9 月 3 日，Google Research 和 HHMI Janelia 研究园区发布了雄性果蝇（Drosophila melanogaster）完整的脑和中枢神经系统连接组——MaleCNS v1.0。166,000 多个神经元，约 1.25 亿个突触连接，迄今按神经元数量计最大的完整脑图谱。十年项目，论文发在 Cell。
四天后，有人把这套神经系统接进了 1993 年的《毁灭战士》。
图：雄性果蝇脑与中枢神经系统部分神经元的 3D 重建。来源：Google Research
一张接线图是怎么造出来的
连接组学（connectomics）的流程并不神秘：把神经系统切成数百万张超薄切片，逐一用电子显微镜成像，再用 AI 把二维图像拼接成三维重建，追踪出每一条神经通路。Google 的核心工具叫 flood-filling networks——从一个像素出发，用卷积网络判断哪些像素属于同一个神经元，一路「淹没」出整个细胞的形状。
难的部分在后面。AI 重建的误差必须由人类专家逐条校验（proofread），Janelia 的团队为这套雄性果蝇连接组做了完整的人工校对。这一步目前仍需数年人力，也是 Google 下一阶段想用 PATHFINDER 等系统压缩的成本：他们甚至开始把合成神经元掺进训练数据，来提升重建的速度和精度。
果蝇这条线上的里程碑，摆在一起看更清楚：
| 时间 | 图谱 | 神经元 | 突触 | 范围 |
|---|---|---|---|---|
| 2020 | 半脑（hemibrain） | 2.5 万 | 2,100 万 | 雌性果蝇半个脑 |
| 2024 | FlyWire 全脑 | ~14 万 | ~5,000 万 | 雌性果蝇全脑 |
| 2026.09 | MaleCNS v1.0 | 16.6 万 | 1.25 亿 | 雄性全脑 + 腹神经索 |
MaleCNS 的关键增量是腹神经索（VNC）——果蝇版的脊髓。到此为止，从听觉、视觉、嗅觉输入到运动输出的完整通路，第一次在同一份图谱里闭合。雌雄两套完整连接组也都齐了，对比之下可以直接看到性别二态的神经元差异，比如控制求偶和攻击行为的那些回路。
Doom 是怎么玩的
软件工程师 Alex Wormuth 的做法分三步。每一帧游戏画面刺激模型的感觉神经元；神经活动被映射为游戏控制；果蝇在游戏里受击时，模拟器向两个 PPL101 多巴胺细胞发送电脉冲，充当强化信号——试图搭一个生物版的强化学习回路。他把代码开源了，还挂了个实时页面展示训练过程，配的问题是「这只果蝇能学会活下来吗」。
答案是：目前还看不出。这是整个新闻里最需要泼冷水的地方——所谓「果蝇玩 Doom」，现在只是让一套真实接线图在游戏刺激下产生输出，离「学会」还有非常远的距离。
图：MaleCNS 连接组覆盖的三大区域——中央脑（绿）、视叶（紫）、腹神经索（蓝）。来源：Google Research
类似的实验很快扎堆。程序员 Jessica Paquette 用同一套 16.67 万神经元模型操控《超级马里奥 64》，放出的片段里马里奥反复一头撞进墙里——她自述这个项目「literally 100% vibe coded with GPT Astra，纯粹为了好玩」。还有人把连接组接进了《Beat Saber》和《Minecraft》。
这些演示的技术含量确实有限，但它们验证了一件事：一套按生物实测定线的神经回路，可以吃进任意感觉数据、吐出功能性的输出。以前做神经网络只能「受大脑启发」，现在可以拿着一份已知的真实接线，观察它在输入和反馈下的行为。
还有一只被放上网的果蝇
第三方项目里走得最远的是 flybrain.online。它加载了公开数据集中 165,122 个已追踪神经元和 1,028 万条带符号连接（乙酰胆碱兴奋，GABA 和谷氨酸抑制），每个神经元按泄漏积分放电模型（leaky integrate-and-fire）运行——静息电位 −52 mV，阈值 −45 mV，时间常数 20 ms。
它的「眼睛」是把浏览器页面截图采样进 892 个视网膜六边形柱，接到薄片层的 L1 和 L2 单极细胞上——这是果蝇复眼里真实存在的第一级视觉中转。「手」则直接用了果蝇真实的下行神经元：
| 神经元 | 果蝇里的功能 | 在模拟里控制什么 |
|---|---|---|
| DNa02 | 左右转向（左右差分） | 光标的横向移动 |
| DNa01 | 前进爬行 | 光标纵向移动 |
| MDN | 「Moonwalker」倒退神经元 | 撤销动作 |
| DNp09 | 触发冻结（停走） | 鼠标点击 |
训练没有动接线本身，只用演化策略调了每类神经元的突触增益： held-out 测试得分 +20.85，未训练基线 +2.65。然后这个项目做了一件更出格的事——它让这只果蝇浏览真实网页（维基百科、古登堡计划、arXiv 等），甚至用 DNp09 的「点击」在链上发起交易，给自己发了一个代币 $FLYBRAIN，配对资产是 GOOGL。
图：flybrain.online 的实时页面，165,122 个神经元在线运行。来源：flybrain.online
有意思的是这个项目的「诚实清单」。页面明说了模拟的边界：果蝇看网页大约只有 30×30 像素的分辨率，文字对它就是纹理；浅色界面会直接致盲——它的视网膜是亮度图，全部调优都在深色界面上完成（深色界面填表 2/3，浅色 0/3，这个差距反而证明了眼睛真的在工作）；它没有目标，没有语言，页面上的第一人称日志全部由一个 LLM 旁白基于神经遥测代笔；奖励信号也是人设的——真果蝇的奖励是糖，这里用新鲜感顶替。
这套自我拆台式的声明，比很多 AI 产品的宣传页诚实得多。
一张静态接线图能算出什么
把这些演示放在一起，值得分清三件常被混为一谈的事。
连接组是一张静态接线图。突触强度、神经调质状态、每个离子通道的参数——这些让大脑「活起来」的变量，图谱里并没有，模拟里全是研究者设的假设。166,000 个神经元放不了电影，也装不下任何记忆。
但它不是「受生物启发的神经网络」。后者是工程师按需求画的拓扑，前者是电镜下一根根数出来的真实接线——连接的方向、符号（兴奋/抑制）、甚至 KC→MBON 通路在多巴胺下只做抑郁式可塑性这种细节，都是实测来的。拿着它做模拟，问「这套真实接线在输入下会算出什么」，跟跑一个人工网络是两类实验。elephantnose fish 后脑的那篇 Nature 工作已经证明了这条路能走通：静态连接组加上其他数据，可以做出迄今最完整的脊椎动物学习机制模型。
最后是发布模式本身。数据集 9 月 3 日上线，9 月 6 日就有了 Doom 演示，一周内从强化学习回路跑到链上交易。一份 CC-BY 协议的科学数据，四天内变成了全球开发者的公共试验场——这个速度才是这次事件真正的叙事。Google 已经把下一个目标定在鱼和小鼠身上。人脑有 860 亿个神经元，距离能跑进《毁灭战士》还早。但方向已经不用再论证了。
参考链接： Google Research: A connectomics milestone: Mapping the complete male fruit fly brain Cell 论文：Sexual dimorphism in the complete connectome of the Drosophila male central nervous system TechSpot: Google mapped a fly’s nervous system and developers are using it to play Doom HotHardware: Google Mapped A Fruit Fly Brain, So Engineers Taught It To Play Doom flybrain.online：项目页面与「what is not real」声明
