想象一个实验室里，有人把某个人的大脑每一个神经元、每一条连接都扫描下来。然后在计算机里重建出一模一样的神经网络。接着配资炒股之家，他们给这个数字大脑接上一个虚拟身体。
这个身体可能在一个虚拟世界里，比如一个房间。当「眼睛」看到东西，信号会进入这个数字大脑；大脑的神经活动传播；然后输出运动指令，让虚拟身体走路、转头、抓东西。
关键点在于：控制身体的不是训练出来的 AI 策略，而是那颗被复制的大脑本身。
这听起来可能有点诡异，但一家硅谷公司 ——「Eon Systems」正在着手做类似的事情。最近，这家公司宣布，他们已经成功实现了果蝇大脑的「全脑仿真」，也就是将果蝇的大脑完整复制出来，然后让这个「复制的大脑」去控制一个虚拟身体。
他们发布的两段视频显示，被复制大脑控制的虚拟果蝇天然就会爬行、梳理和觅食。
视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/32KY2PPqB_aPCbd5q2Cr3Q
我们知道，现代 AI 的底层假设是：智能是你一点点训练出来的。而这个实验似乎证明：智能或许也可以从一个生物体里完整「搬」出来。
公开资料显示，Eon Systems 的团队汇聚了神经生物学、人工智能与认知科学领域的世界顶尖专家。其创始人兼 CEO Michael Andregg 是一位连续创业者，此前联合创立了光学计算公司 Fathom Radiant 和 DNA 测序公司 Halcyon Molecular。
2024 年他创立 Eon Systems，试图通过「具身化全脑仿真」实现 AGI。其核心想法是：与其造一个不知道对齐谁的外来超级 AI，不如直接把人类自己变成超级智能 —— 既解决控制权问题，又让普通人也能参与 ASI 时代，而不是被甩在后面。他在个人介绍里写到，「我正在努力使人类模拟（即意识上传）成为人类在下一个十年内的一个实际选择，并且我认为这是通往超级智能的一条更安全的道路」。
这一研究成果在社交媒体上引发轰动，Anthropic AI 研究员 Hattie Zhou 等都转发、点赞了该研究，并指出这是「首次通过模拟生物体的本质而非其行为来重新创造一个生物体」。
多伦多大学教授 Bo Wang 还提到了最近的另一项研究 ——Cortical Labs 让培养皿里的人脑细胞学会了玩 《毁灭战士》(DOOM)。这两个研究都是从生物学角度出发去探索智能，为 AGI 的实现打开了新的思路。
当然，这一技术路径也引发了很多疑问和质疑。
在之前的资料中，该公司曾透露过他们的具体做法，以下是我们搜集到的信息。
想要做到这件事，第一步其实是把一只果蝇的大脑完整「读出来」。
2024 年，Eon Systems 资深科学家 Philip K. Shiu 与他的合著者在 Nature 上发表了一项关键成果：他们构建了一个成年果蝇的完整计算模型。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07763-9
这个模型包含 12.5 万多个神经元，以及约 5000 万条突触连接。这些连接主要来自一个叫 FlyWire 的项目。研究人员通过电子显微镜逐层扫描果蝇大脑，再把神经元之间的连接关系一一重建出来，得到一张完整的「神经线路图」。
但线路图还不够。团队又用机器学习方法去预测每条连接的神经递质类型，也就是神经元之间是如何传递信号的。把这些信息整合起来之后，他们就得到了一颗可以在计算机中运行的「数字果蝇大脑」。
在最早的版本里，这颗大脑其实已经能产生类似真实果蝇的运动信号。研究者甚至发现，它对一些运动行为的预测准确率可以达到 95%。
不过，那时它仍然缺少一个关键环节：身体。换句话说，这只是一个悬浮在计算机里的大脑。它能产生神经活动，也能输出运动信号，但这些信号没有地方可以执行。
于是团队做了下一步：给它接上一具虚拟身体。他们把这颗「连接组驱动」的果蝇大脑接入到一个物理模拟环境中，让它控制一只虚拟果蝇的身体。身体的物理运动由 MuJoCo 模拟，而虚拟果蝇的结构则来自一个已有的生物力学模型 NeuroMechFly。
