天橋腦科學研究院與《科學》雜志公布2026年AI驅動科學大獎獲獎名單

 今天，天橋腦科學研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）聯合《科學》（Science）雜志及美國科學促進會（AAAS），共同揭曉了 2026 年“天橋腦科學研究院與《科學》雜志 AI 驅動科學大獎”（Chen Institute and Science Prize for AI Accelerated Research）的評選結果。加州大學戴維斯分校（UC Davis）神經外科系副教授 Sergey Stavisky 斬獲本屆大獎；達特茅斯學院的 Nicholas C. Jacobson 博士與圣路易斯華盛頓大學的 Zach (Zhiling) Zheng 博士榮獲優勝獎。

該獎項表彰了由 Stavisky 開發的一款 AI 驅動的語言神經假體（speech neuroprosthesis）。該設備能夠將大腦活動轉化為口頭語言，為失去說話能力的人群開辟了一條重返日常交流的途徑。

對于失語者而言，這種喪失不僅停留在生理層面，更意味著他們失去了最快捷、最富有人情味的溝通方式。Stavisky 的研究工作正是致力于彌補這一缺憾。借助他與團隊構建的系統，一名因患有肌萎縮側索硬化癥（ALS，俗稱漸凍癥）而無法清晰表達的受試者，如今已能通過自身的大腦信號生成流暢的句子——這些信號首先轉化為屏幕上的文字，隨后再通過模擬其患病前真實音色的合成語音播放出來。在超過兩年的日常使用中，該受試者已經“說”出了超過 270 萬個詞匯，并重新回到了氣候保護倡導的全職工作崗位中。現在，他只需依靠大腦信號，就能與同事進行視頻會議并撰寫工作信息。

這一成就的核心，正是天橋腦科學研究院成立十年來始終秉持的信念：跟隨好奇心，去探索最難解的謎題。正是這種追求推動了前沿科學的發展，并將其突破性成果帶給那些亟需幫助的人。

 

 

圖：Sergey Stavisky 博士

 

“十年前，天橋和我圍繞著一個問題（而非一個現成的答案）創立了研究院：大腦是如何產生智能的？當時無法預知這個問題會指引我們走向何方，但這正是真正科學發現的本質。Stavisky 博士致力于解決許多同行認為無法解決的難題，并在這一過程中，為人們帶回了極具人性溫度的東西：他們自己的聲音。在天橋腦科學研究院迎來十周年里程碑的今天，我們的初心未改：值得探尋的問題是那些沒有簡單答案、且本質上具有探索性的難題；值得支持的科學家是那些愿意與未知共處并最終改變未知的人。研究院將繼續致力于支持那些重新定義科學邊界的科研人員。”

—— 雒芊芊

天橋腦科學研究院創始人

 

 

工作原理

四個小型陣列（共包含 256 個微電極）被植入受試者大腦中負責協調語言功能的區域。當受試者試圖說話時，設備會捕捉數百個神經元的放電模式。隨后，第一個 AI 模型會將這些模式轉化為“音素”（即語言的基本發音單位）。接著，第二個 AI 模型——其采用了與當今主流 AI 助手相同的大語言模型技術——會負責將這些音素拼組成完整的單詞和句子。一項更新的“腦到聲音（brain-to-voice）”技術更是完全跳過了文字輸出環節。當患者試圖表達時，系統能直接重建出他們原本的音色，且處理速度極快，讓雙方的交流體驗不再像發送文字信息，而更像是在打一通實時的語音電話。

 

數據成果

2024年，該團隊在發表于《新英格蘭醫學雜志》（New England Journal of Medicine）的研究中，實現了對125,000個詞匯量范圍內目標意圖語言高達- 97.5%的解碼準確率——這一準確率可媲美甚至超越消費級語音識別工具。

2025年6月，該團隊在發表于《自然》（Nature）的后續研究中實現了實時語音合成，延遲僅約30毫秒——接近自然說話和聽到自己聲音之間的延遲。合成的聲音能夠帶有語調、進行提問甚至唱歌。

2026年6月，該團隊在發表于《自然·醫學》（Nature Medicine）的長期家庭使用研究中，受試者在借助該系統進行溝通的同時，成功維持了一份全職工作。

Stavisky 對語言領域的關注源于他對患者最核心訴求的觀察。在他職業生涯的早期，他在研究用于運動的腦機接口時注意到一個規律：恢復移動光標或機械臂的能力固然重要，但恢復溝通往往更為迫切。“溝通幾乎永遠是第一訴求，”他說道。正是這一認知，結合機器學習和大腦記錄技術的進步，促使他在職業生涯中期轉向了當時被視為該領域最難解決的瓶頸之一。

