AI 蓝鲸汇·现场手记2026.06.30
让小鼠停不下喝糖水的脑区 · 给脑机接口上了一课
脑机接口真正难的不是刺激大脑，而是知道自己到底在调控什么。
从奖赏贬值、ACC 到 DBS：脑机接口要进入真实应用，必须先回答机制问题。
脑机接口神经调控
脑机接口最容易被讲成一个工程故事。
电极更小，通道更多，算法更准，设备更轻。读出大脑，再把信号写回去。听起来，一条产业路线已经摆在眼前。
但上海交通大学心理学院长聘教轨副教授 袁正巍在 AI 蓝鲸汇 6 月 30 日「脑机新革命：下一个万亿赛道」现场，从神经科学领域，给脑机接口带来了新的启发。以下是对袁正巍现场分享内容的整理。
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他说的不是芯片，也不是 Demo。
而是一个更基础、也更难的问题：你到底知道自己在调控什么吗？
这句话听起来不像一个商业判断，但它可能是脑机接口从实验室走向真实应用时，最绕不开的判断。
因为刺激大脑不难。
难的是，知道这一下刺激打在了哪里，影响了哪类细胞，改变了哪条通路，最后为什么会让一个行为变好，或者变坏。
PART 01
一首歌为什么会被闹铃毁掉？
从日常体验进入奖赏贬值机制
袁正巍讲脑机，没有从“脑机”讲起。
他先讲了一个每个人都经历过的现象：
同样一份食物，第一次吃很好吃，吃多了就没那么想吃了。 一首喜欢的歌，被设成闹铃之后，很快就会变得讨厌。
食物还是那个食物，歌还是那首歌。
变化发生在大脑里。
在神经科学里，这件事可以被理解为「奖赏贬值」：一个原本有吸引力的东西，在被反复获得之后，主观价值下降。
这听起来像经济学里的边际效用递减。但袁正巍关心的不是概念，而是机制。
他长期研究的一个关键脑区，是 ACC，前扣带回。
过去很多研究都知道，ACC 和痛苦、负面情绪、认知冲突有关。但“有关”是一回事，“它到底做了什么”是另一回事。
袁正巍团队做的，是把这个问题拆到因果层面。
在动物实验里，研究团队让动物大量摄入某一种奖赏。正常情况下，动物会逐渐对它失去兴趣。
但当 ACC 中相关神经元被损毁或抑制后，这个“失去兴趣”的过程会被阻断。动物会继续摄入原本应该不再那么想要的奖赏。极端情况下，小鼠会持续喝糖水，甚至出现急性水中毒死亡。
这不是“饿了”或“渴了”。
袁正巍强调，他调控的不是基础生理需求，而是奖赏价值变化这个过程。
这就有意思了。
如果把脑机接口理解成一种能力接口，它要处理的可能不只是运动信号，也不只是意念指令。
它会逐渐碰到人的兴趣、欲望、痛苦、动机和决策。
而这些东西，显然不是多插几根电极就能解决的。
PART 02
抑郁症不是简单的“不快乐”
从快感缺失拆到 ACC-BLA 通路
奖赏贬值这个问题，继续往前走，就会碰到抑郁症。
抑郁症有一个核心症状，叫快感缺失。
原来喜欢的东西，不再喜欢了。原来能带来愉悦的奖赏，突然失效了。
我们通常会说，一个人“不快乐了”。但在袁正巍的研究里，这件事可以被更细地描述：
奖赏的价值掉得太快了。
在抑郁动物模型中，研究团队发现，动物对奖赏贬值更加敏感。正常动物还没有明显失去兴趣时，抑郁动物已经更快出现糖水偏好下降，也更容易表现出行为绝望。
但如果只说“ACC 很重要”，这还太粗。
袁正巍团队继续往下拆。
通过单细胞成像和神经元投射重构，他们发现，ACC 不是一个整块靶点。它内部有不同神经元亚群，也会投射到不同脑区。
其中，一类从 ACC 投射到 BLA，也就是基底外侧杏仁核的神经元，在奖赏贬值和抑郁样行为中尤其关键。
在动物实验中，抑制这条 ACC-BLA 通路，可以缓解抑郁样行为；反过来，激活这条通路，则可能诱发快感缺失和行为绝望。
这里必须加一句边界：这不是说人类抑郁症已经可以靠这条通路“一键治疗”。
它更重要的意义在于提醒我们：大脑不是一个粗颗粒度的控制面板。
你不能只说“刺激 ACC”。
你得继续问：
• 是哪一类细胞？
• 哪一条通路？
• 是激活，还是抑制？
• 行为结果是改善，还是恶化？
这才是脑机接口真正麻烦的地方。
PART 03
