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Market Intelligence/量子位

Eon用LIF“上传”果蝇脑,中国团队直接上精细神经元和跨身体平台

将真实场景重建为持续更新、可计算的4D数字世界。

梦晨·2026.08.22·5 min 阅读
事件背景基于真实抓取数据整理

本条来自 量子位(AI / 中文),聚焦 technology、ai。 将真实场景重建为持续更新、可计算的4D数字世界。

Original Intelligence基于真实抓取数据整理

将真实场景重建为持续更新、可计算的4D数字世界

  • 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
  • 世界层:
  • 将真实场景重建为持续更新、可计算的4D数字世界

将真实场景重建为持续更新、可计算的4D数字世界

将真实场景重建为持续更新、可计算的4D数字世界。

允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI

一只数字果蝇刚把“上传大脑”推上热搜,中国团队就把矛头对准了它最难补的三块: 不满足于LIF简化神经元,不满足于预设物理仿真场景,更不满足于只做一只会动的数字动物。他们要把精细脑模型、真实场景形成的数字世界和跨身体接口直接打通。

今年3月,Eon Systems公布了一只会在虚拟环境中觅食、梳理触角的“数字果蝇”。它以成年果蝇连接组为基础,涉及约14万个神经元和5000万条突触连接,再接入具有87个独立关节的生物力学身体,让神经活动、身体运动和环境反馈第一次形成了完整回路。

视频一出,“果蝇大脑被上传了”的说法迅速出圈。但Eon Systems自己也相当克制:目前采用的是简化的泄漏积分发放神经元模型,脑与身体之间的部分映射仍由人工设定,只覆盖少量感觉输入和行为。这更像一个极具冲击力的研究平台与概念验证,而不是一只被完美复制的生物果蝇。

也正是在这个节点上,中国团队知跃空间智能发布了DeepSoma(知跃灵物)。它并没有把产品定义为“又一只数字动物”,而是试图搭建一套更底层的全脑仿真基础平台:把真实世界变成可计算环境,把生物约束和全脑连接结构变成可运行模型,再把模型接入不同的身体。

一句话概括:Eon Systems展示了“简化的果蝇脑,如何驱动一副物理仿真的虚拟身体”。

DeepSoma展示了一个更激进的结果:把完整还原的果蝇大脑,直接放到真实的世界、真实的身体里去运行。

简化的数字果蝇已经足够令人兴奋,但对于DeepSoma而言,这并不是终点,而是 把矛头对准了它最难补的三块 。

Eon的公开方案是连接组约束的LIF果蝇脑;DeepSoma强调精细神经元生物物理建模。

Eon以泄漏积分发放(LIF)模型承载约14万个神经元和5000万条突触连接,用相对简化、高效的神经动力学搭起了果蝇脑—身体闭环。

DeepSoma则从单个神经元内部继续向下建模:树突、胞体、膜电位、离子通道和突触等生物物理机制,都被转化为可求解、可观测的计算状态,再沿connectome连接成神经回路和全脑网络。

前者让果蝇大脑的线路跑了起来;后者想进入线路中的每一个计算单元,找到智能究竟是怎样被算出来的。

世界层:

Eon的果蝇在物理仿真环境中完成感知—动作闭环;DeepSoma则先将真实场景重建为持续更新、可计算的4D数字世界。

Eon的公开演示依托MuJoCo物理引擎和虚拟果蝇身体,在预设的仿真环境中接收感觉输入、产生动作并获得反馈。DeepSoma则并不满足于仿真,它更强调如何从真实的世界中还原几何、语义、时空与物理信息,为大脑提供更加逼真的训练场。

Eon展示的是极具冲击力的数字果蝇案例;DeepSoma则将真实世界建模、精细全脑求解、跨本体Agent接入,作为一套完整平台打通。

DeepSoma把这条链路归纳为 Build Worlds、Run Brains、Embody Intelligence:

世界层提供可交互的环境,脑层运行从精细神经元到全脑connectome的动力学,Agent层再把同一套脑模型映射到数字动物、生物实验系统、机械臂或人形机器人。身体的行动改变世界,世界的新状态再次进入大脑,最终闭合Environment → Brain → Agent → Environment。

当然,平台边界更大、神经元建模更细,也意味着更高的验证门槛。平台能否稳定运行更大规模的全脑网络?仿真结果与真实神经活动有多高的一致性?脑—身映射是否能减少人工规则?跨身体迁移能否在公开任务中复现?这些都需要知跃空间这家年轻的公司逐步地探索出更准确的答案。

今天,Physical AI正在成为AI产业的新方向。

如果智能真正进入物理世界,它需要的不是一个更大的模型、更多的数据,而是全新的AI技术范式!

知跃空间智能把创造新的技术范式这件事,交给了DeepSoma。

DeepSoma的定位概括为:Build Worlds. Run Brains. Embody Intelligence,让世界可计算,让大脑可运行,让智能可迁移。

这让人很容易想到PyTorch。PyTorch 是目前深度学习最常用的开发框架之一,它并没有规定神经网络必须长什么样,却为定义、训练和运行模型提供了共同底座。DeepSoma想做的类似,只是计算对象从数字世界中的网络,扩展到了物理环境、生物脑结构和智能体构成的闭环。

当大模型越来越会说、会看、会推理,下一道真正难的题,已然不是继续让它在屏幕里答得更漂亮,而是让它在一个不断变化的世界中持续稳定地工作,这看起来是生物最基础的生存能力,却考验着AI。而在这个时刻,有越来越多的团队从生物大脑中探索Physical AI 的智能密码。Eon Systems用一只数字果蝇,把“脑上传”推到了公众面前;DeepSoma则押注,未来真正重要的不是上传某一颗脑,而是造出一套能让世界、大脑与身体共同演化的计算系统。

如果这条路线跑通,Physical AI的下一次跃迁,可能不只来自更大的模型和更多的数据,还会来自一个更古老、也更高效的计算原型——生命本身。

量子位 QbitAI 版权所有©北京极客伙伴科技有限公司 京ICP备17005886号-1

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Industry Analysis规则派生 · 可核对

本条目归入「Technology AI」垂直,涉及真实话题:technology、ai。

· 市场:关注 technology、ai 对相关品类与竞争格局的潜在影响。

· 消费者:受众行为与偏好变化值得追踪。

· 品牌:本动向对品牌资产建设的启示。

· 渠道:内容分发与触点组合(社媒 / 电商 / 线下)的协同值得复盘。

Marketing Insight规则派生 · 可核对

· 核心话题:technology、ai。

· 可思考:如何把「technology」的洞察,转化为可衡量的内容与增长动作?

Career Usage规则派生 · 可核对

面试中可引用「Eon用LIF“上传”果蝇脑,中国团队直接上精细神经元和跨身体平台」:围绕 technology、ai,说明你对行业动向的判断与可落地动作。

本条目相关英文术语可在「商务英语」模块按话题检索,用于外企面试表达训练。

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Business English提取正文真实商业词汇
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来源
阅读原文 · 量子位 ↗
发布:2026.08.22
类型:AI / 中文
话题:technology、ai
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