【智库报告】中国高级人工智能研究

专注于人工智能、高级计算和生物技术进步影响的美国乔治敦大学沃尔什外交学院的政策研究机构“安全与新兴技术中心”（CSET)于2022年7月发布了一篇有关中国人工智能发展的研究报告：《中国高级人工智能研究-监控中国“通用”人工智能的道路》。

文章从中国先进人工智能的主流方法，类脑人工智能、连接组学、全脑仿真，脑-机接口和神经形态芯片三个方面观察了中国人工智能研究领域的进展，列出了在相关领域的重点关注研究机构：

一、中国先进人工智能的主流方法

Baidu Research (百度研究院)

百度研究院隶属于百度AI技术平台体系（AIG），下设认知计算实验室（CCL）、硅谷人工智能实验室（SVAIL）、深度学习实验室（IDL）、大数据实验室（BDL）、商业智能实验室（BIL）、量子计算研究所（IQC）、机器人与自动驾驶实验室（RAL）、安全实验室（SRL）和生物计算实验室（CBL）。百度首席技术官CTO王海峰兼任百度研究院院长。

百度在2017年宣布打算 "建立一个通用人工智能的研究平台"，以补充NEL在计算机视觉、生物识别和人机界面方面的工作。2021年7月，百度与鹏城实验室合作，推出了 "ERNIE 3.0 Titan"，这是一个预先训练好的大型语言模型，有2600亿个参数，在60个自然语言处理（NLP）任务上取得了最先进的成绩，证明了其 "用少量的标记数据在各种下游任务中泛化 "的能力。

2. Alibaba’s DAMO Academy (阿里巴巴达摩院)

阿里巴巴达摩院（The Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook，Alibaba DAMO Academy）是一家致力于探索科技未知，以人类愿景为驱动力的研究院，是阿里在全球多点设立的科研机构，立足基础科学、颠覆性技术和应用技术的研究。2017年10月11日，在阿里云栖大会阿里巴巴 CTO 张建锋（花名行癫）宣布阿里巴巴成立全球研究院。

该学院拥有16个实验室，研究从机器智能（Machine Intelligence）到量子的所有问题。2021年6月，DAMO宣布了一个万亿参数的人工智能模型，"具有新生的认知和创造能力，目标是成为世界领先的AGI（通用性的人工智能）模型。" 五个月后，它发布了一个10万亿参数的多模态到多模态多任务巨型转化器（M6）人工智能系统，被誉为世界上最大的人工智能模型。达摩院的数据分析和智能实验室负责人周靖人解释说，目标是在建立通用人工智能的道路上将M6提高到 "接近人类的水平"。2022年的一份文件 "达摩院十大科技趋势 "认为 "超大规模的预训练模型是从弱人工智能到通用人工智能的突破性探索。"

3. Tencent AI Lab (腾讯人工智能实验室)

该实验室成立于2016年，2017年至2019年，它在张潼的指导下主要研究计算机视觉、语音识别、NLP和ML；语音识别专家俞栋于2017年5月成为副主任。2019年，腾讯的人工智能产品绝悟（Juewu）因击败国际顶级游戏玩家而获得认可，而描述它的论文在AAAI和NeurIPS会议上发表。腾讯努力实现 "通用人工智能 "的目标已在多个场合得到反复强调。2021年7月，绝悟的开发团队承认该软件是 "通用人工智能的种子"。腾讯副总裁姚星声称该公司正在 "共同解决AGI的最终目标"。而腾讯人工智能实验室2021年7月的一份新闻稿称，"人工智能游戏研究将是腾讯克服终极人工智能研究问题--通用人工智能（AGI）的关键一步。"

4. Huawei (华为）

华为公司正大力投资于人工智能，其Ascend（昇腾）人工智能芯片、用于 "安全城市 "应用的Atlas人工智能计算平台和MindSpore（昇思）人工智能计算框架都证明了这一点。2021年5月，该公司与中国科学院自动化研究所（CASIA）签署协议，在武汉建立一个 "通用人工智能 "平台，标志着其正式进入通用人工智能开发领域。事实上，华为工程师早在2017年就考虑了AGI的混合方法，并继续探索其计算成本和变通方法。该公司最新的AGI前兆是盘古α，这是一个与北京大学和鹏程实验室合作开发的2000亿个参数的预训练语言模型。华为的五年人工智能投资计划表明了其可能的发展方向，该计划的前提是在2030年之前实现 "通用人工智能"--预计中国在世界人工智能领域取得主导地位的日期--以及此后自我启动的 "超级人工智能"。

