[前沿]欧盟人脑计划HBP进展-新闻详情

欧盟人脑计划HBP（Human Brain Project）于2013年1月入选欧盟未来旗舰技术项目（Future & Emerging Technologies），获得了10亿欧元的资金支持，也成为了全球范围内最重要的人类大脑研究项目，为期十年。其主要任务是收集和整合不同类型的神经科学数据，从而使用计算机技术在不同层面上重建人类大脑，从神经元内部到整个大脑功能，并且还要对大脑进行仿真模拟。

欧盟“人脑计划”的前身是“蓝脑计划”。是由在瑞士洛桑联邦理工学院工作的神经科学家马克拉姆(Henry Markram)，在洛桑联邦理工学院和IBM公司的共同支持下，从2005年启动的一项在超级计算机“蓝基因”(Blue Gene)上以实现虚拟脑为目标的科学计划。

欧洲脑计划受到过较大的质疑。2014年，200多名神经学领域科学家宣称将要抵制欧盟的人脑计划（HumanBrainProject，HBP），声称这个耗资12亿欧元的大型计划没有得到妥善的管理，因此无法达成其模拟人脑内部运作的宏伟目标。伦敦大学学院计算神经科学部门的主任PeterDayan告诉卫报，构建更大规模的大脑模拟的目标显示是根本不成熟的。“这是在浪费金钱，它会吸干宝贵的神经科学研究的经费，并让资助这项工作的公众失望。”

上述质疑背后的核心问题依然是千年来存在的问题延续：还原论与整体论整合困难的问题，历史上，神经科学家研究大脑之谜主要采用了两条截然不同的思想线路：还原论和整体论。还原论又被称为自下而上的研究方法。该方法试图通过研究单个分子、细胞或回路等神经系统的基础元素的特性来理解神经系统。整体论又被称为自上而下的研究策略。它主要是从研究功能入手来理解神经系统，该方法主要关心的方面是系统的活动如何调节或是反映在行为上。

几千年以来，人类研究大脑的功能结构一直在困难中跋涉，主要原因是复杂精密的活体大脑很难通过直接解剖发现其结构与外在功能的一一对应。

HBP的的研究入口仍然是迷宫。脑科学是人类面临的最后一个最大的问题——语言、思维和意识是人类所特有的大脑的功能，但这些功能是如何形成的，目前仍然是个迷，因为科学家们尚未确定迷宫的合适入口究竟在哪里。人类大脑大约有1000亿个神经元，它们如何连接以及连接错误导致精神错乱或是出现严重的神经性疾病，目前人类并没有弄清楚其中的奥秘。神经元胞体的直径在几微米至十几微米，它活动时的标志——动作电位的持续时间为1毫秒，但是目前还没有发展出合适的观测手段，能观察到某一脑区所有神经元的活动状况。

所幸，2016年3月30日，欧盟人脑计划（ HumanBrain Project）公布了重要的阶段性成果，信息及通信技术平台（ICT）的最初六个版本公开发布，号召广大神经科学领域的研究者使用的他们的软硬件平台，这将有助于促进神经科学、医学和计算机学的合作研究。这一举动标志着人类大脑计划历经 30 个月的预热阶段后终于结束，接下来将进入实际运营环节。

该计算平台包括大脑仿真工具、可视化软件和一对可远程访问的超级计算机，由原型硬件、软件工具、数据库和编程界面组成，将以一种与用户合作的方式继续提升和扩展，并且在欧洲科研基础设施的框架内协调整合。以便于实时研究大脑活动，而让我们有能力能够实时研究大脑活动正是HBP开发计算的目标之一。

