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2026年10月9日周日晚上八点，由中国移联AI元宇宙产业委指导，AI元宇宙产业委副主任委员兼联席秘书长、物链芯工程技术研究院元宇宙研究所所长叶毓睿创办的“燕园叶话”《元宇宙十大技术》培训班进行到第165期。微信视频号 乐生活与爱IT、央链直播、寇享学术、DOIT、零壹财经、iCloser社交元宇宙、卢米宇宙、察访区块链、web3马甲哥、上海创业导师、盘古智库、氦川科技、大江大湖大黄高、卢山说AI精进、凤岐茶社等媒体直播或转载。客座嘉宾尚超讲解《CENOS类脑AI架构：技术原理、架构实现与应用方向》。
写在开头
孙悟空三打（ ）。
任何一个用过聊天机器人的读者，都知道括号里该填什么。这个看似简单的填空游戏，正是过去三年狂飙突进的人工智能在做的事：预测下一个词。预测得足够准、足够多，模型就显得"通人性"了。
但在10月9日晚的「燕园叶话」第165期，深知实验室创始人尚超老师老师把这个问题掉了个个儿：如果大脑也靠预测下一个词来工作，我们大概撑不过一分钟。大脑不玩概率填空，那记忆、推理和意识，究竟从哪里来？
他的答案，装在一个自创的缩写里——CENOS，钙电神经本体系统（Calcio-Electric Neural Ontology System）。这场分享从Transformer的瓶颈，讲到白质里的电磁谐振场，再到一套九层的类脑意识计算架构，最后落到一句话：
用扫地机器人的价格，打出扫地僧的性能。
预测下一个词的机器，撞上了墙
尚超老师先带大家回顾了Transformer的来龙去脉。2017年，谷歌的八位研究人员发表了一篇名字很霸气的论文：《Attention is All You Need》——注意力，就是你所需要的一切。
它的核心思想，是把"预测下一个token"变成可以训练的运算。"唐僧西天取（ ）"，当海量的知识被向量化、压进模型权重，"取经""孙悟空三打白骨精"就会自然浮现。参数从几百万滚到几千万、过亿、过百亿，模型的智力真的出现了"涌现"——用尚超老师的话说，是从开悟走向开挂，再从开挂走向起飞。
支撑这一切的，是Scaling Law（规模法则）：大力出奇迹。今天最前沿的模型已做到10万亿级参数，国内的Kimi 3.0 Pro有2.8万亿，DeepSeek V4官方号称1.8万亿。代价同样直白：显卡疯涨、内存涨价，高带宽存储HBM被三家海外厂商垄断——"卡脖子"就发生在这一层。
但在尚超老师看来，归根结底，"这一切根本就是一种梦幻泡影，它不是真正的智力"。它永远在执行同一件事：预测下一个字、下一个词。所谓理解与推理，只是无数次预测叠加出来的效果。
大脑不这么干：一台20瓦的机器
那大脑是怎么工作的？尚超老师给出几组对照。
人类大脑的运行功率约20瓦，跟桌上一盏台灯差不多，一天两个馒头就够，完成的却是知识的泛化、推理、情感与理智——这场与顶级AI的对垒，"很显然是大脑完胜"。大脑的推理与知识是两套可分离的系统：有的部件装着记忆，有的部件负责运算；而Transformer把知识与推理耦合在同一份权重里，无法分开演化。
更关键的一击来自实验。今年5到6月，MIT的Fedorenko团队首次用实验证明：人类的思考可以完完全全脱离语言——抽象推理时，语言脑区反而是静息的。这动摇了维特根斯坦、海德格尔那一代哲学家的地基："语言是我们存在的地方。"
宇宙起源、生命起源、大脑（意识）之谜，并称人类三大顶尖难题。尚超老师的研究，就从最难的那个下手。
两条类脑岔路，都没触到最难的那一层
半个多世纪以来，借鉴人脑做AI一直是大赛道，但始终没有重大突破。尚超老师把现有的类脑研究归纳为两条岔路。
一条是神经形态芯片：用脉冲神经元模仿单个神经元的放电，擅长低功耗、实时感知与运动控制，但缺乏全局整合理论——一堆脉冲信号怎么拼成统一的意识体验，没有回答。另一条是受脑启发的深度学习：借鉴皮层柱、预测编码、注意力机制，本质上仍是在Transformer框架内做局部修补。