5. JD Research Institute (京东AI研究院)

京东AI研究院成立于2017年，有ML、计算机视觉和NLP三个实验室，旨在实现语言和语音的 "类人认知能力"。最后一个目标由ViDA-MAN接近，它是 "一个用于多模式互动的数字人类代理，对即时语音查询提供实时的视听回应"，并具有亚秒级的延迟。JD研究院的领导人周伯文曾是IBM沃森集团的首席科学家；京东的技术副总裁何晓冬是一位拥有15年经验的微软员工；研究院副总裁梅涛是另一位微软校友。京东赞助了第二个研究机构--京东探索研究院--成立于2020年，主要研究可信人工智能、超级深度学习和量子ML，这些都是针对基础理论层面的 "颠覆式 "创新。据报道，深度学习模型是在数据不足的情况下工作的，能够进行知识提炼和转移学习。

6. Pengcheng Lab (鹏城实验室)

鹏城实验室是2018年3月，广东和深圳政府成立的一个省级研究实验室。这个由国家支持的机构将59所大学、公司和研究机构列为 "战略合作者"，而不是上面讨论的百度和华为的联系。2019年1月，随着鹏城实验室人工智能国际发展中心的成立，其外展机会进一步扩大。鹏城实验室最初是一个网络信息技术研究机构，现在人工智能在该实验室的投资组合中占据了越来越大的比重。鹏城实验室专注于数据密集型的大型人工智能模型，其超快的云脑二号（Cloud Brain II）是与华为合作开发的安全与新兴技术中心，用于支持人工智能计算，被用来创建盘古α。尽管其主任高文认为今天的 "狭义 "人工智能将发展为 "通用人工智能"，但他对传统人工智能能否实现这一前景不太自信，并正在向BI-AI范式发展。鹏程实验室在2019年6月与NEL-BITA的合作就是这种转变的证明。

7. Horizon Robotics (地平线机器人)

地平线机器人于2015年在北京海淀区由余凯成立，他是一位ML专家，也是百度IDL深度学习实验室的前主任。陈黎明在2021年成为其首席执行官。该公司专注于智能汽车和计算机视觉的AI芯片。2018年，地平线在加州硅谷建立了一个 "通用人工智能实验室"，这是唯一一家在那里明确以名称和事实研究 "通用人工智能 "的中国公司。该实验室由徐伟领导，他是一位备受赞誉的深度学习专家，因为 "目前的人工智能有极其多的缺点 "而离开IDL，以生产 "具有像人类一样的学习能力 "的机器。徐伟的目标是 "组建一个专注于通用人工智能研究的小而精的团队"，这反映在招聘启事中，即寻求 "在人工智能领域具有强大背景的研究科学家。我们的任务是建立人工通用智能（AGI）。我们将专注于开发新的算法和技术，使机器能够像人类一样高效地学习新的知识和技能"。

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，该研究所的目标是创建智能的 "大一统理论"，即 "通用智能体"，并正在组建能力以认真追求这些目标。该研究所由归国的加州大学洛杉矶分校教授和著名人工智能科学家朱松纯领导，与北京大学人工智能研究所和清华大学自己的（未来）AGI研究所合作。计划从中国和 "世界各地 "抽调一千名研究人员。本报告的作者预测，这将导致克隆，首先在上海，然后在各省。除了其规模，BIGAI的重要性还在于它是第一个以 "AGI "命名的国家人工智能设施，正式表明中国接受了我们一直在努力记录的范式转变，即从依赖大数据的 "狭义人工智能 "到能够将学到的模式转移到新的和不可预见的问题的广泛人工智能。中国领导人认为AGI是未来十年 "国际人工智能竞争的焦点"。

