2025年脑仿真现状报告

“我见过的关于全脑仿真路线图最有用的定量更新。一座有用信息的宝库。” — Anders Sandberg，未来研究所

十五年前，Bostrom和Sandberg的全脑仿真白皮书是该领域的参考文献。从那以后：光片显微镜、膨胀显微镜、光遗传学、现代机器学习。技术格局已经发生了变革，但没有人将其综合起来。

全球从事脑仿真工作的人不到500人。该领域需要一份易于理解的、全面的更新，以吸引新人才并支持严肃的规划。

2024年11月，Isaak Freeman和我着手撰写一篇关于脑仿真的优秀文章。我们很快意识到，我们一半的论断缺乏基础。文献散落在数百篇论文中，路线图已经过时，而该领域的实际状况大多只存在于私人对话中。

于是我们开始做笔记。然后做更多笔记。最终我们有了数百页内容和一个需要做出的决定：写一篇摘要还是做得彻底。

我们选择了做得彻底。

我们构建了什么

这个页面无法传达这个项目的广度和深度。访问brainemulation.mxschons.com可以获得真实的感受。

核心是一份175页的技术报告，涵盖了五种模式生物的神经记录、连接组学和计算神经科学，从300个神经元的线虫到860亿神经元的人脑。来自MIT、UC Berkeley、Allen Institute、哈佛和Google的41位专家贡献者审阅并塑造了这项工作。

但仅有PDF是不够的。我们希望它真正触达人们。所以我们构建了一个生态系统：

撰写这份报告改变了我自己的思考方式。我现在认为，在我的有生之年看到人类规模的脑仿真是真正可信的。这是一件写出来很奇怪的事情，但数据支持这一结论。

我特别自豪的一点是：我们在开放性方面做到了极致。

GitHub仓库包含一切。全部24个数据集。所有高分辨率图表。预算估算器的全部代码。每个计算公式及其描述、单位和输入参数都有记录。

估算器本身允许你配置一个脑仿真项目：选择目标生物体、选择成像方式，然后获得详细的成本分解。但与新兴领域中的大多数模型不同，这个不是黑箱。每个参数都是可审计的。任何人都可以验证数学运算、质疑假设，或通过编辑TSV文件提出更新建议。

这很重要，因为脑仿真在历史上一直感觉像是一个科幻话题，估算散落在私人电子表格和非正式对话中。我们希望将该领域建立在坚实的、共享的科学基础上。一个创造共识、允许分歧、并随着他人在其基础上构建而不断积累的中心化资源。