“Stavisky 開發了一種基于人工智能的語音神經假體，產生了立竿見影且具有變革性的實際影響。它以超過 99% 的單詞準確率恢復了一位患有 ALS 的癱瘓患者的溝通能力，使該患者在兩年內僅利用大腦信號就表達了超過 270 萬個詞匯。他的團隊實現了實時語音合成，允許患者調節語調甚至唱歌。”

—— Yury V. Suleymanov

《科學》雜志高級編輯

 

目前，該領域正處于快速發展階段。相關企業正在進入語言腦機接口的臨床試驗階段，各學術實驗室也在測試類似的方法是否能幫助腦卒中相關失語癥、腦癱及其他導致失語疾病的患者。Stavisky 的長期目標是打造一種極其自然的替代聲音，讓人們在通話時無法分辨那是合成音——它將通過更小巧、完全植入的設備來實現，并準備從研究原型向日常臨床工具過渡。

這一發展軌跡——從一個無法解決的難題到實際可用的聲音——正是本獎項旨在表彰的那種著眼長遠、由探索驅動的科學成就。

 

2026年AI驅動科學大獎優勝獎得主

Nicholas C. Jacobson博士——達特茅斯學院

蓋塞爾醫學院生物醫學數據科學與精神病學副教授

 

 

圖：Nicholas C. Jacobson 博士

 

Jacobson 博士因開發了 Therabot 而獲得表彰。這是一種生成式 AI 系統，可為焦慮癥和抑郁癥患者提供個性化、循證的精神心理治療。Therabot 歷時6.5年打造，包含超過10萬人工小時的臨床監督，完成了由 AI 提供心理治療的首次隨機對照試驗。在測試的三個臨床領域中，Therabot 在減輕癥狀方面取得了接近最佳循證療法的效應量。他的工作應對了全球治療缺口——全球心理健康服務提供者的中位數僅為每 10 萬人 13 名。Therabot 指明了一個未來的方向：地域和成本將不再是獲取高質量心理健康服務的障礙。

Zach (Zhiling) Zheng 博士 —— 圣路易斯華盛頓大學

化學系助理教授

 圖：Zach (Zhiling) Zheng博士

 

Zheng 博士因構建了一個由自主智能體（autonomous agents）驅動的通用 AI 實驗室系統而獲得表彰，該系統將文獻挖掘、生成式分子設計和機器人實驗統一在單個閉環中。將其應用于集水用的金屬有機框架（MOFs）時，他的生成式設計智能體提出了 10 種新材料——“長臂” MOF 系列（LAMOF-1 至 LAMOF-10）。在對其中兩種材料進行的閉環機器人演示中，他的 AI 智能體在兩周內確定了高結晶度條件。它們挖掘科學文獻，提出新穎的分子結構，并在超過 600 萬種可能組合的反應空間中自主導航和解釋實驗，從而大幅縮短了從設計到發現的時間。他的平臺為 AI 如何在清潔能源、水資源和健康應用領域加速材料科學發展提供了藍圖。

今年的大獎及優勝獎得主代表了新一代的科學家，他們并未將 AI 視作終點，而是將其作為一種手段，去攻克那些曾看似遙不可及的難題——恢復失去的聲音、擴大精神健康的普及面，以及加速發現世界所需的新材料。

關于天橋腦科學研究院與《科學》雜志 AI 驅動科學大獎

“天橋腦科學研究院與《科學》雜志 AI 驅動科學大獎”旨在表彰在人工智能與自然科學交叉領域推動跨學科突破的杰出青年研究人員。通過表彰大膽的創意并提升各個科學領域的創新工作，該獎項凸顯了在 AI 時代推動科學發現的下一代思想者。

 

關于天橋腦科學研究院

天橋腦科學研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陳天橋、雒芊芊夫婦出資10億美元創建的世界最大私人腦科學研究機構之一，圍繞全球化、跨學科和青年科學家三大重點，支持腦科學研究，造福人類。

研究院在華山醫院、上海市精神衛生中心分別設立了應用神經技術前沿實驗室、人工智能與精神健康前沿實驗室；與加州理工學院合作成立了加州理工陳天橋雒芊芊神經科學研究院。

研究院還建成了支持腦科學和人工智能領域研究的生態系統，項目遍布歐美、亞洲和大洋洲，包括學術會議和交流、夏校培訓、AI驅動科學大獎、科研型臨床醫生獎勵計劃、科學媒體「追問」、科普視頻媒體「大圓鏡」等。

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