9. CAS Institute of Automation (中科院自动化研究所)

中科院自动化研究所（CASIA）于1956年在北京成立，横跨 "传统 "和 "脑启发 "人工智能研究，体现了从重计算的人工智能到更广泛、更实用的模型的转变。CASIA拥有多位人工智能领域的知名人士，包括主任徐波和曾毅，曾毅负责其脑启发智能研究中心。蒋田仔是脑网络组研究中心的负责人，谭铁牛是计算机视觉专家和中国驻香港联络处的副主任。其拥有1000亿个参数的多模式预训练模型“紫东太初”被视为 "从感知智能到通用智能的重要第一步"。2021年底，CASIA率先成立了多模态人工智能产业联盟，旨在将学术界、实验室和工业界的努力集中在这一新兴范式上。同时，该研究所研究微观、中观和宏观尺度的大脑解剖学和功能连接，以及将这些发现应用于高级人工智能模型。

10. Bohai University (渤海大学)

渤海大学是AGI倡导者刘凯的所属机构，也是天普大学AI大师王培的平台。王教授是一位世界级的AGI创新者，其知名度仅次于Ben Goertzel，他的多篇论文决定性地影响了我们的思维。王培的非轴心智能模型为人工智能和人类思维提供了一个统一的基础，并支持一个可信的AGI模型--NARS。刘凯主持了中国通用人工智能年会（China Artificial General Intelligence Annual Conference）的常规会议，这是Goertzel和Wang倾向于主导的全球活动的延伸；中国会议之后是AGI研讨会。2021年的大会以数感、计算机视觉和建立自我模型的方法为主题进行演讲。柳传志在武汉华中师范大学任教至2017年，在该校教育科学学院教授机器教育、计算精神病学和类脑系统，这种不寻常的关系在AGI背景下非常合理。

二、类脑人工智能、连接组学、全脑仿真

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），又称智源研究院（Zhiyuan Research Institute），于2018年在北京大学人工智能研究院副院长黄铁军领导下成立，旨在整合神经科学、认知科学和信息科学，打造 "强人工智能 "和 "超脑 "的智能系统。中国科技部将这一目标描述为 "变革性和颠覆性的突破"。徐波、唐杰和刘嘉都是AGI的坚定支持者，他们发挥了领导作用。前微软亚洲研究院首席技术官张宏江也是董事会成员。最近的成就是 "神机 "系列模拟平台和由五个部分组成的 "生物智能开源开放平台"（Bio-intelligence Open Source Platform）。BAAI是悟道2.0的所在地，这是一个与GPT-3相当的多模式人工智能模型，旨在 "使机器能够像人类一样思考，并向通用人工智能发展"。

2. Beijing Normal University’s (BNU) State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning (北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室)

北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室成立于2005年，主要从事微观和中观连接组学研究，近期重点研究奖励处理和长期表观记忆。北京师范大学与北京大学和清华大学一起，与麻省理工学院的麦戈文大脑研究所结盟。这三所大学和第四个北京机构--中科院心理研究所--构成了 "跨模式学习跨区域合作研究中心 "的中国端，该中心由张建伟和汉堡大学的同事管理，旨在描述 "跨模式学习的神经、认知和计算机制"。它的目标是改进深度学习和使用脑机接口来 "加速人工智能"。中科院心理所是左西年的家，他是 "建立功能连接组学可靠性和可重复性的开放科学资源 "的主要作者。左西年的博士学位来自北京大学。

3. The Chinese Institute for Brain Research (北京脑科学与类脑研究中心, CIBR)

中国脑科学与类脑研究中心（CIBR）也位于北京，成立于2018年3月。CIBR由市科技委员会 "战略部署"，作为北京地区的大学、解放军军事科学院和其他机构的合作框架。其任务是 "在中国脑计划和北京脑计划的指导下，协调研究机构和管理研究项目，使北京成为世界神经科学和脑启发计算的中心"。除了医学研究，CIBR还研究脑启发人工智能、光学成像和脑机交互作用。该研究所由北京首都医科大学校长、北京大学前科学院长、北京大学IDG/麦戈文脑研究所创始主任饶毅，以及北京国家生物科学研究所研究员、清华大学教授罗敏敏共同领导。蒲慕明和艾伦研究所的克里斯托夫-科赫是其顾问委员会成员。

