核心提示:專注于人工智能、高級計算和生物技術進步影響的美國喬治敦大學沃爾什外交學院的政策研究機構安全與新興技術中心(CSET)于2022
專注于人工智能、高級計算和生物技術進步影響的美國喬治敦大學沃爾什外交學院的政策研究機構“安全與新興技術中心”(CSET)于2022年7月發布了一篇有關中國人工智能發展的研究報告:《中國高級人工智能研究-監控中國“通用”人工智能的道路》。
文章從中國先進人工智能的主流方法,類腦人工智能、連接組學、全腦仿真,腦-機接口和神經形態芯片三個方面觀察了中國人工智能研究領域的進展,列出了在相關領域的重點關注研究機構:
一、中國先進人工智能的主流方法
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Baidu Research (百度研究院)
百度研究院隸屬于百度AI技術平臺體系(AIG),下設認知計算實驗室(CCL)、硅谷人工智能實驗室(SVAIL)、深度學習實驗室(IDL)、大數據實驗室(BDL)、商業智能實驗室(BIL)、量子計算研究所(IQC)、機器人與自動駕駛實驗室(RAL)、安全實驗室(SRL)和生物計算實驗室 (CBL)。百度首席技術官CTO王海峰兼任百度研究院院長。
百度在2017年宣布打算 "建立一個通用人工智能的研究平臺",以補充NEL在計算機視覺、生物識別和人機界面方面的工作。2021年7月,百度與鵬城實驗室合作,推出了 "ERNIE 3.0 Titan",這是一個預先訓練好的大型語言模型,有2600億個參數,在60個自然語言處理(NLP)任務上取得了最先進的成績,證明了其 "用少量的標記數據在各種下游任務中泛化 "的能力。
2. Alibaba’s DAMO Academy (阿里巴巴達摩院)
阿里巴巴達摩院(The Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook,Alibaba DAMO Academy)是一家致力于探索科技未知,以人類愿景為驅動力的研究院,是阿里在全球多點設立的科研機構,立足基礎科學、顛覆性技術和應用技術的研究。2017年10月11日,在阿里云棲大會阿里巴巴 CTO 張建鋒(花名行癲)宣布阿里巴巴成立全球研究院。
該學院擁有16個實驗室,研究從機器智能(Machine Intelligence)到量子的所有問題。2021年6月,DAMO宣布了一個萬億參數的人工智能模型,"具有新生的認知和創造能力,目標是成為世界領先的AGI(通用性的人工智能)模型。" 五個月后,它發布了一個10萬億參數的多模態到多模態多任務巨型轉化器(M6)人工智能系統,被譽為世界上最大的人工智能模型。達摩院的數據分析和智能實驗室負責人周靖人解釋說,目標是在建立通用人工智能的道路上將M6提高到 "接近人類的水平"。2022年的一份文件 "達摩院十大科技趨勢 "認為 "超大規模的預訓練模型是從弱人工智能到通用人工智能的突破性探索。"
3. Tencent AI Lab (騰訊人工智能實驗室)
該實驗室成立于2016年,2017年至2019年,它在張潼的指導下主要研究計算機視覺、語音識別、NLP和ML;語音識別專家俞棟于2017年5月成為副主任。2019年,騰訊的人工智能產品絕悟(Juewu)因擊敗國際頂級游戲玩家而獲得認可,而描述它的論文在AAAI和NeurIPS會議上發表。騰訊努力實現 "通用人工智能 "的目標已在多個場合得到反復強調。2021年7月,絕悟的開發團隊承認該軟件是 "通用人工智能的種子"。騰訊副總裁姚星聲稱該公司正在 "共同解決AGI的最終目標"。而騰訊人工智能實驗室2021年7月的一份新聞稿稱,"人工智能游戲研究將是騰訊克服終極人工智能研究問題--通用人工智能(AGI)的關鍵一步。"
4. Huawei (華為)
華為公司正大力投資于人工智能,其Ascend(昇騰)人工智能芯片、用于 "安全城市 "應用的Atlas人工智能計算平臺和MindSpore(昇思)人工智能計算框架都證明了這一點。2021年5月,該公司與中國科學院自動化研究所(CASIA)簽署協議,在武漢建立一個 "通用人工智能 "平臺,標志著其正式進入通用人工智能開發領域。事實上,華為工程師早在2017年就考慮了AGI的混合方法,并繼續探索其計算成本和變通方法。該公司最新的AGI前兆是盤古α,這是一個與北京大學和鵬程實驗室合作開發的2000億個參數的預訓練語言模型。華為的五年人工智能投資計劃表明了其可能的發展方向,該計劃的前提是在2030年之前實現 "通用人工智能"--預計中國在世界人工智能領域取得主導地位的日期--以及此后自我啟動的 "超級人工智能"。
