2026年7月，上海人工智能实验室联合中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、广东省智能科学与技术研究院，共同发布了"AGI脑机理发现系统"的阶段性成果。这套名为ΣBrains-Lab的系统包含两大核心——数字斑马鱼与智算脑，在国际上首次建立了具有介观图谱约束的脊椎动物数字脑，打通了从视觉刺激输入、全脑神经元动态响应到运动指令输出的完整闭环仿真。
数字斑马鱼：会捕食、会逃跑的"虚拟生命"
数字斑马鱼不单单是几行代码，而是一个拥有脑、身体和环境的完整闭环仿真体。其"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，结合多场景全脑神经元活动数据训练而成，包含约10万个神经元。
团队还构建了高保真具身模型，可模拟尾部、胸鳍、嘴巴和眼睛的协调运动；自主研发的高精度流体仿真引擎则负责计算鱼体与水流的双向耦合作用。在这一数字环境中，这条虚拟鱼成功复刻了捕食、逃跑、溯流和视动反应等复杂行为——当旋转光栅出现时，它会摆动尾巴朝光栅方向游去。
超越黑箱：可解释的数字脑
在性能上，该数字脑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，行为预测准确率超过69%，均超越当前最佳深度学习模型。更重要的是，与追求预测精度的黑箱模型不同，它以真实介观联接组为结构约束，兼具高精度与生物学可解释性——研究者可以追踪信号在神经网络中的传递路径，分析特定神经元和联接在行为中的作用，再将发现回馈到真实斑马鱼中验证。
与数字斑马鱼配套的智算脑（SeekBrain），是一个面向神经科学发现的领域专用多智能体框架。它内置神经科学知识库和多模态数据分析工具链，能够自主完成从提出假设、数据预处理、多模态分析、统计推断到撰写学术报告的完整科研闭环。在首个神经科学研究评测基准BrainArena上，智算脑给出的分析结论与人类专家平均一致性超过75%，表现优于通用智能体。
为AGI寻找生物之根
数字斑马鱼体系首次在脊椎动物层面实现了感觉输入、全脑神经活动、运动输出、躯体结构与物理环境的全链路联动仿真，为解析生物智能生成机理提供了可重复、可干预、可溯源的数字化参照底座，也为通用人工智能的发展开辟了全新的生物启发路径。
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