4. The State Key Laboratory of Brain & Cognitive Science (脑与认知科学国家重点实验室)

脑与认知科学国家重点实验室是另一个位于北京的研究所，成立于2005年，是中科院生物物理研究所的一部分。该实验室对 "认知基本单元"、学习和决策以及果蝇和非人灵长类动物的信息处理的神经机制进行多学科研究，并由用于大脑成像的 "超高场核磁共振 "平台提供支持。它由专门研究视觉认知和脑成像的陈霖领导。它的学术委员会就像中国BI-AI的名人，包括BAAI的徐波、CIBR的罗敏敏、同样在中科院神经科学研究所的郭爱克（CAS-ION，大脑功能图谱，心身问题）。张旭，中国科学院 "神经科学方向预测与技术路线图项目 "负责人；以及中国科学院院士谭铁牛。该实验室正在创建一个从基因到行为层面追踪视觉认知的平台。

5. CAS’s Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology (脑科学与智能技术卓越创新中心, CEBSIT)

中科院脑科学与智能技术卓越创新中心（CEBSIT）成立于2014年，是由分布在北京、上海和其他13个地方的39个研究机构组成的伞式组织。中科院神经科学研究所（ION）和中国科学院院士是其主要的 "支持单位"。CEBSIT由蒲慕明领导，他还负责管理CAS-ION。其副主任是徐波和杜久林，杜久林是一位神经科学家，也是中科院神经科学研究所（ION）的副主任。CASIA的谭铁牛是其首席科学家。CEBSIT研究全脑联结组，多感官模式感知，语义理解的计算模型，以及神经元启发的计算芯片"。2018年，该中心在上海市政府的支持下建立了一个 "G60脑智科创基地"（G60 Brain Intelligence Innovation Park），为BI-AI提供了15亿美元的预算。该基地使用克隆猴来消除标本之间的变数。自本世纪初以来，蒲慕明一直在这里开展连接组项目。

6. Fudan University’s Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence (复旦大学类脑智能科学与技术研究院, ISTBI)

复旦大学类脑智能科学与技术研究院（ISTBI），于2015年在上海启动。设有认知神经科学、计算生物学、大数据生物医学科学、生物医学成像、神经与智能工程以及脑启发芯片等 "中心"。在冯建峰的管理下，它拥有世界上最大的脑科学数据库，可以访问美国的人类连接组项目、英国的生物银行、ISTBI自己的10兆字节的库存，以及 "亚洲数量最多的磁共振成像设备"，并配以人工智能算法来筛选图像。据报道，ISTBI的张江国际脑成像中心 "正在建设世界上最先进、亚洲最大的超高端科研磁共振系统"。该中心声称已经建立了 "国际领先的智能算法和时空数据分析处理软件 "和 "世界上最大的全维度大脑数据库和算法中心"。

7. Shanghai Jiao Tong University’s Center for Brain-like Computing and Machine Intelligence (上海交通大学仿脑计算与机器智能研究中心, BCMI)

上海交通大学仿脑计算与机器智能研究中心（BCMI）成立于2002年。其使命在2013年被描述为 "了解大脑中智能信息处理和认知过程的机制"，研究领域包括计算机视觉、NLP、认知计算、BCI和脑电图（EEG）信号处理。该中心在2021年的技能搜索中列出了场景感知和理解、常识学习、多模态交互学习、选择性注意和视觉因果推理--这些都表明了人工智能在北京理工大学和中国的发展。该中心的吕宝粮和张亚倩发表了关于 "情感BCI "的文章，该技术 "可以识别和调节人类情感"，以及它在一般人工智能中的作用--该技术在一些圈子里引起了伦理问题。该中心由上海交通大学的人工智能研究院、机器认知计算研究中心（人工智能研究院，机器认知计算研究中心）补充。