这六大平台是：

神经信息平台：登记、搜索、分析神经科学数据。

大脑模拟平台：重建并模拟大脑。

高性能计算平台：用计算和储存设备去运行复杂的仿真计算并分析大量数据集。

医学信息平台：搜索真实的病人数据，从而理解不同大脑疾病的异同。

神经形态计算平台：借助计算机系统，模仿大脑微回路并应用类似于大脑学习方式的原则。

神经机器人平台：通过将大脑模型与仿真机器人体和周围环境连接起来，来对其进行测试。

大脑模拟平台就是模拟大脑神经形态的计算系统（以下简称NCS），通过大脑模拟平台和通用电路模型实现简化版大脑的仿真模型。借助这套可配置系统，非神经学专业的研究人员或工程师也能够进行大脑模型的相关实验。研究重点是构建和调试网络架构）设备以及其下一代计算机网络架构。SpiNNaker是一款重量级众核的神经形态平台，可实时模拟脑部脉冲神经元的复杂系统。而这个项目的最终目标是容纳百万颗ARM处理器核心，打造一个能够模拟十亿个神经元的（计算机）模型。由曼彻斯特、南安普顿、剑桥、谢菲尔德四所大学联合启动。

这些技术平台被科学家们用作分析、开发和仿真的工具。比如，提供大脑图谱或进行虚拟行为实验。用户登录 https://collab.humanbrainproject.eu/ 并进行注册，就能使用这几大平台，还能获取指南、教程和培训讲座等信息，但部分平台资源是有限制的。

这些平台将最终形成一个面向全欧洲的永久性的研究基础架构。类似的案例就是欧洲生物样本库和分子生物学资源研究基础架构，它是一个分布式的中心网络，让研究人员获得生物样本和相应数据。

研究者发现在大脑研究过程中我们一直以来面临的最大障碍是各项大脑研究工作及产生数据的碎片化。当今的神经认知学领域的研究非常富有成效但缺乏系统性。它得到的众多数据描述了大脑众多区域内不同生理组织的不同层次，而这些研究样本又来自于不同发育阶段的不同物种。现阶段，研究者迫切需要将这些数据进行整合，以更好的展示出各部分如何组合并形成统一的、多层次的研究体系。

生物学和信息通信技术的不断融合给了我们实现这个伟大目标的机会。新的基因测序和成像技术、新的显微镜观测技术使我们观测大脑的方式发生了彻底改变。借助互联网和云计算，我们可以轻易的将分布在世界各地的研究机构和医疗机构的数据进行高效整合。神经信息学为我们提供了更先进的数据分析方法，帮助我们构建无比详尽的大脑图谱并进行共享，鉴定别我们各自的知识缺陷和盲点，并在实验数据缺失时通过技术手段对参数值进行预测。而对于大脑庞大且复杂的生理细节，超级计算机的出现也使得建立和模拟各种大脑模型成为可能。

这些技术将加速我们对大脑的理解，也能在另外两个领域给与我们启发，一是针对大脑疾病全新预防和治疗方式；二是能够变革产业、经济和社会的更为先进的计算技术。

SpiNNaker（脉冲神经

HBP的主要研究领域可以大致划分为三大类：未来神经科学、未来医学、未来计算。旗下涵盖13个子项目，其中包括老鼠大脑战略性数据、人脑战略性数据、认知行为架构、理论型神经科学、神经信息学、大脑模拟仿真、高性能计算平台、医学信息学、神经形态计算平台、神经机器人平台、模拟应用、社会伦理研究和HBP项目管理。

HBP的主要研究路径是：随着脑成像技术的进步，现在已有可能以更高的时空分辨率，建立动物全脑的图像；连接组(conneotome)技术利用各种成像技术及电生理技术在宏观、介观及微观尺度上建立动物脑和人脑内脑区、神经元群或神经元之间的连接图；在分子层次上有所不同的各种神经元类型正被一一确认；对脑疾患的认识正在加深，并利用成像和基因数据来进行诊断。在信息和计算技术方面，通过应用云计算和分布数据库技术，再加上互联网和现代密码学，便有可能分析来自世界各处的科学研究与临床数据；通过各种数据挖掘技术和高性能计算，便有可能对大量数据进行分析，并在多个尺度上仿真脑模型，找出缺失之处，并设计新的实验以填补空白。通过仿神经计算技术则有可能造出更密集、能耗更低的计算装置，并促进神经机器人的研究。