他认为，真正的类脑架构必须从"意识是怎么被组织起来的"这个问题重新出发，而不是继续在神经元层面做局部仿生。而意识最难的那个"硬问题"——哲学家查尔莫斯提出的老问题：大脑里的思想到底如何被绑定、重组、组织起来——恰恰是两条岔路都没有正面碰过的。
尚超老师的回答是：意识是一种叙事的计算。他把自己的哲学立场压缩成一句话：
存在即叙事，叙事即存在。
白质中心说：一次哥白尼式的翻转
CENOS这个名字值得展开讲。钙、电、神经、本体（Ontology）——钙是号称"第二信使"的元素，在尚超老师的研究里，它对意识、智力乃至生长发育的影响，比钠和钾更全面、更根本；电，指大脑中至今未被科技拆解明白的复杂电信号；本体，则是指从本体论的视角看待大脑。
他讲了一个耐人寻味的故事：爱因斯坦去世后，大脑被留存下来研究。人们惊讶地发现，它比大多数人还小一点，甚至出现了老年人常见的脑萎缩。那他为什么那么聪明？
现代脑科学一百多年来的主流答案是"灰质中心说"：意识、记忆、情感都装在这层4~5毫米厚的皮层里。皮层确实能发电，这已被科研实锤；但尚超老师说这套理论千疮百孔——有患者整个皮层几乎缺失，意识、记忆、语言却不受影响；也有人只坏了一小块皮层，就不会说话了。悖论、黑箱与临床矛盾堆了一地。
图：人脑半球内侧面解剖标本（源自嘉宾报告）——起伏的沟回就是那层4~5毫米厚的灰质皮层，其下方的白质通路与胼胝体，正是CENOS所说的"舞台"
他的答案是"白质中心说"：人类思维与智力的奥秘不在皮层，而在皮层之下的白质里。白质不是被动的电缆，而是谐振腔本体；脑电振荡不是神经元放电的副产品，而是意识的载波本身。这个翻转，他类比于从地心说到日心说——哥白尼之前，所有人都"亲眼看着"太阳绕着地球转。
意识，是大脑中一组闭合白质环路所维持的低频电磁谐振场；叙事，是这个场的原生编码格式。
三轴正交：意识的硬件骨架
图：人脑白质纤维束DTI三维重建与XYZ三轴正交主环（源自嘉宾报告）
尚超老师展示了一张弥散张量成像（DTI）的三维重建图：数以亿计的白色纤维束被渲染成红、蓝、绿三色，构成一个近似三维正交的骨架。
Y轴，扣带束—丘脑闭合主环：意识叙事的载波环路，损伤即意识丧失。X轴，胼胝体跨半球同步环：负责左右半球的信息对齐，切断后并不会产生两个意识。Z轴，脑干—丘脑能量/增益总线：决定觉醒水平，损伤导致昏迷，但不直接编码叙事内容。
他强调，这不是比喻——三轴是真实存在的白质纤维束，在DTI成像里可以被直接看到。自闭症儿童的DTI影像上，这些纤维会明显稀疏，神经白质发育不全，意识、语言的问题也随之而来。
脑电波很慢：阿尔法波约10赫兹，伽马波约40赫兹，波长可达几千公里，不可能像直流电一样在神经管道里直接传播。那它靠什么组织起来？尚超老师的答案是：叙事。昨天捡到钱包、今天丢了车、后天失恋——这些带着时间、地点、人物的记忆片段，构成了整个谐振场原生的编码格式。
叙事先于语言：语言只是传输协议之一
MIT的实验之外，尚超老师还给出了一串证据：失语症患者丧失语言后，仍能做规划、推理、理解因果；不掌握语言的婴儿与动物，也具备目标、意图、因果的叙事能力；人类的口述历史，远晚于石器、墓葬、用火这些复杂的社会行为。
由此他提出一个哲学立场：叙事先于语言。语言只是众多叙事传输协议中的一种——绘画、音乐、手语，甚至怒发冲冠的头发，都是叙事协议。语言被证明有利于演化，但它的历史只有二三十万年；在更早的近千万年演化里没有语言，只有叙事。长颈鹿、大象、猴子、鸡鸭鹅，乃至蝴蝶毛毛虫，都有叙事。
对AI架构的直接推论是：思维的原生表征不是token、不是词汇；语言是多维叙事被压缩成一维序列的编解码接口。只在token上做预测，永远碰不到"理解"那一层。真正的类脑架构，必须先建模叙事，再接语言模块。
九层架构：用扫地机器人的价格，打出扫地僧的性能
图：CENOS九层意识计算架构（L0–L8）（源自嘉宾报告）
怎么把这套神经物理主张翻译成一台机器？尚超老师给出了九层意识计算架构（L0–L8）：