8. The Shanghai Center for Brain Science and Brain-inspired Intelligence (上海脑科学与类脑研究中心, BSBII)

上海脑科学与类脑研究中心（Shanghai Center for Brain Science and Brain-inspired Intelligence，BSBII）--或 "上海脑/人工智能中心"--由中国科学院于2018年成立，同年其位于北京的同名机构CIBR成立。BSBII是长江三角洲BI-AI研究的协调中心，与中欧国际工商学院、复旦大学和上海交通大学的研究所、华中科技大学苏州脑科学研究所以及其他区域参与者有联系。在组织上，它是张江实验室脑与智能科技研究院（BIT）的一部分，该研究院一年前在浦东张江科学城成立，由张旭负责。张江实验室脑与智能科技研究院本身也是蒲慕明的本地机构的一部分；冯剑锋和杜九林是副院长。北京理工大学和BSBII中心都与iFlytek和其他中国AI公司合作。BSBII运营BCI和 "脑图谱大数据 "平台。研究包括宏观和中观的连接组学、BI-AI和大脑启发的计算设备。

9. The National Engineering Laboratory for Brain-inspired Intelligence Technology and Application (类脑智能技术及应用国家工程实验室, NEL-BITA)

类脑智能技术及应用国家工程实验室（NEL-BITA）于2017年5月在合肥高新区成立。NEL-BITA）于2017年5月在合肥市高新区成立，由中国科学技术大学主持。作为人工智能产业技术创新战略联盟的成员，其研究重点是脑认知和神经计算、脑启发的多模态传感、脑启发的芯片、量子人工智能和脑启发的智能机器人。NEL-BITA的主任是吴枫，前微软亚洲研究院的首席研究员和中国科技大学的院长助理。查正军是其执行主任；另一位MSRA校友孙晓艳是副主任。虽然蒲慕明是其董事会成员，但其他23名董事会成员或其高级研究人员都不在上述人员之列。2017年9月，该实验室成立了一家商业企业，将其在计算机视觉、"小样本学习"（习）和跨媒体多模态分析方面的人工智能技术与产业相结合。

10. The HUST-Suzhou Institute for Brainsmatics (华中科技大学苏州脑空间信息研究院)

华中科技大学苏州脑空间信息研究院于2016年在华中科技大学（位于武汉）成立。院长是华中科技大学光电子国家实验室的李鹏程，副主任是龚辉和李安安。著名的研究人员有叶朝辉和骆清铭，都是中科院院士。叶朝辉曾任中科院武汉分院院长，并在武汉各研究所担任高级职务。骆清铭创立了Brainsmatics，是海南大学的校长。该研究所利用微光切片断层成像技术为高分辨率的哺乳动物大脑建模。基于 "具有高时空分辨率和特定空间位置的神经元类型、神经回路和网络、神经-胶质界面、血管网络等的结构和功能成像"，Brainsmatics正致力于破译大脑功能，并 "通过提取大脑连接的跨层次和多尺度时空特征，促进大脑启发的人工智能"。

三、脑-机接口和神经形态芯片

1. Tsinghua University BCI Lab (清华大学脑机接口研究组)

清华大学脑机接口研究组成立于2004年，是该校几个相互关联的实验室和研究所之一。包括清华大学脑与认知科学研究院（Tsinghua University Institute for Brain and Cognitive Sciences）。清华大学脑与认知科学研究院（THUIBCS），由戴琼海负责，以及清华大学脑与智能实验室（Tsinghua Laboratory of Brain and Intelligence），其研究包括计算神经科学和商业智能。刘嘉、朱军和高小榕是实验室的重要成员。高小榕与同事高尚凯共同管理BCI实验室，是实验室的领导人物。该实验室研究BCI在认知技能评估中的应用，除医学外，还可用于测谎和 "人机协作"。据报道，该实验室还在推动高通量接口的前沿发展，包括无线BCI传输。该实验室是第一个实施基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的无创BCI技术的实验室，用于研究物理刺激和人类认知之间的关系。