这样一来，完整的闭环终于出现了：虚拟环境里的视觉或触觉输入进入「数字大脑」；神经活动在完整的连接网络中传播；运动神经元输出指令；虚拟身体在物理引擎里执行动作。
结果就是视频里看到的场景：这只虚拟果蝇会自然地爬行、梳理身体、寻找食物。这些行为并不是动画，也不是强化学习训练出来的控制策略，而是那颗被复制的大脑自己产生的。
在这个领域，这被研究者称为一个质变节点
此前的研究通常是两种路线之一：一种是研究大脑网络，但没有真实身体；另一种是做生物外形的模拟身体，但控制策略往往是用强化学习训练出来的。
例如 Google DeepMind 和 Janelia Research Campus 曾经做过一个非常精细的虚拟果蝇身体，但控制它的是强化学习策略，而不是从真实大脑连接中重建出来的神经网络。
另一条路线是像 OpenWorm 这样的项目，它尝试模拟线虫的完整神经系统。但线虫只有 302 个神经元，复杂度远远低于果蝇。
Eon Systems 的这次演示，是第一次把完整连接组的大脑与物理身体模拟结合起来，并且产生多种自然行为。
而对这家公司来说，果蝇只是第一步。他们真正的目标，是更大的大脑。
下一步是小鼠。 一只小鼠的大脑大约有 7000 万个神经元，大约是果蝇的 560 倍。团队正在收集更大规模的数据，包括通过扩展显微镜去绘制完整连接图，以及用成千上万小时的钙成像和电压成像记录真实神经活动。
如果果蝇已经能够在模拟世界里完成「感知 — 神经活动 — 运动」的完整闭环，那么到了小鼠阶段，问题就不再是原理是否可行，而更像是一个规模问题。
从 Eon 的角度看，这个实验其实不仅仅是一个果蝇模拟器，而更像是一次关于「心智上传」的早期验证。
公司创始人 Michael Andregg 在介绍这项工作的时，用了一个很直接的比喻：假如有一天，人不必死亡，而是可以把自己的记忆、意识，以及构成「你是谁」的一切，迁移到数字世界里。在那个世界里，你依然可以拥有身体。只不过身体不一定是生物的，可能是虚拟世界里的化身，也可能是现实世界里的机器人载体。
听起来像科幻，但他们认为，这件事正在从最简单的生物开始变成现实。果蝇就是第一步。
在他们看来，所谓「全脑仿真」，本质上需要解决两件事。
第一件是结构，也就是大脑里每一个细胞的位置，以及它们之间是如何连接的。这部分依赖高分辨率扫描技术，把神经元和突触一层层重建出来。
传统做法是用电子显微镜逐层扫描脑组织，再人工校对神经元路径。如果按这种方式扫描人脑，成本可能高达 10 万亿美元。
他们认为一个突破是 expansion microscopy（膨胀显微技术）。这种技术会把脑组织用聚合物「撑大」，体积放大几十倍，然后用光学显微镜扫描。好处是扫描成本更低、自动识别更容易、人工校对需求减少。他们估算，如果技术成熟，扫描一个人脑的成本可能降到 10 万美元级别。
第二件是神经元如何工作。神经元并不是简单的开关，它们会根据输入信号决定是否放电、释放神经递质，再把信号传给下一层神经元。研究团队认为，可以通过记录大量真实神经元的活动，再利用 AI 去学习这些神经元的「激活规律」。
就像视频模型预测「下一帧画面」，AI 也可以预测「下一时刻神经元会怎么放电」。他们甚至已经做过一个小实验：给模型两帧神经元电压图，让模型预测接下来会发生什么，结果可以大致预测神经信号传播。他们的设想是，用几万小时的神经活动录像训练这种模型。
Eon 的计划大致是：两年内做小鼠大脑（约 7000 万神经元），之后做灵长类动物， 再之后尝试人类
他们在演讲里甚至说了一个很大胆的时间表：人类大脑上传，乐观估计 2030 年左右。
当然这更像愿景，而不是科学界的共识。
Eon 认为，数字生命也许才是人类走向星际的方式。
对于他们描绘的愿景，你觉得实现起来靠谱吗
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