神經(jīng)科技以人類神經(jīng)系統(tǒng)原理為基礎(chǔ),旨在研究人類大腦這一極為復(fù)雜的模型架構(gòu)。在實(shí)際作用方面,神經(jīng)科技將幫助研究人員了解大腦功能與引發(fā)功能障礙的原因,并助力醫(yī)生治療各類神經(jīng)系統(tǒng)疾病。至于具體應(yīng)用,神經(jīng)科技目前主要關(guān)注增強(qiáng)認(rèn)知能力、改善睡眠并改善長壽人群的大腦健康等。以此為背景,AI技術(shù)的快速發(fā)展有望在未來十年內(nèi),推動(dòng)神經(jīng)科技發(fā)展進(jìn)入快車道。
過去二十年內(nèi),神經(jīng)科技企業(yè)獲得的投資總額超過190億美元。
當(dāng)前,全球擁有超過200家神經(jīng)科技企業(yè)。
美國本土的神經(jīng)科技企業(yè)在數(shù)量上占絕對優(yōu)勢。美國為121家,加拿大為14家,英國為13家,瑞士為8家,以色列為7家,法國為6家。
目前,全球有200多家神經(jīng)科技投資機(jī)構(gòu)。
美國的神經(jīng)科技投資機(jī)構(gòu)數(shù)量同樣最多。美國有136家,日本與英國各有10家,加拿大有7家,中國和法國為6家。
2015年,神經(jīng)科技專利總值為2億美元。
>>>腦機(jī)接口
神經(jīng)科技領(lǐng)域最為人熟知的探索方向之一,正是腦機(jī)接口(BCI)。腦機(jī)接口的基本思路在于接收大腦信號,對信號做出分析,據(jù)此將信號轉(zhuǎn)換為命令,而后發(fā)送至執(zhí)行端的輸出設(shè)備。腦機(jī)接口有望幫助患有神經(jīng)肌肉疾?。ɡ缂∥s性側(cè)索硬化癥、腦癱、中風(fēng)或脊髓操作)的病人逐步恢復(fù)功能。隨著這項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)步,人類最終也許能夠?qū)SB接口植入大腦,從而輕松完成腦信號上傳。到2024年,全球腦機(jī)接口市場總值預(yù)計(jì)將達(dá)到18億美元。
>>>神經(jīng)調(diào)節(jié)
在美國,目前已經(jīng)有超過15萬人使用治療性腦植入物,主要用于治療帕金森氏病。神經(jīng)調(diào)節(jié)療法為慢性疾病的治療帶來替代性選項(xiàng)。與傳統(tǒng)藥物相比,神經(jīng)調(diào)節(jié)療法通常更具針對性、成本低廉且副作用更少。神經(jīng)調(diào)節(jié)的核心在于刺激大腦中的特定區(qū)域。目前常見的神經(jīng)調(diào)節(jié)刺激分為幾種類型,且各自擁有不同的特性與用途。這項(xiàng)技術(shù)的重要應(yīng)用之一,在于治療患者難以忍耐的疼痛,具體方法為刺激大腦內(nèi)與脊柱及周邊神經(jīng)系統(tǒng)對應(yīng)的各個(gè)部位。到2022年,全球神經(jīng)調(diào)節(jié)設(shè)備行業(yè)總值預(yù)計(jì)將增長至133億美元。
>>>深層腦刺激
在臨床試驗(yàn)中,研究人員們還開始關(guān)注利用深層腦刺激治療慢性疼痛的潛在可能性。
>>>脊髓刺激
治療方案主要是將電極放置在人體內(nèi)的特定脊椎區(qū)域附近,這部分區(qū)域一直被視為痛常見的產(chǎn)生根源。
全球前200大神經(jīng)科技企業(yè)的技術(shù)推廣情況
>>>迷走神經(jīng)刺激
迷走神經(jīng)刺激能夠緩解一部分癲癇與抑郁癥疾病。
>>>經(jīng)顱磁刺激
2018年,全球經(jīng)顱磁刺激市場的總體規(guī)模估計(jì)為8.834億美元。
>>>用于神經(jīng)生物標(biāo)志物檢測的AI技術(shù)
神經(jīng)數(shù)據(jù)極其復(fù)雜,因此我們需要更強(qiáng)大的解釋方法,并借此從大量作為生物標(biāo)記物的神經(jīng)數(shù)據(jù)中找到準(zhǔn)確可靠的信號模式。
以此為基礎(chǔ),研究人員可以將長期置留型神經(jīng)接口(允許計(jì)算機(jī)直接與人體之間實(shí)現(xiàn)神經(jīng)數(shù)據(jù)讀取與寫入的連接),與經(jīng)過訓(xùn)練且能夠直接從神經(jīng)數(shù)據(jù)內(nèi)評估生物標(biāo)志物的人工智能系統(tǒng)結(jié)合起來。
這一進(jìn)展甚至可能為研究醫(yī)學(xué)現(xiàn)狀、加速神經(jīng)生物標(biāo)志物檢測,以及探索新一代基于AI的神經(jīng)醫(yī)學(xué)方法提供新的實(shí)現(xiàn)途徑。
未來可期,讓我們拭目以待!
好文章,需要你的鼓勵(lì)
騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng),首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GraphCast是一個(gè)革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報(bào),準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。