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            1. 第371章 腦機難題(1 / 2)

              由于趙楷的引薦,加上王霽富豪榜的身份,馮科對他很客氣。

              雖然不看好,但還是把具體難點科普了一遍:

              “首先,這個技術的本質,是繞過受損視神經,直接激活大腦視覺處理區域。”

              “所以需要植入芯片,把攝像頭信號解碼注入大腦。”

              “這就有兩個環節……”

              “第一是信號解碼。”

              “第二是信號注入。”

              “而這兩個環節,都存在重大瓶頸!”

              王霽打開會議錄制,如果聽不懂專業術語,還可以線下補課。

              這屬實多慮了,馮科水平很高,解釋得深入淺出:

              “先說信號解碼問題,這是雙向難題,把大腦神經元信號轉換為指令,和把信息轉換為神經元輸入,都很難。”

              “一來,神經元系統是個混沌網絡,并非馮諾依曼體系計算機。”

              “不是說存儲、輸入、輸出簡單分離,線性編解碼就可以的。”

              “需明確視覺信息,比如形狀、顏色、運動在皮層的編碼方式。”

              “目前通過獼猴實驗,能部分解析視覺皮層v1對朝向、空間頻率的調諧特性,但動態場景編碼仍不完整。”

              “二來,個體有所差異,并非用統一編碼解析和刺激就可以。”

              這是信號解碼難點。

              簡單地說……

              沒法實現動態場景解碼、

              還需根據個體定制算法。

              不僅需要把解碼算法研究得更透徹,還需要借助ai推理定制。

              假如能搞定信號解碼問題,接下來,還有信號注入問題:

              “信號注入有兩種方式。”

              “一是侵入式,二是非侵入式。”

              “所謂侵入式,就是將電極植入到大腦中,跟大腦神經元直接接觸。”

              “這種方式能獲取高精度ecog信號,也能將解碼視覺信號高效注入,但存在免疫排斥和神經創傷風險。”

              “電極長期存在大腦的話,會有很嚴重的感染隱患。”

              “而且,植入電極會引發膠質細胞增生包裹,時間長了信號質量會變差。”

              “非侵入式類似于耳機、彩超的超聲探頭這種,嵌在人體外部。”

              “顯然,這種方式容易受顱骨和皮膚組織干擾,信號質量大幅衰減。”

              “所以,怎么注入都有缺陷。”

              馮研究員講得很清楚。

              腦機技術看上去很美好,實則離實現非常遙遠。

              馮科判斷:“10年之內都別想成功。這還是保守說法……我估計再有20年、30年也未必能攻克,別太樂觀。”

              雖然他是干這行研究的,但不想瞎忽悠經費。

              是個良心學者。

              也是個毒舌學者……

              王霽問:“如果我們加大投入,比如投入30個億,有機會5年內搞定么?”

              作為老板和投資人,他現在也掌握了資本式提問法。

              馮科:“王總,看得出蕭氏醫療對這個領域很感興趣,我也聽說ct算法重建的事了,確實很了不起,不過……”

              嘴角帶著一絲不屑,笑道:“想攻克腦機,你們沒這個實力!”

              很直接。

              一點情面沒留。

              王霽見慣了大場面,不會怯場,反問:“neuralink不也在研究么?他們的判斷比您要樂觀得多……”

              馮科哈哈一笑:

              “這不是在忽悠投資人么?”

              “他們啥都還沒有,市值就已經突破90億米元了,靠什么?”

              “不就是靠忽悠么?”

              “不忽悠怎么拿到那么多融資?”

              “你不妨參考下,neuralink總共融了超過10億米元,80億人民幣左右……”

              “這么多錢都沒搞定,您想花30個億解決,是不是不夠?”

              “本質上,人類對視覺皮層信號的作用機制,仍缺乏系統認知。”

              “想真正進入應用,神經科學、材料學、算法工程等領域都得突破!”

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