5. JD Research Institute (京東AI研究院)
京東AI研究院成立于2017年,有ML、計算機視覺和NLP三個實驗室,旨在實現語言和語音的 "類人認知能力"。最后一個目標由ViDA-MAN接近,它是 "一個用于多模式互動的數字人類代理,對即時語音查詢提供實時的視聽回應",并具有亞秒級的延遲。JD研究院的領導人周伯文曾是IBM沃森集團的首席科學家;京東的技術副總裁何曉冬是一位擁有15年經驗的微軟員工;研究院副總裁梅濤是另一位微軟校友。京東贊助了第二個研究機構--京東探索研究院--成立于2020年,主要研究可信人工智能、超級深度學習和量子ML,這些都是針對基礎理論層面的 "顛覆式 "創新。據報道,深度學習模型是在數據不足的情況下工作的,能夠進行知識提煉和轉移學習。
6. Pengcheng Lab (鵬城實驗室)
鵬城實驗室是2018年3月,廣東和深圳政府成立的一個省級研究實驗室。這個由國家支持的機構將59所大學、公司和研究機構列為 "戰略合作者",而不是上面討論的百度和華為的聯系。2019年1月,隨著鵬城實驗室人工智能國際發展中心的成立,其外展機會進一步擴大。鵬城實驗室最初是一個網絡信息技術研究機構,現在人工智能在該實驗室的投資組合中占據了越來越大的比重。鵬城實驗室專注于數據密集型的大型人工智能模型,其超快的云腦二號(Cloud Brain II)是與華為合作開發的安全與新興技術中心,用于支持人工智能計算,被用來創建盤古α。盡管其主任高文認為今天的 "狹義 "人工智能將發展為 "通用人工智能",但他對傳統人工智能能否實現這一前景不太自信,并正在向BI-AI范式發展。鵬程實驗室在2019年6月與NEL-BITA的合作就是這種轉變的證明。
7. Horizon Robotics (地平線機器人)
地平線機器人于2015年在北京海淀區由余凱成立,他是一位ML專家,也是百度IDL深度學習實驗室的前主任。陳黎明在2021年成為其首席執行官。該公司專注于智能汽車和計算機視覺的AI芯片。2018年,地平線在加州硅谷建立了一個 "通用人工智能實驗室",這是唯一一家在那里明確以名稱和事實研究 "通用人工智能 "的中國公司。該實驗室由徐偉領導,他是一位備受贊譽的深度學習專家,因為 "目前的人工智能有極其多的缺點 "而離開IDL,以生產 "具有像人類一樣的學習能力 "的機器。徐偉的目標是 "組建一個專注于通用人工智能研究的小而精的團隊",這反映在招聘啟事中,即尋求 "在人工智能領域具有強大背景的研究科學家。我們的任務是建立人工通用智能(AGI)。我們將專注于開發新的算法和技術,使機器能夠像人類一樣高效地學習新的知識和技能"。
8. Beijing Institute for General Artificial Intelligence (北京通用人工智能研究院, BIGAI)
在科技部和北京市的支持下,該研究所的目標是創建智能的 "大一統理論",即 "通用智能體",并正在組建能力以認真追求這些目標。該研究所由歸國的加州大學洛杉磯分校教授和著名人工智能科學家朱松純領導,與北京大學人工智能研究所和清華大學自己的(未來)AGI研究所合作。計劃從中國和 "世界各地 "抽調一千名研究人員。本報告的作者預測,這將導致克隆,首先在上海,然后在各省。除了其規模,BIGAI的重要性還在于它是第一個以 "AGI "命名的國家人工智能設施,正式表明中國接受了我們一直在努力記錄的范式轉變,即從依賴大數據的 "狹義人工智能 "到能夠將學到的模式轉移到新的和不可預見的問題的廣泛人工智能。中國領導人認為AGI是未來十年 "國際人工智能競爭的焦點"。
9. CAS Institute of Automation (中科院自動化研究所)
