类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”发布，国产算力平台与脑机接口应用加速突破

天桥脑科学研究院成立尖峰智能实验室，发布类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”，并与沐曦科技打通国产GPU算力平台。

近日，在“从脑机接口到脑机共生”主题论坛上，中国科学院自动化所研究员李国齐在接受《科创板日报》等媒体采访时强调，人脑仅以约20瓦功耗支撑千亿级神经元运作，这为AI提供了极致的能效能例。他认为，借鉴人脑机制将成为突破AI低功耗、长序列与通用性三大核心难题的关键路径。

论坛期间，天桥脑科学研究院创始人雒芊芊正式宣布成立尖峰智能实验室，并亮相了由李国齐团队研发的国内首款类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”。该模型在国产GPU算力平台上完成训练与推理，并与国产GPU企业沐曦科技协同，打通了从类脑基础模型、国产算力平台到类脑芯片的全栈式研究链条，标志着我国在类脑计算与大模型融合领域取得关键进展。

打通国产GPU算力平台

“瞬悉1.0”被视为类脑计算与大模型融合的一次重要突破。作为国内首个类脑脉冲大模型，它借鉴人脑以脉冲形式进行信息传递和处理的机制，与当前主流基于Transformer架构的大模型不同，旨在从根本上破解高能耗、长序列建模和泛化能力受限等问题。

李国齐介绍，尖峰智能实验室主张借鉴人脑这一自然界最精巧的智能载体，重点研发具有神经动力学特性的类脑大模型。通过将脉冲通信、时空动态编码等计算特性与树突神经元的精细结构深度耦合，构建一个具备强大感知力、深刻记忆与思考能力的“全脑架构”，实现从脑科学驱动AI到AI反哺脑科学的双向赋能。

从性能指标看，瞬悉1.0的7B开源模型仅使用主流大模型约2%的预训练数据，在多项基准测试中实现了阿里千问7B模型约90%的性能表现。更关键的是，该模型的训练和推理全过程均运行在国产算力平台上，未依赖海外GPU体系，这在全球算力格局下尤为重要。以GPT-3为例，其1750亿参数模型训练需约1000张GPU，能耗高达30万瓦，而人脑拥有更高数量级的神经连接却仅消耗约20瓦能量，凸显了类脑计算在低功耗方面的潜在优势。

通过与沐曦科技的深度协同，研究团队适配国产GPU算力平台，不仅完成模型训练，还打通了“国产类脑基础模型—国产GPU算力平台—类脑芯片”的全栈研究链条，为后续更大规模类脑模型和专用芯片的协同设计奠定基础。据悉，瞬悉1.0已开源7B模型权重，并发布76B版本测试报告及技术论文，未来在低功耗推理、复杂时序建模和跨任务泛化方面有望形成应用突破。

上海脑机接口应用加速落地

类脑大模型解决了“算力与智能形态”的底层问题，而脑机接口的临床落地则直接检验技术对现实世界的改造能力。在上海，脑机接口应用正加速走出实验室，其中脑虎科技自主研发的国内首款、国际第二款内置电池的全植入、全无线、全功能（“三全”）脑机接口产品，近期在复旦大学附属华山医院完成首例临床试验。

在华山医院，一名高位截瘫8年的患者成功植入该产品，术后通过“意念”即可完成光标控制、网页浏览、精准点击及视频播放等操作，实现高效信息交互。

脑虎科技全植入脑机接口临床受试者实现“意念操控”，流畅完成网页浏览、精准点击与视频播放

脑虎科技创始人兼首席科学家陶虎表示，“全植入、全无线、全功能”是脑机接口走向长期临床应用的关键。全植入避免体外接口感染风险，全无线通过无线供能和通信提升患者自由度，全功能覆盖脑电采集、处理、通信与能量管理的完整闭环。值得注意的是，该系统将电池模块植入胸前皮下而非头部，沿用脑深部电刺激（DBS）临床路径，提高安全性并便于维护。

临床数据显示，患者脑控解码速率达5.2 BPS，与国际顶尖水平接近，系统在安全性和功能扩展性上具备优势，为后续语言解码、复杂交互及与大模型、机器人系统联动提供空间。随着人工智能、神经科学与临床医学加速交汇，脑机接口产业进入技术路线并行探索、应用场景加速验证阶段，上海正推动脑机接口从实验室走向真实临床场景，落地节奏明显提速。

在接受采访时，毛颖指出，脑机接口发展正在推动“医—研—产”关系变化，临床问题反向牵引科研和产业，提升转化效率。人工智能与脑机接口形成双向塑造：AI提升脑电信号解读、预测与泛化能力，而对大脑机制的理解倒逼AI架构向低能耗、高效方向演进。