把一条鱼装进电脑,科学家究竟想弄明白什么?

QUOTE

屏幕里那条鱼摆了摆尾。它从来没有存在过。

屏幕里，一条鱼看见旋转的光栅，摆了摆尾巴，朝光栅运动的方向游了过去。

它捕食，它逃跑，它会逆着水流往上走。

它是一段代码，一个模型，一套跑在服务器上的仿真系统。今年 7 月，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心领衔，联合上海人工智能实验室和广东省智能科学与技术研究院，把它放了出来。

名字很朴素，叫数字斑马鱼。

本文看点

电脑里会游动的鱼，早就不稀奇。游戏能做得栩栩如生，屏保也能让鱼尾摆得很漂亮。

先说清楚数字斑马鱼做到了哪一步。

它的数字脑以真实斑马鱼的全脑介观神经联接图谱为结构蓝图，再用多场景下的全脑神经元活动数据训练出来。团队公布的性能指标里，模型预测的神经活动与真实记录的时空相关系数达到 0.818。

有意思的是后面半句。它超越的是当前表现最好的深度学习模型。

这个 0.818 意味着什么？面对外界刺激，它预测得出真实斑马鱼全脑神经元活动随时间怎么变，也还原得出空间上不同脑区的响应分布。

团队着重说的另一点在可解释性：它不是黑箱。信号在神经网络里怎么传递，哪个神经元、哪条联接在行为里起了什么作用，研究者能一路追下去，然后回到真实的斑马鱼身上验证。

预测准，和能解释，是两回事。

真实智能从来不是孤立的大脑产生的。脑、身体、环境，缺一环都转不起来。

所以团队没停在数字脑上，又给它造了具身模型。尾部、胸鳍、嘴巴、眼睛，多个部位协同，不是只有尾巴在动。

还差一样。

斑马鱼活在水里。它每摆一次尾，周围的水流就变了，变了的水流又反过来影响它的姿态、方向和速度。这一层要是省掉，鱼游得再像，也是在没有水的世界里挥尾巴。

团队又自研了高精度流体仿真引擎，算鱼体和水之间的双向作用。

三个部分扣上之后，这个圈才算合上了：外界刺激改变神经元活动，神经活动输出运动指令，身体运动改变水流，水流形成新的感觉输入。

一圈接一圈，自己转起来。

也正是在这套系统里，那条数字鱼复现出了捕食、逃跑、溯流和视动反应。

这个问题绕不开。

一个复杂系统，往往得从便于观察和实验的对象入手。斑马鱼是常用的模式动物，相关研究积累了几十年，能给神经系统与行为之间的联系提供入口。

它有个别的动物给不了的优势：幼年斑马鱼身体透明，是目前唯一能在活体状态下观察全脑单细胞活动的脊椎模式动物。

再看数量级，就更清楚了。线虫 302 个神经元，果蝇约 14 万个，斑马鱼幼鱼约 10 万个，小鼠约 7000 万个，人类约 860 亿个。

10 万这个规模，正好卡在“简单到能算明白”和“复杂到有意思”之间。

不过有句话必须说在前面。

模式动物的价值，在于帮人把问题提得更清楚、更能验证。理解一条小鱼为什么转向，和解释人的情绪之间，还有很长的路。

前者做扎实了，也绝不是个无关紧要的小问题。

回到开头那条鱼。

一段动画可以事先写好：鱼向左游，碰到障碍后向右转。看的人觉得自然，却未必知道它为什么转向。

研究模型要回答的是更难的事。改一个刺激，鱼会怎么反应？某些神经活动被干预，行为又会怎么变？模型给出的解释，能不能拿回真实实验里检验？

“像鱼”这件事，至少有两层意思。

一层是外表和动作相似，另一层是产生动作的那个过程，到底有没有抓住生物活动里真正重要的关系。

真实实验有时间、条件和伦理上的约束。耗时长，变量难控，有些实验压根不能做。

数字模型提供的是一种补充：在明确的假设下改条件，看结果，再用真实的数据检查模型有没有失真。

这更像搭起一个可以反复调试的实验场，而不是宣布复制出了生命。模型一定有取舍，适用范围也得说清楚。

团队把这条路子叫“生物脑—数字脑—智算脑”的联动。生物脑提供真实数据，是结论最终的验证载体；数字脑在虚拟环境里做可重复、可干预的因果实验；智算脑负责分析和提出假说。

三样东西转成一个圈，官方的表述是，因果关系的验证有望从“年”级压到“天”级。

配套的智算脑（SeekBrain）是个面向神经科学发现的多智能体框架。在团队搭的评测基准 BrainArena 上，它独立给出的分析结论与人类专家的一致性超过 75%。

这里得把话说完整：官方特意做过说明——这个 75% 是“一致性”，不是传统意义上的准确率，也不意味着它能取代人类神经科学家。

一句话，工具是工具。

面对这样的研究，最值得兴奋的，大概不是电脑里又多了一条鱼。

是那些原本拆不开、只能整体观察的过程，终于有机会被一层层地拆开来看。

因果这种东西，向来难缠。你能看见鱼摆尾，却很难证明是哪几万个神经元、哪几条通路、哪一次水流变化，把它推向了那个方向。现在多了一个可以反复回放、反复改条件、反复推翻重来的地方。

这两句话之间的距离，就是玩具和科学的分界线。

你觉得数字仿真能走到哪一步？评论区聊聊。

觉得这篇有意思，点个“在看”，转给那个对脑科学好奇的朋友。

参考文献 REFERENCES

1. 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心：《我国科学家发布ΣBrains-Lab系统阶段性成果——数字斑马鱼和脑科学智能体》，2026年7月14日。https://www.cebsit.cas.cn/xwen/kyjz/2026/202607/t20260714_8247502.html

2. 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心：《ΣBrains-Lab脑科学智能实验系统阶段性成果发布》，2026年7月21日。https://www.ion.ac.cn/kpsp/202607/t20260721_8252847.html

3. 国家斑马鱼资源中心：《前沿进展》（数字斑马鱼具身模型、流体仿真引擎与虚拟实验）。https://zfish.cn/Resources/6

4. 上观新闻·新民晚报（作者 郜阳）：《数字斑马鱼“活了”：能看、能游、会逃跑！全脑神经元联接按真实图谱重建》。http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3Mzg1NzkxMQ==&mid=2650238400&idx=1&sn=d4868d576b7aa904123dd38695fd5d58

5. 原始文稿：《把一条鱼装进电脑，科学家究竟想弄明白什么？》（用户提供，资料查阅日期 2026年10月17日）

免责声明 DISCLAIMER

本文基于中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心等机构公开发布的科研成果通报整理撰写。文中数据（时空相关系数 0.818、行为预测准确率 69%、智算脑与人类专家一致性 75%、神经元数量等）均引自成果发布方的公开表述，为阶段性成果，不代表最终结论。文中“国际上首次”“超越当前最佳模型”等表述为成果发布方原话引用，本文不作独立评价或拔高。

需特别说明：智算脑 75% 的“一致性”指标不等同于传统分类任务中的准确率，不意味着其可以取代人类神经科学家。本文不构成对相关技术水平、应用前景或产业价值的确定性判断，亦不构成任何投资、决策建议。脑科学相关内容仅供科普参考，不构成医疗、诊断或健康建议，如有健康相关问题请咨询专业医疗机构。如涉及作品内容、版权或其他问题，请及时联系处理。转载请注明出处。

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