HBP的重点领域主要有三方面：

第一，人脑计划的核心是信息和计算技术。这一计划将研发神经信息学、脑仿真和超级计算的ICT平台。

第二，全新的医学信息学平台将把全世界的临床数据都汇集起来，使医学研究人员得以提取有价值的临床信息，并结合进有关疾病的计算机模型中。

第三，仿神经计算平台和神经机器人学(neurorobotics)平台根据脑的构筑和回路研发新型的计算系统和机器人。

HBP追求四大目标，每一个目标都是以现有工作为基础，并成为下一步研究的触发点。

1、数据

采集筛选过的、必要的战略数据来绘制人脑图谱并设计人脑模型，同时吸引项目外的研究机构来贡献数据。

当今的神经认知学已经积累了海量实验数据，大量原创研究带来了层出不穷的新发现。即便如此，构建多层次大脑图谱和统一的大脑模型所需的绝大部分核心知识依然缺失。因此，HBP的首要任务是采集和描述筛选过的、有价值的战略数据，而不是进行漫无目的的搜寻。HBP-PS定义了数据研究的三个重点：

1）老鼠大脑的多层级结构。此前研究表明，对老鼠大脑的研究成果同样适用于所有的哺乳类动物。因此，对老鼠大脑组织的不同层级间关系的系统研究将会为人脑图谱和模型提供关键参考。

2）人脑的多层级结构。老鼠大脑的研究数据在一定程度上可以为人脑研究提供重要参考，但显然两者存在根本区别。为了定义和解释这些区别，HBP的研究团队应采集关于人类大脑的战略数据，并尽可能积累到已有的老鼠大脑数据的规模，便于对比。

3）人脑功能和神经元结构。弄清大脑结构和大脑功能之间的联系是HBP的重要目标之一。HBP会把三分之一的研究重点放在负责具体认知和行为技能的神经元结构上，从其他非人类物种同样具备的简单行为一直到人类特有的高级技能（例如语言）。

2、理论

定义数学模型，解释不同大脑组织层级与它们在实现信息获取、信息描述和信息储存功能之间的内在关系。

如果缺乏统一、可靠的理论基础，我们很难解决神经科学在数据和研究方面碎片化的问题。因此，HBP应包含一个专注于研究数学原理和模型的理论研究协调机构，这些模型用来解释大脑不同组织层级与它们在实现信息获取、信息描述和信息储存功能之间的内在关系。作为这个协调机构的一部分，HBP应建立一个开放的“欧洲理论神经科学研究机构”（European Institute for Theoretical Neuroscience），以吸引更多项目外的优秀科学家参与其中，并充当创新性研究的孵化器。

3、ICT平台

建立一套综合的ICT平台系统，为神经认知学家、临床研究者和技术开发者提供服务以提高研究效率。HBP的第三个目标是建立一个汇集多个ICT平台的统一技术系统，其具备充分的

技术潜力来应对一种全新的基于ICT的人脑研究任务。我们建议组建六大平台，神经信息系统、人脑模拟系统、医疗信息系统、高性能计算系统、神经形态计算系统和神经机器人学系统。

1）神经信息系统。HBP的神经信息平台将为神经科学家提供有效的技术手段，使他们更加容易的对人脑结构和功能数据进行分析，并为绘制人脑的多层级图谱指明方向。此平台还包含神经预测信息学的各种工具，这有助于对描述大脑组织不同层级间的数据进行分析并发现其中的统计性规律，也有助于对某些参数值进行估计，而这些值很难通过自然实验得出。在此前的研究中，数据和知识的缺乏往往成为我们系统认识大脑的一个重要障碍，而上述技术工具的出现使这一难题迎刃而解。