2. The Center for Brain-Inspired Computing Research (脑计算研究中心)

脑计算研究中心由清华大学于2014年成立，研究神经功能/计算理论、机器学习和芯片架构。该中心吸收了来自 "脑科学、电子工程、微电子学、计算机科学、自动化、材料科学和精密仪器 "等七个系的教师。2019年，由中心主任施路平领导的团队宣布了一个名为 "天机芯片 "的脑启发计算芯片和软件工具链，能够 "同时支持计算机科学和神经科学的神经网络模型"，从而为AGI提供一个平台。该芯片部分是模拟的，部分是数字的，旨在模仿生物大脑的计算原理。一年后，他们建立了一个图灵完整的软件模型，以弥补传统的 "基于计算机科学的人工神经网络 "和神经科学驱动的人工智能模型之间的鸿沟。共同开发人裴京和史鲁平通过北京灵汐科技有限公司销售该芯片。

3. NeuraMatrix (宁矩科技)

宁矩科技（NeuraMatrix）于2019年由清华大学孵化，旨在建立 "与人体和人工设备连接的主动植入系统"。正如其名称所示，该项目从美国公司Neuralink获得了灵感。中国在开发非侵入性BCI系统方面有几十年的经验，但这是中国第一次努力创造一个可植入的设备。此外，与其他中国的BCI项目不同，这些项目的口头目标是减轻残疾，NeuraMatrix公开表示，其目的是 "通过有效合并人类和人工智能 "来增强健康人的认知能力，履行2017年 "新一代人工智能发展计划"，实现合并，被一些人误解为隐喻。全套服务将包括电极材料、神经接口芯片、"无限的多点接口设备、信号采集和分析平台以及系统级脑机接口平台"。NeuraMatrix的创始人是白硕（中科院）和张沕临（清华大学脑与智能实验室）

4. Tianjin University’s Brain Science and Brain-like Research Center (天津大学科学与类脑研究中心)

天津大学的脑科学与类脑研究中心成立于2019年9月。它与该大学的医学工程与转化医学研究院和神经工程中心相辅相成，专注于脑认知、医学和BCI。这三个单位都由董明东教授负责。2019年7月，在该中心成立之前，该大学公布了其 "脑语者"（Brain Talker）芯片，能够非常准确地分离信号和噪音。由于其便携性、更高的精度和更快的传输速率，该芯片将 "取代BCI中使用的传统计算机设备"。这一非侵入性系统是与国有的中国电子信息产业集团联合开发的。脑科学中心主任助理兼项目负责人许敏鹏承认中国在有创BCI方面存在差距，但声称其非有创技术是 "世界级的"。据报道，后续的芯片比竞争对手的系统快三倍，正在开发中。

5. Fudan University’s Institute of Brain-inspired Circuits and Systems (复旦大学类脑芯片与片上智能系统研究院)

复旦大学脑芯片与片上智能系统研究院于2017年7月成立，以支持中国脑计划和上海张江国家实验室的研究工作。类脑芯片与片上智能系统研究院于2017年7月成立，以支持中国脑计划和上海张江国家实验室在BI-AI芯片和神经元信号采集方面的研究。 AI芯片和神经元信号采集的研究。它由非易失性存储器和无线芯片设计专家闵昊领导。2021年，该研究所宣布了中国第一个用于在芯片和神经细胞之间传输信息的无线BCI电路。团队负责人叶大蔚称其 "在许多方面都优于外国版本"，而成本只有一半。华东师范大学的脑功能基因组学教育部重点实验室支持其开发。该设备目前被安装在自由移动的小鼠的头骨上。该研究所的八名研究人员在一篇论文中对其技术方面进行了描述，他们还声称与专用集成电路与系统国家重点实验室有联系，该实验室自1995年以来一直在复旦大学运作。

6. Shanghai Jiao Tong University’s Ruijin Hospital BCI and Neuromodulation Center (上海交通大学瑞金医院脑机接口及神经调控中心)

上海交通大学瑞金医院脑机接口及神经调控中心成立于2020年，目标是利用BCI来解决抑郁症和其他类型的神经心理疾病--BCI的 "情感 "应用。该中心由孙伯民和吕宝良共同领导，后者共同任职于类脑计算和机器智能中心。据孙教授称，该计划是 "通过微创手术将芯片植入患者的大脑"，然后根据人工智能分析进行电刺激。同时，2021年12月，陆晓明与中国视频游戏巨头米哈游合作成立了一家BCI企业，名为Língwéiyīsī（零唯一思，无英文名称），该公司--令人惊讶的是--专注于医学研究（包括BCI）和游戏开发。米哈游方面，在当年3月同意与由卢俊义和米哈游的逆熵工作室共同管理的瑞金医院脑病中心建立一个实验室，以开发大脑接口技术。

