果蝇将改变机器人的行为生成模式 制图/高薇

一只果蝇，为什么这么受欢迎？

文三数字生活街区，杭州新亮相的AI hangzhou城市客厅里，一套数字果蝇虚拟仿真系统，成了热门体验项目。点击任意一个“脑区”，就能看见“神经元是怎么传递信号、智能行为是怎么产生的”。

浙江大学基础医学院朱朝阳教授说：“通过可视化模型，可以直观展示AI是怎么思考的。”

这只小虫子，正在成为人工智能下一站的关键钥匙。

生物学家100年的老朋友

果蝇命硬。常温常湿就能养，生命周期以天计算，一块烂香蕉皮就能养活一大家子。

正是这种“好养活”，让它从美国遗传学家托马斯·亨特·摩尔根1910年在哥伦比亚大学摆弄烂香蕉时发现白眼突变体开始，就成了生物学家的“老朋友”。

而果蝇真正让科技界盯上的原因，是它约70%的基因和人类同源。果蝇的大脑只有13.9万个神经元，放在人脑860亿个神经元面前，小得像一滴水和一个湖。可就是因为它小得像一滴水，所以才能让人一眼看到底。

2024年10月，《自然》杂志同期刊发9篇论文，宣布成年果蝇完整大脑连接组绘制完成。所谓连接组，就是一张大脑的“接线图”——13.9万个神经元，超过5000万个突触连接，每个节点、每条线路都清清楚楚。这项工程由FlyWire联盟牵头，全球数百名科学家和志愿者花了好几年，结合AI自动分割和人工校对才完成。

没学过走路自己就会走

传统AI是怎么工作的？

给机器喂海量数据，让它一遍遍算、一遍遍调，最后“学会”一个技能，很多AI软件就是这样训出来的。

美国硅谷的Eon Systems，走了一条完全相反的路。他们把果蝇的连接组直接“搬”进电脑，神经元逐个对应，突触逐条连接，不做任何训练，不给任何脚本。2026年3月，他们发布了一段视频：一只虚拟果蝇在物理模拟环境里爬行、转向、搓“手”，动作谈不上优美，甚至有些笨拙。

它的厉害之处就在于，没有学过走路，没有人教过它怎么迈腿，只是“照着大脑的图纸”，就自己“长”出了行为。

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心研究员徐春说，这项成果的核心技术亮点在于“没有依赖人工智能算法的拟合，而是构建了高度忠实于生物本身的神经连接网络，并实现了神经激活到行为的闭环”。在此之前，类似的数字大脑模型只是一个“脱离身体的幽灵”，能产生运动指令，指令却无处可去。而这一次，感知到行动的回路第一次在全脑仿真中闭合了。

这只“赛博果蝇”，文三数字生活街区的AI Hangzhou城市客厅里也有一只。浙江大学基础医学院朱朝阳师生团队花了近两年时间，将开源的果蝇脑神经元和全脑连接组数据重构为可交互的数字果蝇仿真模型。

走进城市客厅，你可能会在屏幕上看到这只虚拟果蝇正在找香蕉，像个老练的觅食者。可是，没有代码指挥它，没有数据训练它，它只是“照着脑子里的线路”在走。

让果蝇开口说话

果蝇的视觉系统、嗅觉系统、运动控制系统，每一个模块都是几亿年进化打磨出来的高效算法。

它的复眼由数百个小眼组成，每个小眼独立采集光线，再整合成完整的运动视觉信息。研究人员基于果蝇视觉神经网络的生物机理，提出了一种农作物害虫运动轨迹的检测模型。果蝇视觉神经网络M层神经元借助对称EMD检测模型判定局部运动方向，LPTC神经元再把这些局部信息整合成完整的运动方向。

这套机制让果蝇在飞行中能瞬间避开障碍、追踪目标。而它用的计算资源，比任何一台智能手机都少得多。

两年前，华大生命科学研究院脑科学首席科学家刘石平建了一个名为“果蝇时空组学”的微信群。群里有华大的、南科大的，有做测序的、养虫子的，日常发言不过是“今天卵收了200颗”“芯片上样了”等琐碎的事。

