脑科学“出圈”,官媒隔空点赞

科技指北

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· 4月22日

全社会对于基础科学的重视,推动了资本的选择。

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脑科学“出圈”,官媒隔空点赞

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研究人类大脑,给大脑植入芯片,攻克更多未知,正成为人类的下一个梦想,更让脑科学成为本世纪最重要的前沿科学之一。

企业家马斯克,通过商业公司运作产品研发,并凭借个人影响力,让脑科学研究的应用之一——脑机接口应用向更多大众“出圈”。在中国,脑科学基础研究领域的捐赠名单在不断的拉长:中国知名企业家陈天桥,以慈善的方式先后在国内外的脑科学基础研究领域进行捐赠;IDG资本在十年前就资助了清华、北大、北师大三所高校脑科学研究院的落地。

2011年,在清华大学百年校庆之际,IDG创始人麦戈文先生与清华大学签署协议,成立了清华大学-IDG/麦戈文脑研究所。同年十一月,又成立了北京大学和北京师范大学麦戈文脑科学研究院。十年后的今天,再次适逢清华大学110周年校庆,“IDG资本-清华脑科学发展基金捐赠仪式”在清华大学隆重举行,双方的合约再次延续。截至目前,麦戈文先生及IDG资本已累计向清华、北大、北师大IDG/麦戈文脑研究院捐赠了2亿人民币,未来还将继续捐赠,预计每年不少于2000万人民币,并计划不断增加。今天就在这条新闻发布后不久,更是获得了官方媒体的隔空“点赞”。

图源:新华社官方微博

在IDG资本的助力下,过去十年间,清华大学-IDG/麦戈文脑研究所已建成近20个独立实验室,有三百多名在读研究生与博士后,研究成果频繁在核心期刊发布学术成果。钛媒体App注意到,在这份“清华-IDG/麦戈文脑科学联合研究院2020年成绩单”上,14个方向的脑科学研究成果涵盖了“动物感知机械力的神经机制”“双向情感障碍”“丘脑网状核功能异常导致孤独症、精神分裂症等疾病的发生”等内容。

换句话说,这家顶尖研究院和捐赠方IDG资本,再次回答了这个备受关注的问题——“脑科学研究的攻坚,究竟有什么用”。

数据显示,全球脑疾病患者的数量如今已高达数千万,人类社会为此付出了难以估量的代价;另一个更让人痛心的数据是,全世界40%死于脑卒中的患者都在中国。未来,阿尔兹海默症、自闭症、抑郁症等这些在中国呈上升态势、严重困扰个人健康和家庭幸福的精神疾病,将有望通过脑科学的研究得以攻破。

正如中科院院士杨雄里在2018年所提出,“脑科学正处于发展的关键时期,一方面是研究发展的态势迅猛,另一方面是面临强烈的社会需求。”

“冷门”学科如今走入大众视野

据杨雄里院士回忆,脑科学作为一门独立的综合性学科诞生于上世纪60年代初。

之前的研究比较“冷门”,近几年,随着脑成像、生物传感、人机交互以及大数据等新技术不断涌现,脑科学与类脑研究一跃成为国际科技前沿的热点领域,甚至因为明星项目的出现,逐步被大众所熟知。

脑科学研究意义重大,世界各国相继从国家层面启动研究计划,例如美国2013年开启“创新性神经技术大脑研究”计划、日本2014年实施“Brain/MINDS计划”,同样是2013年,欧盟推出了由15个欧洲国家参与、预期10年的“人类脑计划”。

2015年,我国经过多年酝酿,最终确定了“一体两翼”的“脑计划”,涵盖认识脑、保护脑和模拟脑三个方面,即以认识脑认知原理(认识脑)为主体,以脑重大疾病诊治(保护脑)和类脑计算与脑机智能(模仿脑)为两翼。

这一提法基本上高度概括了我国现阶段脑科学的研究范围,并写入《“十三五”国家科技创新规划》中,2016年8月,“脑科学和类脑研究”被列入我国“国家重大科技创新和工程项目”。

人类的大脑,至今仍有很多“未解之谜”,这是因为,人脑内有约1000亿个神经元,这些神经元又非常精确地组装成一个个神经环路,每个神经环路无时不在高效运转,使它看上去像一台超级计算机的CPU,但这套“系统”过于精细化和高度复杂,即使目前的研究水平,也无法弄清它的很多运作机理。

“脑科学的研究意义深远,因为不仅关乎着人类的健康和福祉,也关乎着未来大国竞争中的生产力和科技制高点”,清华大学-IDG/麦戈文脑科学研究院院长时松海教授这样总结。

据他描述,研究院是一个朝气蓬勃的团体,“从2个果蝇实验室,到13个小鼠实验室,再到2个雪貂及灵长类实验室,目前已拥有了20个独立实验室,300多名在读研究生与博士后。”研究院也没有采用传统意义上的细胞和分子层面的脑科学研究,而是将“最先进的工程科学技术的新发现和新进展应用到脑科学的研究中去。”

由于脑科学是一门跨专业的学科,所以清华大学-IDG/麦戈文脑科学研究院里有针对疾病的研究,类似“阿尔茨海默病(AD)的原创抗体药”的研究、渐冻症致病机制的研究,以说明脑神经变化与人体病变的关联,也有发现诸如“进食是一种非常复杂而又受到精细调控的行为”的基础脑神经研究等。