L1 外部意识信号采集——多模态特征向量输入，系统的感官输入端；L2 意识编码层（海马复合体）——统一叙事标准化编码（14W1H）；L3 信号广播与绑定层——XYZ三轴电磁谐振，当下感知与长期记忆的全局谐振绑定；L4 长期记忆载体（微管阵列仿生）——向量+原文双维度持久存储；L5 意识语言叙事层（布洛卡+韦尼克）——把意识流翻译成自然语言，知识与推理解耦；L6 意识显现层——情感TTS与数字人表情，由内而外的情绪外化；L7 短期意识记忆（前额叶工作记忆）——带时空标签的叙事上下文；L8 认知工具执行层——工具集群，高阶认知任务调度；L0意识整合主环（扣带束Y轴，全局自我核心）——归纳+演绎整合，生成统一连续的意识流。
信息流：L1感知 → L2编码 → L3谐振绑定 → L4/L7记忆交互 → L0主环整合 → L5语言 → L6显现 → L8执行。
讲到L2时，尚超老师讲了医学史上著名的患者H.M.的故事：1953年，这位年轻人为治疗重度癫痫接受了双侧海马复合体切除手术，此后既丢失了术前十余年的记忆，也再也无法形成新的长期记忆——顺行遗忘与逆行遗忘同时出现，困扰了科学家半个多世纪。在CENOS的框架里，海马复合体是意识记忆的编码体系：没有它，发生的任何事都进不了长期记忆。
这套架构的思路，尚超老师类比于古腾堡印刷机和莱特兄弟的飞机：油墨、齿轮、金属字早已存在，发明只是把它们用一种巧妙的方式组合起来。CENOS也一样——以现有的计算机体系和Transformer架构的AI为齿轮，加上对脑科学的研究，组装出全新的计算架构。支撑"扫地机器人价格"的，是三个与Transformer差别最大的工程选择：
一，叙事中枢与语言模块显式解耦。底层维护一个多维叙事状态向量，语言只是它的编解码器；推理、规划、记忆访问全部在叙事层完成，不经过token。
二，用"谐振主环"替代Softmax全局注意力。全局整合由一个持续运行的闭合环振荡器完成，天然具备时间连续性，不需要靠上下文窗口硬撑。
三，分层长期记忆，索引与内容分离。参考脑中长期记忆的稳态特性，把记忆拆成索引/标签层与感知细节层，主环通过谐振选通按需召回，而不是把一切都塞进上下文窗口。
图：CENOS与Transformer的架构对比（源自嘉宾报告）
一张表看清差别：Transformer把知识和推理全部维护在一个巨大的模型权重里；CENOS把推理放在主环（L0）、知识放在外挂记忆——用尚超老师的话说，"这才是真正跟人的意识一致的架构"。
放到"Transformer之后"的版图里
图："Transformer之后"的类脑路线版图（源自嘉宾报告）
就在分享前不久，AMD宣布以82亿美元收购李飞飞创办的World Labs，折合人民币约500亿元。李飞飞的路线，是把Transformer用于训练图片与三维世界的表达——底层还是Transformer，外表做的是物理世界模拟。
杨立昆（Yann LeCun）在做AMI架构，用自编码加预测网络，走的是backbone的老路线图；他一直认为大语言模型是死胡同——现在的大模型"连猫的智力都不如"。深圳的原始智能（RWKV）与Mamba，则换了计算的骨架，是传统RNN体系的代表，token生成能力不差，但智力表现还不尽如人意。
尚超老师把它们放在一张表里：李飞飞给Transformer加上空间的输入，杨立昆换了预测空间，RWKV/Mamba换了计算骨架——前四家都在回答"怎么把Transformer做得更好"，而CENOS在回答"大脑为什么根本不是Transformer"。这个范式并不排斥使用Transformer：大模型仍是CENOS的基线之一，但只是齿轮之一。
三个层次的应用：从AI侧反哺神经科学
近期·通用认知AI。叙事中枢与语言接口的解耦架构，天然适合做长程规划、世界模型、Agent记忆系统——让模型先"想一段故事"，再决定说什么、做什么。团队目前的目标，是让架构在医疗、农业、法律这类专业场景里做到没有幻觉的输出："小林医生"、大智农业系统与数字人产品都在研发中。尚超老师举了个例子：做数字马云，不光要有马云的长相和声音，"最重要的是他说的话都是马云的思想"。
中期·脑机接口与神经调控。从"读单个神经元放电"升级为"与主环谐振场对齐"，面向意识障碍患者做闭环神经调控与tACS干预，最终通过佩戴式的脑电仪头盔完成，目标是改善自闭症、特定植物人与精神疾病患者的状态。
