锚点：三大难点揭秘数字孪生脑如何炼成 | 袁岚峰

　　袁岚峰：请问您做数字孪生脑的方法论是什么？

　　冯建峰：从某种意义上来说，数字孪生脑的实现得益于交叉学科的背景。它的方法论第一个就是，八百六十亿神经元并不是单独的。比如说单独的模拟，没有任何结构的，这很容易实现。你把芯片堆叠起来，计算机堆叠起来，每个计算机模拟一个神经元，八百六十亿就实现了。

　　袁岚峰：其实这就是普通人的想法！

　　冯建峰：不是这么回事。最难的是每个神经元跟另外一千个神经元还有连接，要通讯。

　　袁岚峰：是的。

　　冯建峰：这通讯是个巨大的问题。我的脑子里现在什么事都不干的时候，通讯是我们整个国家所有无线通讯总和的三十三倍。也就是你把世界上所有无线通讯加到一块，还没有我这脑子现在的通讯量大。它完完全全是另外一种计算，所以我们怎么样能够在今天计算机的架构上实现这个通讯，是一个大问题。所以我们要有新的路由方法，也就是我收到了这个信息，怎么传出去，这是计算机上的一件事。数学上的一件事呢，所有的人工智能里面，今天的人工智能学习里面，叫weight 权重，也是从神经科学来的。神经科学，两个神经元之间传递信号的，我们叫synaptic weight（突触权重），就是权重。我这个信号送过去，你拿到是一。经过学习之后，这个东西被放大了，你接受到的就是二，就是改变这个权重。所以这个里面，这个神经元跟另外一千个神经元至少有连接，我们叫度，就是degree（度）。这个里面我们就有一百万亿的synaptic weight（突触权重）要去学，就是突触权重。通过数学上的方法，能不能把这一百万亿的参数学出来？这个我们花了很大的劲，所以这是数学上的问题。第三个，我觉得是思路上的问题。我学好了，现在我在静息态底下，比如说有百分之九十的相似度。什么意思？你看把脑分成了十万块，每块是个时间序列，十万条时间序列在走。我这边数字孪生脑，也能计算出来十万条时间序列，从我的八百六十亿去做，因为我有模型可以算出来。这两个时间序列的相似度有多大，某种意义上距离有多大。

　　袁岚峰：是。

　　冯建峰：我们能达到百分之九十四，很好。但是这个东西是useless（无用）的。

　　袁岚峰：因为它是静息态，是吗？

　　冯建峰：对，它不干活。它不干活你说有用吗？你要跟环境相互作用，才能有意思。你做自动驾驶，你要去控制那个车怎么走，所以这又是另外一个难点。也就是我们有计算机上的难点，有数学上的难点，有生物上的难点。克服这三个难点之后，我们才能做成一个数字孪生脑，然后这个数字孪生脑，才能去用起来。

　　数字孪生，是智能制造中一个非常重要的概念。然而你有没有想过，给自己的脑做一个数字孪生？

　　乍看起来，这几乎是个不可能的任务，因为人脑有860亿个神经元，我们还远没有搞清楚它们的连接方式，更不用说工作方式。但惊人的是，世界第一个数字孪生脑已经做出来了！

　　2024年，复旦大学浩清教授、复旦大学大数据学院、类脑智能科学与技术研究院院长、上海数学中心首席教授冯建峰老师研究组，在中国的顶级期刊《国家科学评论》发表了这项成果。特别有趣的是，这个数字孪生脑模仿的对象就是冯老师本人的脑，简称“冯脑”。他为了这项研究，多年来奔波于多台检测仪器之间，雷打不动。

　　数字孪生脑是怎么实现的？它能给科研和应用带来哪些突破？中国在这个领域如何后来居上？我们再来访问冯建峰老师。

　　《锚点》节目中国科学技术大学科技传播系副主任袁岚峰对话复旦大学冯建峰教授，东方卫视2025年12月17日播出。25分钟的全片可见于上海广播电视台“看看新闻”网站（https://www.kankanews.com/detail/EnwNqNKAEQa）、app以及视频号，本片为精彩片段之一。