这个“养虫子”的群，在憋一个大招。

2025年6月，杭州华大生命科学研究院联合南方科技大学，在国际顶级学术期刊《细胞》发表了一项突破性成果。

华大联合南科大用自研的Stereo-seq时空组学技术，给果蝇从卵到成虫的整个发育周期，拍了一部“3D单细胞多组学电影”。380多万个带空间坐标的单细胞转录组，每隔半小时到两小时采一次样，再用Spateo算法重建成高精度3D模型，哪个细胞在哪儿、什么时候亮了哪段基因，看得一清二楚。

“没想到真能成。”刘石平说，“研究果蝇的神经元，就是为了让不会说话的果蝇开口讲话。”

“果蝇太小了，卵比芝麻还小，真怕做不出来。第一批粗图在群里一发，大家眼睛都亮了，都说能成。后来，10多个核心成员养虫的养虫、切片的切片、跑仪器的跑仪器、写代码的写代码，像装配一艘船。”他说。

团队发现，果蝇的脂肪体怎么分散分化、前后肠怎么中心化聚集，和人的身体运行有着极高的相似性。

“果蝇不会说话，但细胞和基因会。”刘石平说，“我们把它的发育图谱摊开，等于让它自己讲：我怎么从一个球变成会飞的虫，哪些基因在哪一刻按下了开关。”

智能不是练出来的

浙大朱朝阳团队，把果蝇原封不动“扫”进电脑，给它套个虚拟身体，让它“活”过来。

朱朝阳在实验室里调暗了灯光，屏幕亮起，像是对准了另一台显微镜的目镜。镜头拉近，左边是果蝇数字脑的神经元网络，红红黄黄的点和线密密麻麻；右边是虚拟果蝇，在仿真平台上爬行、左转、起飞、落在虚拟香蕉片上“舔”两口。

“我们没写过一行见到香蕉就过去的代码，也没拿百万数据训练它。有了果蝇这个例子，我们发现智能不是练出来的，是结构里长出来的。”朱朝阳的这番话，和中国工程院院士潘云鹤提出的“AI2.0”对上了。

在潘云鹤的框架里，“AI1.0”的目标是让机器模拟一个人的智能行为，靠大数据和预设任务喂出来。而“AI2.0”五大方向里就有一条自主智能系统，它不再背剧本，不再等程序员一行行写规则，而是像自带神经系统的生命，在结构里自己长出行走、避让、决策的能力。

在文三数字生活街区的AI Hangzhou城市客厅里，宇树G1 Edu机器人站在那儿，全息触控屏一划，它就会走、跑、跳、转身，动作干净。解说词写着：“AI如何行动？果蝇仿生神经交互系统，依托连接组数据构建运动模型，无需预设程序即可自主生成贴近生物本能的动作。”

如果把果蝇脑里的连接权重当默认值，机器人关节当躯干，它摔了会调整重心，被挡了会绕，不像被遥控，而是真的“想”走过去。

朱朝阳拿激光笔指了指屏幕上被高亮标记的中央复杂区，那里正随着虚拟果蝇的动作泛着黄色的光：“真实果蝇起飞，激活的是这一片；避障，走的是另一套通路。我们把这些通路连进模型，它思考的方式不是算概率，是电流顺着突触自然淌。”

“以前，我们总想教机器像人一样想，如今反过来，先把一只虫的脑搬进来，看它怎么想。”朱朝阳解释，等小鼠7000万神经元复刻验证完，灵长类跟上，最后就可能开展人的千亿级别神经元研究。

他说完这句话，屏幕里的数字果蝇正用6条腿把自己从背面翻回来。

人不要跟人工智能比聪明

人工智能的进步，最终会取代人类吗？

“蒸汽机出来，没取代人，只是把人力扛到了肩上。计算机出来，没取代人，只是把算盘送进了博物馆。技术的进步是让人觉醒更高级别的智慧。”朱朝阳在给宠物狗做意图识别的项目里早就想通了——在神经信号里，饿和想玩是两回事。

“我们只复刻意图，不复刻灵魂。”他说。

在他看来，人要做的不是跟人工智能比聪明，是比价值判断。比如，该不该让它做、做什么。“机器人再灵敏，真要扶老人过马路，停顿那半秒‘要不要先迈左腿’的决策，还得是人给的边界。”

“以后真把爱因斯坦的脑扫进去跑在服务器里，你问它相对论，它能推导，你问它‘该不该造武器’，还是得你来拍板。”刘石平说。