北师大心理学部教授左西年在ScienceBulletin发表前瞻立场文章“TheBrainNetimperative:whyglobal
2026-03-01 10:00阅读：
北师大心理学部教授左西年在Science Bulletin发表前瞻立场文章“The BrainNet imperative:
why global brain science needs its own ImageNet moment”
文章来源：北京师范大学心理学部 编辑：黄欣婷
| 2026-02-28
过去十年间，大规模标注图像数据库ImageNet彻底改变了人工智能（AI）的发展轨迹。现今，全球脑科学与类脑应用领域站在了相似的十字路口。近日，北京师范大学心理学部教授左西年在Science
Bulletin发表前瞻立场文章“The BrainNet imperative: why global brain science
needs its own ImageNet
moment”，倡议全球应携手共建“脑网”（BrainNet），形成大规模、开放式、标准化的脑资源联合体，推进加速揭开人类脑智奥秘，催生受人脑启发的下一代人工智能。
人脑科学领域瓶颈：数据丰富，却洞察贫乏
当前，人类脑科学研究正陷入一种悖论：随着数据获取技术的迅速增强，我们正拥有前所未有的海量神经影像、遗传与行为数据，但对大脑整体工作原理的理解却仍支离破碎。文章指出：人类神经科学领域数据被孤立在各自的机构或联合体中，采集协议各异、访问受限，形成了一个个“数据孤岛”。这种碎片化严重阻碍了科学发现的可效率——尤其是在研究罕见疾病或遗传变异时——并延缓了迈向统一脑智理论的进程。从国际人脑功能连接组计划（FCP）、人类连接组计划（HCP）到英国生物银行（UKB）和中国人彩巢数据社区（CCNDC），犹如一座座孤立的库房，未能连接成一个有机的整体城市化资源。
展望“脑网”愿景：一个协同且联合化的全球脑
借鉴ImageNet的成功经验，文章提出，“脑网”并非一个单一、集中的数据库，而是一个遵循共同标准、可互操作的联合化生态系统。其构想建立在四大核心支柱之上：
1.
全球规模与多样性：汇聚人类全生命周期的数十万乃至百万级别的个体化多模态脑智数据，涵盖人类遗传和环境多样性的全谱系。
2.
标准化与互操作性：数据遵循“可发现、可访问、可互操作、可重用”原则和统一预处理流程，实现跨队列的无缝分析与机器学习。
3.
设计即开放科学：在尊重隐私与伦理的前提下，倡导开放访问。通过联合化分析平台，实现“算法到数据”的隐私计算新模式，应对数据狭隘主义和访问限制挑战。
4.
脑启发AI的动态基准：“脑网”将为人工智能提供终极试验场。当前AI擅长狭窄任务，但缺乏人脑的鲁棒性、高能效和通用学习能力。“脑网”提供的复杂、多模态、密集采样的动态数据，将助力训练和验证真正的类脑和具身神经网络。
从数据到智能：清晰化技术路径
文章系统阐述了如何利用“脑网”来桥接神经科学与AI的技术路径：
多尺度数据整合：约束AI模型，使其更具生物合理性和具身特征。
以脑动力学为基准：评估AI模型的内部动态是否接近真实神经活动。
从相关到因果：开发因果推断工具，识别潜在机制，发现生物“脑网型”。
联邦学习保护隐私：在不集中敏感数据前提下，利用分布式数据进行联邦训练。
行为到算法的翻译：通过神经行为同步数据，逆向推导驱动行为的计算原理。
开源共享模型库：建立受脑组织启发的神经网络架构与仿真环境开源库。
通向全球合作的必然之路
构建“脑网”是一项宏大挑战，非一国一室所能完成，文章呼吁：各国资助机构、顶尖研究机构和科学期刊共同认可并资助BrainNet倡议，期刊可通过将标准化数据共享作为发表条件来发挥关键作用。文中特别提到：科学数据银行发起的全球研究数据方舟倡议（GRDAI），其去中心化、韧性强的科学数据保存与共享基础设施理念，与“脑网”的愿景高度契合；在此原则之上所建立的中国人彩巢数据社区（CCNDC），正通过提升数据与服务层面的研究维度，积极促进数据共享文化，为全球“脑网”倡议贡献中国力量。
深远影响：从精准脑健康到新一代AI
“脑网”的建成将产生深远影响。它将加速阿尔茨海默病、帕金森病、抑郁症等疾病的早期诊断生物标志物发现，推动神经精神疾病的精准医疗，并为基于人脑计算原理的新一代AI奠定基础。如同ImageNet曾经滋养了AI创业生态，BrainNet将成为新一轮创新浪潮的开放底座，催生新型神经技术、临床诊断和高效能脑健康软硬件产业。
“ImageNet的目标是‘看见’世界，而BrainNet则志向‘理解’大脑”，左西年总结“它的终极成功，将不是由一个准确率分数来衡量，而是看它为医学、技术乃至我们的人类自我认知所带来的深刻变革。”大脑是人类科学探索的终极前沿，现在，是全世界共同探索的时候了。
论文信息：Zuo, X. N. The BrainNet imperative: why global brain
science needs its own ImageNet moment. Science Bulletin (2026) DOI:
10.1016/j.scib.2026.02.005
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095927326001519
相关倡议链接：
全球研究数据方舟倡议 (GRDAI): https://www.scidb.cn/en
中国人彩巢数据社区 (CCNDC): https://ccndc.scidb.cn/en