中科院自動化研究所(CASIA)于1956年在北京成立,橫跨 "傳統 "和 "腦啟發 "人工智能研究,體現了從重計算的人工智能到更廣泛、更實用的模型的轉變。CASIA擁有多位人工智能領域的知名人士,包括主任徐波和曾毅,曾毅負責其腦啟發智能研究中心。蔣田仔是腦網絡組研究中心的負責人,譚鐵牛是計算機視覺專家和中國駐香港聯絡處的副主任。其擁有1000億個參數的多模式預訓練模型“紫東太初”被視為 "從感知智能到通用智能的重要第一步"。2021年底,CASIA率先成立了多模態人工智能產業聯盟,旨在將學術界、實驗室和工業界的努力集中在這一新興范式上。同時,該研究所研究微觀、中觀和宏觀尺度的大腦解剖學和功能連接,以及將這些發現應用于高級人工智能模型。
10. Bohai University (渤海大學)
渤海大學是AGI倡導者劉凱的所屬機構,也是天普大學AI大師王培的平臺。王教授是一位世界級的AGI創新者,其知名度僅次于Ben Goertzel,他的多篇論文決定性地影響了我們的思維。王培的非軸心智能模型為人工智能和人類思維提供了一個統一的基礎,并支持一個可信的AGI模型--NARS。劉凱主持了中國通用人工智能年會(China Artificial General Intelligence Annual Conference)的常規會議,這是Goertzel和Wang傾向于主導的全球活動的延伸;中國會議之后是AGI研討會。2021年的大會以數感、計算機視覺和建立自我模型的方法為主題進行演講。柳傳志在武漢華中師范大學任教至2017年,在該校教育科學學院教授機器教育、計算精神病學和類腦系統,這種不尋常的關系在AGI背景下非常合理。
二、類腦人工智能、連接組學、全腦仿真
1. The Beijing Academy of Artificial Intelligence (北京智源人工智能研究院)
北京智源人工智能研究院(Beijing Academy of Artificial Intelligence),又稱智源研究院(Zhiyuan Research Institute),于2018年在北京大學人工智能研究院副院長黃鐵軍領導下成立,旨在整合神經科學、認知科學和信息科學,打造 "強人工智能 "和 "超腦 "的智能系統。中國科技部將這一目標描述為 "變革性和顛覆性的突破"。徐波、唐杰和劉嘉都是AGI的堅定支持者,他們發揮了領導作用。前微軟亞洲研究院首席技術官張宏江也是董事會成員。最近的成就是 "神機 "系列模擬平臺和由五個部分組成的 "生物智能開源開放平臺"(Bio-intelligence Open Source Platform)。BAAI是悟道2.0的所在地,這是一個與GPT-3相當的多模式人工智能模型,旨在 "使機器能夠像人類一樣思考,并向通用人工智能發展"。
2. Beijing Normal University’s (BNU) State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning (北京師范大學認知神經科學與學習國家重點實驗室)
北京師范大學認知神經科學與學習國家重點實驗室成立于2005年,主要從事微觀和中觀連接組學研究,近期重點研究獎勵處理和長期表觀記憶。北京師范大學與北京大學和清華大學一起,與麻省理工學院的麥戈文大腦研究所結盟。這三所大學和第四個北京機構--中科院心理研究所--構成了 "跨模式學習跨區域合作研究中心 "的中國端,該中心由張建偉和漢堡大學的同事管理,旨在描述 "跨模式學習的神經、認知和計算機制"。它的目標是改進深度學習和使用腦機接口來 "加速人工智能"。中科院心理所是左西年的家,他是 "建立功能連接組學可靠性和可重復性的開放科學資源 "的主要作者。左西年的博士學位來自北京大學。
3. The Chinese Institute for Brain Research (北京腦科學與類腦研究中心, CIBR)
中國腦科學與類腦研究中心(CIBR)也位于北京,成立于2018年3月。CIBR由市科技委員會 "戰略部署",作為北京地區的大學、解放軍軍事科學院和其他機構的合作框架。其任務是 "在中國腦計劃和北京腦計劃的指導下,協調研究機構和管理研究項目,使北京成為世界神經科學和腦啟發計算的中心"。除了醫學研究,CIBR還研究腦啟發人工智能、光學成像和腦機交互作用。該研究所由北京首都醫科大學校長、北京大學前科學院長、北京大學IDG/麥戈文腦研究所創始主任饒毅,以及北京國家生物科學研究所研究員、清華大學教授羅敏敏共同領導。蒲慕明和艾倫研究所的克里斯托夫-科赫是其顧問委員會成員。