远期·神经健康。从"谐振失谐"的角度重新理解神经退行与脑震荡，把主环Q值、相位同步作为新型生物标志物。他给出的一组数字是：70岁以上老人超过三分之一会患阿尔兹海默症，80岁以上超过60%。寿命在提高，但很多人人生的最后十年、二十年是不健康的生存。
我们不满足于活得久，还要活得好——而活得好，最重要的是神经健康的水平。
现场问答
一问：为什么偏偏是"钙"？
叶毓睿老师问：除了钙电，还有没有"镁电""锂电"？钙在研究里凭什么占据特殊地位？
尚超老师的回答从宏观讲到微观。钠、钾、镁在体液里以离子态"乱跑"，很难与"本体"挂钩；钙不一样——骨头（羟基磷灰石）的核心依赖钙离子，人去世后留下来的是骨头，化石的核心也是骨头，连舍利子的核心成分还是钙。他由此提出：人类所在的脊椎动物，更应称为"钙基生命"，而非碳基生命。
最核心的论据在记忆。在他的理论里，神经管道内部会形成"有序的钙刻痕"，这种刻痕会被脑电波谐振体系读取、召回、巩固——记忆的形成、召回与巩固，说的就是这件事。《红楼梦》看第一遍和第一百遍，刻痕越来越深；战场上目睹战友牺牲的瞬间，刻痕深到难以抹平、难以整合，就成了PTSD。而人类记不住四五岁之前的记忆，是因为婴幼儿期白质轴突快速生长、髓鞘不断包裹，早期刻痕被覆盖——这个百年未解之谜，在他的体系里也解释得明明白白。
二问：Neuralink与"意识上传"，还差多远？
夏金超博士问起马斯克的Neuralink，以及脑机接口能不能用来给健康人做智能增强。尚超老师的回答相当直接：
Neuralink做了十多年、投入数十亿美元，目前只完成了20多例手术。它的做法是往灰质皮层里插入1024根柔软的电极，但在人脑上的接通率只有5%~8%——1000多根电极，接通的只有五六十根，"完完全全满足不了临床的要求"。动物实验里接通率反而不错，唯独在人脑上不去，原因至今没有定论。
至于"意识上传""给健康人植入"，他的判断是：10年到20年没有可能性，一点可能性都没有。现有手术只针对渐冻症、高位截瘫等特定患者，实现的是运动神经层面的控制；对情感与思想的读写，目前完全空白。对自媒体上"读心术"式的宣传，他提醒公众要有理性的识别力。
三问：AI有意识吗？"活"与"死"的分野
叶毓睿老师抛出一个他思考已久的问题：迈向AGI，AI要有主体性，就得先能区分"我"与"非我"——现在的AI有没有这个边界？
尚超老师的回答是全场讨论中最锋利的一句：现在的大模型，无论看起来多有共情，都是"死的"。你感受到它有意识，那叫回声壁效应——是你把自己的意识投射过去，它又反馈给你。仅凭目前的大语言架构，意识与主体性不可能出现，它仍是人类工具性的延伸，"跟我们过去有计算器、有电脑、有手机，本质上没有区别"。
他与叶毓睿老师有共识的部分是：主体性、主观能动性，确实是迈向AGI绕不开的一步。他的方案，是给未来的机器人与数字人"装上一颗灵魂"——用L0层模仿意识主环的工作逻辑。他打了个变形金刚的比方：那群机器人个个能打能说，但只有领袖的胸膛里装着一颗"领袖矩阵"；只有装上类似的新架构，才有条件谈意识、谈主体性。
那么"活"的定义是什么？他的答案叫认知永动机：像他手上那台用英伟达DGX Spark做的小盒子，7×24小时运转，消化主人给它的所有知识与材料，会主动上网查资料，但核心计算绝不上传云端；同一个问题不断给出各种版本的方案，直到它与用户对齐"这就是最佳方案"，再进入下一个认知迭代周期。人从胎儿期起意识就开始涌动，除了深度麻醉，直到死亡才停——"活着"，就是不停下来。
四问：物理世界模型，算力账算得过来吗？
来自温州、正在做具身智能的刘舜问：Luma的CEO炮轰李飞飞，说物理世界模型根本不存在、世界上只有一种智能——人工智能到底走出数字世界了没有？
尚超老师拆得很冷静：李飞飞做的是"在Transformer基础上套壳的空间智能"，预训练需要上万张顶级显卡，"没有几十个亿拿不下来"；但预训练能做，面向十亿级用户做推理服务却是另一回事——算力与电耗的账算不过来。OpenAI今年年初把视频生成模型关掉，就是因为它"赔得叮当响"；国内的视频模型同样难以处理15秒以上乃至1分钟以上的连续镜头，所以AI短剧里每隔几秒人物形象就会有些变化。