2）人脑模拟系统。HBP会建立一个足够规模的人脑模拟平台，旨在建立和模拟多层次、多维度的人脑模型，以应对各种具体问题。该平台将在整个项目中发挥核心作用，为研究者提供建模工具、工作流和模拟器，帮助他们从老鼠和人类的大脑模型中汇总出大量且多样的数据来进行动态模拟。这使“计算机模拟实验”成为可能，而在只能进行自然实验的传统实验室中是无法做到这一点的。借助平台上的各种工具可以生成各种输入值，而这些输入值对于HBP中的医学研究（疾病模型和药物效果模型）、神经形态计算（应用于神经形态硬件的大脑模型）、神经机器人研究（应用于具体认知和行为任务的神经回路模型）至关重要。

3）高性能计算系统。HBP的超级计算平台将为建立和模拟人脑模型提供足够的计算能力。其不仅拥有先进的百亿亿次级超级计算技术，还具备全新的交互计算和和可视化性能。

4）医疗信息系统。HBP的医疗信息系统需要汇集来自医院档案和私人数据库的临床数据（以严格保护病人信息安全为前提）。这些功能有助于研究者定义出疾病在各阶段的“生物签名”，从而找到关键突破点。一旦研究者拥有了客观的、有生物学基础的疾病探测和分类方法，他们将更容易找到疾病的根本起源，并相应的研发出有效治疗方案。

5）神经形态计算系统。HBP的神经形态计算平台将为研究者和应用开发者提供他们所需的硬件和设计工具来帮助他们进行系统开发，同时还会提供基于大脑建模多种设备及软件原型。借助此平台，开发者能够开发出许多紧凑的、低功耗的设备和系统，而这些正在逐渐接近人类智能。

6）神经机器人系统。HBP的神经机器人平台为研究者提供开发

工具和工作流，使他们可以将精细的人脑模型连接到虚拟环境中的模拟身体上，而以前他们只能依靠人类和动物的自然实验来获取研究结论。该系统为神经认知学家提供了一种全新的研究策略，帮助他们洞悉隐藏在行为之下的大脑的各种多层级的运作原理。从技术角度来说，该平台也将为开发者提供必备的开发工具，帮助他们开发一些有接近人类潜质的机器人，而以往的此类研究由于缺乏这个“类大脑”化的中央控制器，这个目标根本无法实现。

4、应用

HBP的第四个主要目标是可以成功的体现出为神经认知学基础研究、临床科研和技术开发带来的各种实用价值。

1）统一的知识体系原则。本项目中的“人脑模拟系统”和“神经机器人系统”会对负责具体行为的神经回路进行详尽解释，研究者可利用它们来实施具体应用，例如模拟基因缺陷的影响、分析大脑不同层级组织细胞减少的后果，建立药物效果评价模型。并最终得到一个可以将人类与动物从本质上区分开来的人脑模型，例如，该模型可以表现出人类的语言能力。这些模型将使我们对大脑的认识发生质的变化，并且可以立即应用于具体的医疗和技术开发领域。

2）对大脑疾病的认识、诊断和治疗。研究者可充分使用医疗信息系统、神经形态计算系统和人脑模拟系统来发现各种疾病演变过程中的生物签名，并对这些过程进行深入分析和模拟，最终得出新的疾病预防和治疗方案。这项工作将充分体现出HBP项目的实用价值。新诊断技术在疾病还未造成不可逆的危害前，就能提前对其进行诊断，并针对每位患者的实际情况研发相应的药物和治疗方案，实现“个人定制医疗”，这将最终有利于患者治疗并降低医疗成本。对疾病更好的了解和诊断也会优化药物研发进程，更好的筛选药物测试候选人和临床测试候选人，这无疑有益于提高后期的实验成功率，降低新药研发成本（目前每种药物的研发成本约10亿欧元）。