4. The State Key Laboratory of Brain & Cognitive Science (腦與認知科學國家重點實驗室)
腦與認知科學國家重點實驗室是另一個位于北京的研究所,成立于2005年,是中科院生物物理研究所的一部分。該實驗室對 "認知基本單元"、學習和決策以及果蠅和非人靈長類動物的信息處理的神經機制進行多學科研究,并由用于大腦成像的 "超高場核磁共振 "平臺提供支持。它由專門研究視覺認知和腦成像的陳霖領導。它的學術委員會就像中國BI-AI的名人,包括BAAI的徐波、CIBR的羅敏敏、同樣在中科院神經科學研究所的郭愛克(CAS-ION,大腦功能圖譜,心身問題)。張旭,中國科學院 "神經科學方向預測與技術路線圖項目 "負責人;以及中國科學院院士譚鐵牛。該實驗室正在創建一個從基因到行為層面追蹤視覺認知的平臺。
5. CAS’s Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology (腦科學與智能技術卓越創新中心, CEBSIT)
中科院腦科學與智能技術卓越創新中心(CEBSIT)成立于2014年,是由分布在北京、上海和其他13個地方的39個研究機構組成的傘式組織。中科院神經科學研究所(ION)和中國科學院院士是其主要的 "支持單位"。CEBSIT由蒲慕明領導,他還負責管理CAS-ION。其副主任是徐波和杜久林,杜久林是一位神經科學家,也是中科院神經科學研究所(ION)的副主任。CASIA的譚鐵牛是其首席科學家。CEBSIT研究全腦聯結組,多感官模式感知,語義理解的計算模型,以及神經元啟發的計算芯片"。2018年,該中心在上海市政府的支持下建立了一個 "G60腦智科創基地"(G60 Brain Intelligence Innovation Park),為BI-AI提供了15億美元的預算。該基地使用克隆猴來消除標本之間的變數。自本世紀初以來,蒲慕明一直在這里開展連接組項目。
6. Fudan University’s Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence (復旦大學類腦智能科學與技術研究院, ISTBI)
復旦大學類腦智能科學與技術研究院(ISTBI),于2015年在上海啟動。設有認知神經科學、計算生物學、大數據生物醫學科學、生物醫學成像、神經與智能工程以及腦啟發芯片等 "中心"。在馮建峰的管理下,它擁有世界上最大的腦科學數據庫,可以訪問美國的人類連接組項目、英國的生物銀行、ISTBI自己的10兆字節的庫存,以及 "亞洲數量最多的磁共振成像設備",并配以人工智能算法來篩選圖像。據報道,ISTBI的張江國際腦成像中心 "正在建設世界上最先進、亞洲最大的超高端科研磁共振系統"。該中心聲稱已經建立了 "國際領先的智能算法和時空數據分析處理軟件 "和 "世界上最大的全維度大腦數據庫和算法中心"。
7. Shanghai Jiao Tong University’s Center for Brain-like Computing and Machine Intelligence (上海交通大學仿腦計算與機器智能研究中心, BCMI)
上海交通大學仿腦計算與機器智能研究中心(BCMI)成立于2002年。其使命在2013年被描述為 "了解大腦中智能信息處理和認知過程的機制",研究領域包括計算機視覺、NLP、認知計算、BCI和腦電圖(EEG)信號處理。該中心在2021年的技能搜索中列出了場景感知和理解、常識學習、多模態交互學習、選擇性注意和視覺因果推理--這些都表明了人工智能在北京理工大學和中國的發展。該中心的呂寶糧和張亞倩發表了關于 "情感BCI "的文章,該技術 "可以識別和調節人類情感",以及它在一般人工智能中的作用--該技術在一些圈子里引起了倫理問題。該中心由上海交通大學的人工智能研究院、機器認知計算研究中心(人工智能研究院,機器認知計算研究中心)補充。