他的底层判断是：无论哪条技术路线，都建立在"没有搞懂人的智能"的基础上。《科学》杂志创刊125周年征集的125个科学问题里，意识之下的每一个子问题——语言、记忆、知觉——至今都没有共识。人的智能问题不解决，人工智能离真正的通用就还很远。
五问：你的路线，到底要多少算力？
叶毓睿老师追问一个现实问题：Scaling Law难以为继，CENOS对算力的需求有多大？
尚超老师用"知识与推理解耦"来回答。大语言模型算力爆炸的根子有两条：模型大了之后，参数要先装得下——DeepSeek满血版1.8T参数，量化压缩后至少需要1500G以上的内存/显存才装得下；对话一长，KV Cache的运算是平方级增长。而CENOS的推理在主环、知识在外挂记忆，两者不放在一个巨大的权重表里，计算的不是token而是叙事向量，不做预测，做整合——这正是人脑不靠大算力也能通用泛化的原因。
顺带他把算力的行业账也算了一遍：HBM被三星、海力士、美光三家垄断，英伟达RTX Pro 6000从发布时的6万元涨到12万元以上还不缺货；最先进的vera Rubin架构AI服务器只有双开门冰箱那么大，却相当于一层楼算力中心的算力。头部公司说"算力瓶颈还远没到"，是因为它们站在巨头角度还有大量后手没发力；但芯片制程已进入亚纳米级，原理不变的情况下继续放大，是几何级数的消耗。OpenAI、Anthropic们已经被绑定在这条路上，每个月要为算力支付十亿美元级的费用。他的研发方向因此格外明确——
我用最便宜的机器，干出比你超级大模型还要牛的智力输出。
写在分享末尾
从"预测下一个词"，到白质里的谐振场，再到九层架构，本期讨论不断回到同一个问题：大脑到底是怎么思考的？
需要说明的是，尚超老师自己也反复强调：CENOS目前是一个工作假说，很多主张还没有被实验完全证明，"不是自说自话、自圆其说的理论体系"，需要严肃的实验设计来检验。验证路线分两级：第一级是人类无创脑成像（fMRI/MEG/EEG），看"内心独白"压缩与展开时，叙事层与语言层是否真的解耦；第二级是与顶尖神经科学机构合作的非人灵长类在体因果干预——对主环环路做可逆干预，观察意识状态与谐振指标是否同步起落。他与中科院生物物理所、动物所等机构探讨的实验方案正在推进，恒河猴实验已接近立项。
如果这条路走通，意义不只在神经科学。回到标题那句话，尚超老师想做的是造一台先会"讲故事"、再会"说话"的机器——不是回答问题，而是通过实时的态势感知，让每个人都拥有属于自己的哆啦A梦，像钢铁侠拥有贾维斯：会说话、会共情、能深度看见你。
本期节目：2026年10月9日，「燕园叶话」第165期。
嘉宾：尚超老师，深知实验室（Deepspirit Labs）创始人，深耕计算机与认知神经科学二十余年，创立CENOS钙电神经本体系统理论。
主题：CENOS类脑AI架构：技术原理、架构实现与应用方向。
下一期预告
下一期，尚超老师老师还将与武汉大学计算机学院蔡恒进教授带来一场巅峰对话：从人脑到人工智能——起源、边界和未来。高维对话加圆桌讨论，话题会从最基本的概念一路聊到"新的脑机制怎么用、普通人可以做哪些有价值的事情"。
《元宇宙十大技术》培训班是由AI元宇宙产业委副主任委员兼联席秘书长、物链芯工程技术研究院元宇宙研究所所长、先进计算产业发展联盟智能计算组组长叶毓睿发起和创办的。叶毓睿长期关注区块链、VR/AR、AIGC、数字孪生、3D内容创作平台或规范（如Web3D、WebXR）等元宇宙等前沿技术领衔参与撰写的《元宇宙十大技术》一书系统地剖析了构成元宇宙的技术组成、原理、案例和未来趋势。他领衔并邀请了十多位领域的Top级专家撰写的《元宇宙十大技术》一书，系统地剖析了构成元宇宙的核心技术要点，该书得到了包括朱嘉明、肖风、姚前及四位院士等70多位资深专家的联袂推荐。 通过“燕园叶话”这个平台,叶毓睿希望能够推动元宇宙技术在社会各界的交流与普及。《元宇宙十大技术》一书为这个系列活动提供了理论基础和技术支撑。同时,叶毓睿还积极运用自己的人脉资源，邀请国内外元宇宙领域的专家学者前来主讲，保证了内容的专业性和前瞻性。
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