界中的独立性。
Neuralink发布会，展望下一代产品盲视Blindsight，旨在帮助完全失明或视神经受损的人，重见光明，初期分辨率较低，最终目标是实现高分辨率、多波长视觉，甚至获得超人般视觉体验。
马斯克介绍Neuralink终极目标产品，是实现全天候连续使用、能够读取、写入大脑各处神经元、实现快速无线数据传输、通过全自动手术完成植入的全脑接口。
Neuralink主要产品与未来目标
AGI需要打造AI六感，脑科学助力AI进一步发展
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。
从AI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。
人类感知系统
实现更高级、更通用AI，赋予AI类似人类感知能力至关重要。
要让AI真正融入现实世界，执行复杂任务，例如自动驾驶、机器人服务等，须具备感知环境、理解情境、做出相应反应的能力，离不开多模态感知。
多模态感知，是构建世界模型的基础，世界模型包含对物体、场景、事件、因果关系等多方面理解，拥有完善世界模型，AI才能进行更有效推理、预测、规划、决策。
视觉语言动作模型VLA，是现阶段多模态模型的重要方向，未来将扩展整合更多感觉信息，形成真正意义全感知、多模态AI系统。
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与空间数据，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