8. The Shanghai Center for Brain Science and Brain-inspired Intelligence (上海腦科學與類腦研究中心, BSBII)
上海腦科學與類腦研究中心(Shanghai Center for Brain Science and Brain-inspired Intelligence,BSBII)--或 "上海腦/人工智能中心"--由中國科學院于2018年成立,同年其位于北京的同名機構CIBR成立。BSBII是長江三角洲BI-AI研究的協調中心,與中歐國際工商學院、復旦大學和上海交通大學的研究所、華中科技大學蘇州腦科學研究所以及其他區域參與者有聯系。在組織上,它是張江實驗室腦與智能科技研究院(BIT)的一部分,該研究院一年前在浦東張江科學城成立,由張旭負責。張江實驗室腦與智能科技研究院本身也是蒲慕明的本地機構的一部分;馮劍鋒和杜九林是副院長。北京理工大學和BSBII中心都與iFlytek和其他中國AI公司合作。BSBII運營BCI和 "腦圖譜大數據 "平臺。研究包括宏觀和中觀的連接組學、BI-AI和大腦啟發的計算設備。
9. The National Engineering Laboratory for Brain-inspired Intelligence Technology and Application (類腦智能技術及應用國家工程實驗室, NEL-BITA)
類腦智能技術及應用國家工程實驗室(NEL-BITA)于2017年5月在合肥高新區成立。NEL-BITA)于2017年5月在合肥市高新區成立,由中國科學技術大學主持。作為人工智能產業技術創新戰略聯盟的成員,其研究重點是腦認知和神經計算、腦啟發的多模態傳感、腦啟發的芯片、量子人工智能和腦啟發的智能機器人。NEL-BITA的主任是吳楓,前微軟亞洲研究院的首席研究員和中國科技大學的院長助理。查正軍是其執行主任;另一位MSRA校友孫曉艷是副主任。雖然蒲慕明是其董事會成員,但其他23名董事會成員或其高級研究人員都不在上述人員之列。2017年9月,該實驗室成立了一家商業企業,將其在計算機視覺、"小樣本學習"(習)和跨媒體多模態分析方面的人工智能技術與產業相結合。
10. The HUST-Suzhou Institute for Brainsmatics (華中科技大學蘇州腦空間信息研究院)
華中科技大學蘇州腦空間信息研究院于2016年在華中科技大學(位于武漢)成立。院長是華中科技大學光電子國家實驗室的李鵬程,副主任是龔輝和李安安。著名的研究人員有葉朝輝和駱清銘,都是中科院院士。葉朝輝曾任中科院武漢分院院長,并在武漢各研究所擔任高級職務。駱清銘創立了Brainsmatics,是海南大學的校長。該研究所利用微光切片斷層成像技術為高分辨率的哺乳動物大腦建模。基于 "具有高時空分辨率和特定空間位置的神經元類型、神經回路和網絡、神經-膠質界面、血管網絡等的結構和功能成像",Brainsmatics正致力于破譯大腦功能,并 "通過提取大腦連接的跨層次和多尺度時空特征,促進大腦啟發的人工智能"。
三、腦-機接口和神經形態芯片
1. Tsinghua University BCI Lab (清華大學腦機接口研究組)
清華大學腦機接口研究組成立于2004年,是該校幾個相互關聯的實驗室和研究所之一。包括清華大學腦與認知科學研究院(Tsinghua University Institute for Brain and Cognitive Sciences)。清華大學腦與認知科學研究院(THUIBCS),由戴瓊海負責,以及清華大學腦與智能實驗室(Tsinghua Laboratory of Brain and Intelligence),其研究包括計算神經科學和商業智能。劉嘉、朱軍和高小榕是實驗室的重要成員。高小榕與同事高尚凱共同管理BCI實驗室,是實驗室的領導人物。該實驗室研究BCI在認知技能評估中的應用,除醫學外,還可用于測謊和 "人機協作"。據報道,該實驗室還在推動高通量接口的前沿發展,包括無線BCI傳輸。該實驗室是第一個實施基于穩態視覺誘發電位(SSVEP)的無創BCI技術的實驗室,用于研究物理刺激和人類認知之間的關系。
2. The Center for Brain-Inspired Computing Research (腦計算研究中心)