考虑到HBP的研究和技术带来的巨大影响，该项目会组建一个重要的社会伦理小组，来资助针对HBP项目对社会和经济造成的潜在影响的学术研究，该小组会在伦理观念上影响HBP研究人员，管理和提升他们的伦理道德水平和社会责任感，其首要任务是在具有不同方法论和价值观的利益相关者和社会团体之间展开积极对话。

3）未来计算技术。研究者可以利用HBP的高性能计算系统、神经形态计算系统和神经机器人平台来开发新兴的计算技术和应用。高性能计算平台将会为他们配备超级计算资源，以及集成了多种神经形态学工具的混合技术。借助神经形态计算系统和神经机器人平台，研究者打造出极具市场应用潜力的软件原型。这些原型包括家庭机器人，制造机器人和服务机器人，它们虽然看起来不显眼，但却具备强大的技术能力，包括数据挖掘、机动控制、、视频处理和成像以及信息通信等。

HBP将持续十年，分为三个重要阶段。

最初两年半（“ramp-up” phase，上升期），HBP将专注于ICT平台初始版本的建立，并为该平台收集筛选过的战略数据。此阶段结束时，ICT平台能够为本项目及项目外的研究者所正常使用。

接下来四年半（“operational phase”，运营期），项目会加强战略数据的收集以及平台新功能的补充，同时也会积极展示该ICT平台在神经人认知学的基础研究、医疗应用和未来计算技术方面的重大价值。

最后三年（“sustainability phase”，稳定期），项目会继续上个阶段的工作并努力实现自负盈亏——让这个平台上创造出来的功能和知识成为欧洲科学研究和产业发展的永久性资产。

估计HBP的整体投资将接近11.9亿欧元，其中第一阶段需要8000万欧元，第二阶段需要6.73亿欧元，第三阶段需要4.37亿欧元。

六、HBP的管理和经营

HBP将是一个持续十年的庞大的跨学科的研究项目，包含了来自二十多个国家的合作方，且耗资巨大。因此，我们经营管理机制必须具备强大且灵活的领导力，保证ICT平台真正变成一个共同体资源来共享和合作。HBP合作方建立监督机制，各类监督活动也会贯穿项目始终。希望接入ICT平台的研究项目必须经过完备的竞争和筛选过程，而且此过程会向全球科学界进行公开。HBP由瑞士洛桑联邦理工学院负责统筹相关工作，已经有120所大学参与HBP的研究项目。为了保障各项目投资人的权益，HBP所采用的管理机制让投资人在涉及自身权益的领域，拥有适当的话语权和问责权。但是，HBP的决策管理层主要由参与计划的各所研究院代表和项目理事会（成员为各项目负责人）共同组成。

同时，HBP也设立了相应的顾问咨询和监督管理机制，指导协调计划如期推进。这套机制包括设立战略顾问委员会、理事顾问团、创新和技术转让委员会和各子项目委员会等。

HBP获得的项目资金大约为10亿欧元，其中50%是欧盟委员会提供的，另外的50%来源于参与该计划的成员国项目。

七、HBP的影响

HBP将极大加速人类对人脑结构和功能的全面理解，有助于人类更好的研究大脑疾病并发现更加优化的治疗方案，也会帮助人类开发基于人脑机理的革命性的信息通信技术。

从对科学研究的影响来说，HBP收集的数据以及ICT提供的各种技术手段将帮助我们克服之前神经科学研究碎片化的问题，为我们深入了解大脑结构和功能之间的关系提供了全新的视角。该项目将使研究者有机会解开当今神经认知领域的诸多研究难题，包括大脑的学习和记忆，神经编码原理，甚至是人类感觉和意识的神经原理。

HBP也会给医学带来重大影响，加速新诊断工具和治疗方式的研发。考虑到大脑疾病的高额成本，即使很小的进步也会产生巨大的经济效益和社会效益。降低药物研发成本、提高药物成功率也会使制药产业获益良多。核心模型和技术由欧洲研究者和机构开发出来，这将极大提高欧洲制药产业在全球脑部疾病新药领域的竞争优势，而该领域的市场潜力巨大。