DBS 最大的问题，是它过去太像“调旋钮”
从经验参数转向机制指导
袁正巍对临床转化的谨慎，来自一个很典型的例子：DBS，深部脑刺激。
DBS 已经在帕金森等疾病中取得过重要成功。于是一个自然的想法是：能不能把它用到抑郁症等更复杂的精神状态调控里？
问题是，大脑不太吃“复制参数”这一套。
传统 DBS 往往会沿用一套经验参数，比如某个频率、某种波形，在一个疾病里有效，就尝试换到另一个脑区、另一个疾病上。
袁正巍团队先用传统参数刺激 ACC。
结果并不理想。
在动物模型中，这种刺激不仅没有改善抑郁样行为，反而可能恶化糖水偏好，出现类似厌食的表现。
为什么？
团队进一步用光电联合方式，在电刺激的同时实时记录神经元活动。结果发现，传统 DBS 参数并没有有效抑制真正需要被抑制的 ACC 锥体神经元。
这就解释了问题所在：
你以为自己在“治疗”，但目标细胞可能根本没有按预期反应。
于是研究思路变了。
不是先拍一个参数，再看行为有没有变化；而是一边刺激，一边观察目标细胞怎么反应，再反过来优化波形、频率和参数。
最后，团队找到了一类能够快速、强烈、持久、可逆地抑制 ACC 目标神经元的刺激方式。
这件事的重点不是“某个新参数更好”。
而是方法变了。
从经验试错，变成机制指导。
过去很多脑刺激像是在黑箱里调旋钮。有效了，就继续；没效，就换一个旋钮。
但脑机接口如果要进入情绪、动机、痛苦这些更复杂的状态调控，只靠调旋钮远远不够。
你至少得知道，旋钮背后连着哪条线。
PART 04
最大的想象空间，也藏着最大的风险
可调、可逆，比宏大叙事更重要
现场讨论很快延伸到更现实的问题：
减肥、厌食、疼痛、睡眠、抑郁、自控力，甚至幸福感。
这些方向听起来都很有想象力。
如果 ACC 参与奖赏价值和负性情绪调控，那么能不能在一个人特别想吃东西的时候，降低食物的吸引力？能不能在一个人过度痛苦的时候，把状态拉回正常？能不能让脑机系统像一个闭环 Controller，根据人的实时状态动态调节？
这也是脑机接口最容易让人兴奋的地方。
但袁正巍反复强调的，不是“能不能做”，而是“做到什么程度”。
不是把人调成“不想吃”。那可能变成厌食。
也不是把痛苦全部关掉。痛苦、兴趣、控制感，本身都有功能。
更合理的方向，是把过度状态拉回正常水平。
而且最好是实时、可调、可逆。
这句话其实很重要。
它把脑机接口从一个“增强人类”的宏大叙事，拉回了一个更具体的工程和医学问题：
• 效果能不能解释？
• 能不能重复？
• 能不能撤回？
• 能不能只在正确的人、正确的时刻、正确的程度上发生？
如果回答不了这些问题，所谓“增强”，很可能只是把风险提前包装成产品。
大脑不是一个可以随便 A/B Test 的用户界面。
这也是为什么脑机接口越接近人的内部状态，越不能只靠工程冲动。
PART 05
脑机接口的机会，不只属于硬件
真正难的部分，可能在硬件之后
袁正巍这场分享，给 AI 蓝鲸汇 现场留下的一个判断是：
脑机接口当然需要硬件、电极、算法、手术机器人。
但它不会只属于这些东西。
真正难的部分，可能在硬件之后。
当一个系统开始读写大脑，它必须回答：
• 我读到的信号意味着什么？
• 我要写入的刺激作用在哪里？
• 它改变的是哪类细胞、哪条通路？
• 它在行为上带来的结果，是治疗、调节，还是新的风险？
这也是脑机接口和很多 AI 应用不一样的地方。
AI 产品试错，最多是用户流失、体验下降、商业模型跑不通。
但脑机接口试错，面对的是人的状态、感受和身体。
所以，AI 蓝鲸汇 关注这类早期方向，不是为了追一个更大的概念，而是为了在热词变成产业之前，看清楚真正的变量在哪里。
袁正巍的分享，把脑机接口从“读写大脑”的热闹想象里拉出来，放回到一个更冷静的问题上：
下一代脑机接口，不是比谁更敢刺激，而是比谁更清楚：自己到底在调控什么。
如果你对 AI、脑机接口、机器人、具身智能、AI 医疗等前沿方向感兴趣，欢迎持续关注 AI 蓝鲸汇。
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