腦計算研究中心由清華大學于2014年成立,研究神經功能/計算理論、機器學習和芯片架構。該中心吸收了來自 "腦科學、電子工程、微電子學、計算機科學、自動化、材料科學和精密儀器 "等七個系的教師。2019年,由中心主任施路平領導的團隊宣布了一個名為 "天機芯片 "的腦啟發計算芯片和軟件工具鏈,能夠 "同時支持計算機科學和神經科學的神經網絡模型",從而為AGI提供一個平臺。該芯片部分是模擬的,部分是數字的,旨在模仿生物大腦的計算原理。一年后,他們建立了一個圖靈完整的軟件模型,以彌補傳統的 "基于計算機科學的人工神經網絡 "和神經科學驅動的人工智能模型之間的鴻溝。共同開發人裴京和史魯平通過北京靈汐科技有限公司銷售該芯片。
3. NeuraMatrix (寧矩科技)
寧矩科技(NeuraMatrix)于2019年由清華大學孵化,旨在建立 "與人體和人工設備連接的主動植入系統"。正如其名稱所示,該項目從美國公司Neuralink獲得了靈感。中國在開發非侵入性BCI系統方面有幾十年的經驗,但這是中國第一次努力創造一個可植入的設備。此外,與其他中國的BCI項目不同,這些項目的口頭目標是減輕殘疾,NeuraMatrix公開表示,其目的是 "通過有效合并人類和人工智能 "來增強健康人的認知能力,履行2017年 "新一代人工智能發展計劃",實現合并,被一些人誤解為隱喻。全套服務將包括電極材料、神經接口芯片、"無限的多點接口設備、信號采集和分析平臺以及系統級腦機接口平臺"。NeuraMatrix的創始人是白碩(中科院)和張沕臨(清華大學腦與智能實驗室)
4. Tianjin University’s Brain Science and Brain-like Research Center (天津大學科學與類腦研究中心)
天津大學的腦科學與類腦研究中心成立于2019年9月。它與該大學的醫學工程與轉化醫學研究院和神經工程中心相輔相成,專注于腦認知、醫學和BCI。這三個單位都由董明東教授負責。2019年7月,在該中心成立之前,該大學公布了其 "腦語者"(Brain Talker)芯片,能夠非常準確地分離信號和噪音。由于其便攜性、更高的精度和更快的傳輸速率,該芯片將 "取代BCI中使用的傳統計算機設備"。這一非侵入性系統是與國有的中國電子信息產業集團聯合開發的。腦科學中心主任助理兼項目負責人許敏鵬承認中國在有創BCI方面存在差距,但聲稱其非有創技術是 "世界級的"。據報道,后續的芯片比競爭對手的系統快三倍,正在開發中。
5. Fudan University’s Institute of Brain-inspired Circuits and Systems (復旦大學類腦芯片與 片上智能系統研究院)
復旦大學腦芯片與片上智能系統研究院于2017年7月成立,以支持中國腦計劃和上海張江國家實驗室的研究工作。 類腦芯片與片上智能系統研究院于2017年7月成立,以支持中國腦計劃和上海張江國家實驗室在BI-AI芯片和神經元信號采集方面的研究。 AI芯片和神經元信號采集的研究。它由非易失性存儲器和無線芯片設計專家閔昊領導。2021年,該研究所宣布了中國第一個用于在芯片和神經細胞之間傳輸信息的無線BCI電路。團隊負責人葉大蔚稱其 "在許多方面都優于外國版本",而成本只有一半。華東師范大學的腦功能基因組學教育部重點實驗室支持其開發。該設備目前被安裝在自由移動的小鼠的頭骨上。該研究所的八名研究人員在一篇論文中對其技術方面進行了描述,他們還聲稱與專用集成電路與系統國家重點實驗室有聯系,該實驗室自1995年以來一直在復旦大學運作。
6. Shanghai Jiao Tong University’s Ruijin Hospital BCI and Neuromodulation Center (上海交通大學瑞金醫院腦機接口及神經調控中心)
上海交通大學瑞金醫院腦機接口及神經調控中心成立于2020年,目標是利用BCI來解決抑郁癥和其他類型的神經心理疾病--BCI的 "情感 "應用。該中心由孫伯民和呂寶良共同領導,后者共同任職于類腦計算和機器智能中心。據孫教授稱,該計劃是 "通過微創手術將芯片植入患者的大腦",然后根據人工智能分析進行電刺激。同時,2021年12月,陸曉明與中國視頻游戲巨頭米哈游合作成立了一家BCI企業,名為Língwéiyīsī(零唯一思,無英文名稱),該公司--令人驚訝的是--專注于醫學研究(包括BCI)和游戲開發。米哈游方面,在當年3月同意與由盧俊義和米哈游的逆熵工作室共同管理的瑞金醫院腦病中心建立一個實驗室,以開發大腦接口技術。