通过将大脑研究整合至ICT平台，HBP将有足够的话语权来决定计算机技术的未来发展方向。项目中用到的超级计算、人机交互和可视化、全方位模拟和云计算等技术会更多的为产业和消费者服务，开始一个良性循环，需求增长导致规模效应和成本下降，而成本的下降会进一步刺激需求，使超级计算机等技术能够更加广泛的应用于产业界和学术界。这些功能需要先进的软件支持，而欧洲在这方面拥有强大的竞争优势。

HBP在神经形态计算和神经机器人学方面的研究工作会促使低功耗系统加速发展，以逐渐接近人类水平。虽然这些技术不会取代过去50年驱动欧洲发展的传统计算机技术，但它们深具潜力的应用范围和战略意义也同样重要。HBP如果可以在此领域占据领先地位，则将会对保持欧洲在世界经济中的竞争地位起到关键作用。

八、中国的进展

2015年3月20日，中科院自动化所所长王东琳与德国Juelich研究中心董事会成员Sebastian M. Schmidt分别代表双方签署合作备忘录，自动化所将与Juelich研究中心围绕脑科学与类脑智能研究方向开展深度合作，在脑网络组图谱（brainnetome atlas）和JuBrain之间的集成研究、元分析及数据库驱动的大规模集成、神经和精神疾病的遗传学成像、偏振光成像以及多尺度脑仿真与建模等五个方向开展深入合作，并计划在这些共同研究兴趣领域建立联合研究小组。

类脑智能工程研究是自动化所面向未来智能科学及信息技术的发展提出的所级重大科研战略，围绕核心目标，研究所在不同层面开展研究，国际合作与交流也是其中重要的部署之一。

2014年年初中科院启动脑科学卓越创新中心，标志着中国国家层面科学院进军人脑工程领域。2015年3月27日，由上海科委主导，由复旦大学等十多家单位共同参与的“上海脑科学与类脑智能发展愿景”项目顺利启动。根据复旦大学类脑人工智能科学与技术研究院院长冯建峰在“2015浦江创新论坛”上表示，上海脑计划未来主要目标在如下几个方面：解析复杂数据、模拟脑工作，探究记忆、学习、决策等原理，模拟智能交互，大数据挖掘，智能医疗诊断等方面。

我国“十三五”规划纲要草案已经把脑科学和类脑研究列入国家重大科技项目。“中国脑计划”的名称为“脑科学与类脑科学研究”（Brain Science and Brain-Like Intelligence Technology），主要有两个研究方向：以探索大脑秘密、攻克大脑疾病为导向的脑科学研究以及以建立和发展人工智能技术为导向的类脑研究。该计划将作为我国六个长期科学项目工程中的一个重要项目，长期资助，资助时间长达15年（2016-2030年）。

“中国脑计划”主要解决大脑三个层面的认知问题：

1）大脑对外界环境的感官认知，即探究人类对外界环境的感知，如人的注意力、学习、记忆以及决策制定等；

2）对人类以及非人灵长类自我意识的认知，通过动物模型研究人类以及非人灵长类的自我意识、同情心以及意识的形成；

3）对语言的认知，探究语法以及广泛的句式结构，用以研究人工智能技术。

据中国科学院神经科学研究所所长、中国科学院外籍院士蒲慕明介绍，“中国脑计划”，中国脑计划分为脑科学以及类脑科学两部分，有望建立一个脑图像国家平台，一个有关大脑功能失调的血液生物库和大脑生物库以及大脑健康训练和教育中心。脑计划有望帮助我们从大脑图谱到大脑认知（From Mapping to Understanding）这一过程有一个广泛的理解。我们不仅能区分大脑不同区域的细胞类型，同时对大脑不同区域的功能结构，大脑细胞之间的联结也有一个全方位的认识。