7. Zhejiang University’s Frontier Science Center for Brain and Brain-Machine Integration (浙江大学脑与脑机融合前沿科学中心)

浙江大学脑与脑机融合前沿科学中心，又称双脑中心，于2018年10月在教育部的主持下成立。吴朝晖是主任，段树民是其首席科学家。段树民兼任浙江大学脑科学与脑医学学院院长，该学院建于2019年，旨在研究混合智能、BCI和脑启发式计算。还有一个浙江实验室（之江实验室），于2017年在省级共产党的支持下成立，以指导人工智能领域 "国家战略科技力量 "的发展。浙江大学在BCI方面的研究可以追溯到2012年。该设备由浙江实验室建造，包含792个 "达尔文II "BI芯片，可以模拟约1.2亿个尖峰神经元和1000亿个突触--大约相当于一只鼠标--只需350-500瓦的功率。

8. South China University of Technology’s Center for Brain Computer Interfaces and Brain Information Processing (华南理工大学脑机接口与脑信息处理中心)

华南理工大学脑机接口与脑信息处理中心于2007年在广州成立，研究脑机交互和大规模脑数据。该中心由李远清领导，他也是该大学自动化科学与工程学院的负责人。该中心有五个研究小组，他们的课题共同涵盖脑电图和fMRI信号分析、稀疏信号表示、模式识别、ML、神经网络、大数据处理、机器人，当然还有BCI。李承认，在中国，BCI研究 "仍然主要针对正常人为主"。2019年3月，该中心与中国人工智能巨头iFlytek（科大讯飞）成立了一家名为华南脑控智能科技（iHNNC）的合资公司，该公司由李晓东创办，由CEO肖景管理。该公司认为，BCI可以增强 "老年人护理和残疾、心理和精神健康、教育、娱乐、安全、军事和其他领域 "的能力。

9. Tianqiao and Chrissy Chen Institute (陈天桥雒芊芊研究院, TCCI)

陈天桥雒芊芊研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCI）于2016年由网络游戏先驱陈天桥（Chen Tianqiao）和配偶陈芊芊（Chen Qian芊）在加州理工学院成立。在2020年和2021年，该研究所建立了两个用于大脑研究的 "前沿实验室"（Frontier Labs），一个在上海华山医院，另一个在上海精神卫生中心，其愿景声明如下。该中心的愿景是："用与大脑和心灵相关的技术丰富人们的生活"。该研究所打算将其侵入性BCI产品的开发范围从治疗学扩大到认知增强，并希望最终能够科学地解决哲学史上每一个重要的心身问题，从信仰的认知基础到自由意志、情感、AGI以及旨在实现不朽的认知上传。负责华山设施的陶虎在2021年底成立了自己的BCI公司NeuroXess（脑虎科技），以建立能够 "孪生 "人类和人工智能的侵入性BCI。阿里巴巴的联合创始人之一、亿万富翁彭蕾也加入了的陶虎行列。

10. CAS Institute of Automation (中科院自动化研究所, CASIA)

中科院自动化研究所（CASIA）除了传统和BI-AI研究外，还投资于BCI开发，其对中国的脑-AI计划的重要性值得双重列举。中科院自动化研究所在视觉神经信息的编码和解码方面的工作被视为 "脑机接口的核心技术"，被认为是 "创造更好的脑机接口工作中的重要垫脚石"。CASIA研究员余山也是中国模式识别国家重点实验室副主任，他的专业是脑信息处理。BI-AI和BCI，认为BCI "最终会增强和扩大大脑功能"，这使CASIA属于增强型阵营。2021年的一份题为 "BAAI人工智能前沿 "的报告将CASIA的成就列入了一个机器人系统，该系统可以 "在显微镜图像的指导下将柔性电极准确地植入动物的大脑皮层"，从而为实现有创BCI铺平了道路。

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