7. Zhejiang University’s Frontier Science Center for Brain and Brain-Machine Integration (浙江大學腦與腦機融合前沿科學中心)
浙江大學腦與腦機融合前沿科學中心,又稱雙腦中心,于2018年10月在教育部的主持下成立。吳朝暉是主任,段樹民是其首席科學家。段樹民兼任浙江大學腦科學與腦醫學學院院長,該學院建于2019年,旨在研究混合智能、BCI和腦啟發式計算。還有一個浙江實驗室(之江實驗室),于2017年在省級共產黨的支持下成立,以指導人工智能領域 "國家戰略科技力量 "的發展。浙江大學在BCI方面的研究可以追溯到2012年。該設備由浙江實驗室建造,包含792個 "達爾文II "BI芯片,可以模擬約1.2億個尖峰神經元和1000億個突觸--大約相當于一只鼠標--只需350-500瓦的功率。
8. South China University of Technology’s Center for Brain Computer Interfaces and Brain Information Processing (華南理工大學腦機接口與腦信息處理中心)
華南理工大學腦機接口與腦信息處理中心于2007年在廣州成立,研究腦機交互和大規模腦數據。該中心由李遠清領導,他也是該大學自動化科學與工程學院的負責人。該中心有五個研究小組,他們的課題共同涵蓋腦電圖和fMRI信號分析、稀疏信號表示、模式識別、ML、神經網絡、大數據處理、機器人,當然還有BCI。李承認,在中國,BCI研究 "仍然主要針對正常人為主"。2019年3月,該中心與中國人工智能巨頭iFlytek(科大訊飛)成立了一家名為華南腦控智能科技(iHNNC)的合資公司,該公司由李曉東創辦,由CEO肖景管理。該公司認為,BCI可以增強 "老年人護理和殘疾、心理和精神健康、教育、娛樂、安全、軍事和其他領域 "的能力。
9. Tianqiao and Chrissy Chen Institute (陳天橋雒芊芊研究院, TCCI)
陳天橋雒芊芊研究院(Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCI)于2016年由網絡游戲先驅陳天橋(Chen Tianqiao)和配偶陳芊芊(Chen Qian芊)在加州理工學院成立。在2020年和2021年,該研究所建立了兩個用于大腦研究的 "前沿實驗室"(Frontier Labs),一個在上海華山醫院,另一個在上海精神衛生中心,其愿景聲明如下。該中心的愿景是:"用與大腦和心靈相關的技術豐富人們的生活"。該研究所打算將其侵入性BCI產品的開發范圍從治療學擴大到認知增強,并希望最終能夠科學地解決哲學史上每一個重要的心身問題,從信仰的認知基礎到自由意志、情感、AGI以及旨在實現不朽的認知上傳。負責華山設施的陶虎在2021年底成立了自己的BCI公司NeuroXess(腦虎科技),以建立能夠 "孿生 "人類和人工智能的侵入性BCI。阿里巴巴的聯合創始人之一、億萬富翁彭蕾也加入了的陶虎行列。
10. CAS Institute of Automation (中科院自動化研究所, CASIA)
中科院自動化研究所(CASIA)除了傳統和BI-AI研究外,還投資于BCI開發,其對中國的腦-AI計劃的重要性值得雙重列舉。中科院自動化研究所在視覺神經信息的編碼和解碼方面的工作被視為 "腦機接口的核心技術",被認為是 "創造更好的腦機接口工作中的重要墊腳石"。CASIA研究員余山也是中國模式識別國家重點實 驗室副主任,他的專業是腦信息處理。BI-AI和BCI,認為BCI "最終會增強和擴大大腦功能",這使CASIA屬于增強型陣營。2021年的一份題為 "BAAI人工智能前沿 "的報告將CASIA的成就列入了一個機器人系統,該系統可以 "在顯微鏡圖像的指導下將柔性電極準確地植入動物的大腦皮層",從而為實現有創BCI鋪平了道路。