此外,脑科学对于人工智能的发展也极具借鉴意义,杨雄里院士介绍,实现人工智能的两条途径:一是跟脑的工作原理毫不相关,即不考虑脑的工作机制,仅从计算科学的角度来设计和考虑;二是受脑的工作原理启发,借鉴脑处理信息、实现智能的特点来推进人工智能的研究,即类脑人工智能。

“这是两条不同的路径,但也有可能殊途同归,只要能实现人工智能都是值得鼓励的,目前,前者的研究更热门一点,后者难度更大,但意义深远。”

杨院士提及的人工智能实现的第一条路径,以阿尔法狗战胜人类职业围棋选手为起点,成为新一代人工智能浪潮的标志性事件。但在美国数学家大卫·芒福德(David Mumford)那里被评价为:“即使目前大获成功,仍然终将走向破灭。”

大卫·芒福德经历过几轮人工智能的繁荣和萧条,在他的眼里,顶级AI应该接近人类智能,现在却远未达到,目前这波人工智能的核心属于“深度学习”(Deep learning),只是“受大脑皮层真实回路的简化版启发而来的一种简单设计”,人工智能要达到类人脑的效果,只能从脑科学研究那里找答案。

做科学是场冒险,最好的还在后头

IDG资本令人熟知的身份是一家“私募股权投资机构”,迄今为止,它在全球投过超过1000家的优秀企业,对于脑科学这一国家基础科学研究的持续投入,渊源从何而来?不得不提一个人,IDG创始人麦戈文(Patrick J. McGovern)先生。早在2000年2月,麦戈文先生携夫人向麻省理工学院(MIT)捐款成立了MIT麦戈文脑科学研究院,由此开启了IDG与脑科学长达21年的合作之旅。

麦戈文与中国脑科学的渊源始于2011年——麦戈文先生与清华大学签署捐赠协议,成立了清华大学-IDG/麦戈文脑科学研究院,同年又相继和北京大学、北京师范大学合作共建IDG/麦戈文脑科学研究院。如今,接棒麦戈文,熊晓鸽担起了助力中国脑科学研究的重任。

熊晓鸽回忆,“当时麦戈文先生想在亚洲成立一所脑科学院,在欧洲再成立一所。当时日本比较积极,有五所学校写了申请。而我一定是希望建在中国,就安排他到清华、北大谈。”

这份原始的初心,在客观上支持了我国的脑科学研究。多数基础科学研究,离大众相对遥远,离生活也很远,往往又是“不直接解决具体问题”的研究,就好像牛顿力学不教人盖房子,但却是盖房子的土木工程学的基础一样。

但一个国家越重视创新,就越不能以“是否有用”来衡量基础科学研究的投入。任何一个国家对基础科学的持续投入,都需要决策层和学术界具备长远的目光。熊晓鸽在今日的捐赠仪式的致辞中,引用麦戈文先生的话,“很难预测科学结果会是什么,因为这是一个冒险的旅程。最好的还在后头。”

这注定了科研院校长期要坐的“冷板凳”,更需要国家层面的支持,人才教育的规划就是其中之一。与此同时,基础科学的研究也需要资金的持续支撑。在我国高校里,等着国家经费的基础科学项目不少,然而,按照国家统计局的数据,“十三五”期间,我国基础研究经费增长近一倍,2019年达到1336亿元,占全社会研发支出的比重首次突破6%,到了“十四五”,国家计划将基础研发经费提升至8%。

一些科研人员也评价,近些年,国家的持续投入的确让科研工作改善了很多,5%~6%的基础研发经费基本能“解决温饱”。以获得IDG资本捐助的清华、北大、北师大的IDG/麦戈文脑科学研究院为例,目前已经能保证研究经费与国际水平持平。这不仅为这三所高校在脑科学的研究上吸收世界一流的人才,同时也为各类科研实验室提供了创新的驱动力。

把今日另一则新闻放在一起来看——清华大学“集成电路学院”正式成立,国家对学术科研人才的培养前所未有的重视。如中央高层领导在清华110周年的讲话提到,“要提升原始创新能力,一流大学是基础研究的主力军和重大科技突破的策源地”。

全社会对基础科学的重视,推动资本的选择

事实上,投资机构通常意义上是“逐利”的,这也是行业基因所决定;但近几年来,真正头部的投资机构和投资人,一直在支持基础科研领域、前沿科技上有所作为。

正如熊晓鸽所说,“我们理解基础研究的系统性、复杂性和长期性;也了解在科学研究领域,研发是个费时费力、成本高昂,而且成功率极低的工作。所以我们要更前瞻性地、更具远见地考虑问题”。

资本推动科研发展,不仅仅是通过投资企业和捐赠高校,更依赖于其通过资源生态圈,在产学研结合层面提供战略支持、和资源协同的“长期思维”。

除了在脑科学领域持续支持,IDG资本也是新能源、芯片半导体、企业服务、区块链等多个领域都是国内最早进行投资布局的投资机构。1994年开始投资芯片半导体,2007年开始投资光伏太阳能,2012年开始系统性布局企业服务2B领域,2012年开始投资区块链,现在看来,这些布局都早于真正风口到来8至15年。

社会对于基础科学的重视,让企业、资本方在注重方向做出更优的选择。另一方面,机构也着眼于长期价值的判断和战略布局的出发点,以研究为驱动,更好推动产研结合。(本文首发钛媒体App,作者/科技指北,编辑/葱葱)

本文系作者科技指北授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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