估值破百亿的AI公司在将“果蝇大脑”放到世界模型中

一只数字果蝇在虚拟码头中飞行，周围的场景随着移动在实时变化中。在另一段演示中，数字果蝇进入了一处人造集市，飞到了水果摊里。这个实时环境来自于人工智能实验室Odyssey开发的世界模型Odyssey-3。

Odyssey在社交平台X上称，他们将“果蝇大脑”放进了这一模型，让它在完全由机器生成的模拟世界中自主飞行。

数字果蝇在虚拟码头中飞行

数字果蝇在虚拟菜市场中飞行

这项演示将两条技术路线放进了同一个系统：一条利用果蝇神经连接数据构建计算模型，另一条利用生成式人工智能提供可交互的环境。具体来说，果蝇模拟软件负责产生移动指令，Odyssey-3负责生成周边世界。不过，团队并未提供可以复现这一系统的技术细节，包括神经模型的数据来源、感官输入方式和运动输出机制。

要理解这项演示，需要分别看清神经连接图谱、神经活动模拟，以及生成式世界模型各自承担的工作。

果蝇神经模拟的基础，是连接组，也就是记录神经元及其突触连接关系的图谱。研究人员通过电子显微镜获取脑组织图像，再借助计算工具重建神经元形态、识别连接，并进行校对和标注。

2024年，FlyWire团队在《自然》发表成年雌性果蝇全脑连接组，包含139,255个神经元，以及这些神经元之间约5,450万个突触。它提供了可供查询和分析的神经线路结构，使研究人员能够沿着连接追踪感觉信息可能经过的通路。

另一项相关资源是MaleCNS，覆盖成年雄性果蝇的中枢神经系统。其范围包括大脑和腹神经索，与仅覆盖大脑的连接组有所不同。项目页面记录，MaleCNS v1.0于2026年6月发布，相关论文于同年9月发表。该项目由HHMI Janelia的FlyEM团队、剑桥大学、英国医学研究理事会分子生物学实验室和Google Research等机构合作完成。

不同连接组在性别、组织覆盖范围和处理版本上存在差异，因此不能仅凭神经元总量将它们视为同一套数据。目前Odyssey对外的报道中并没有明确说明，这次演示使用的是FlyWire、MaleCNS，还是其他数据及其子集。

连接组记录的是结构。要让这些结构在计算机中运行，还需要规定每个模拟神经元如何响应输入、何时产生信号，以及信号如何沿突触传递。

2024年，Philip K. Shiu及合作者发表了一项果蝇脑计算模型研究，将神经连接关系和预测的神经递质类型用于构建“漏积分发放”模型。这类模型以简化的数学规则描述神经元：输入使内部状态积累，状态随时间衰减，达到阈值后产生一次脉冲。

研究人员利用该模型研究进食和触角清洁等感觉运动过程，并结合光遗传学和行为实验检验部分预测。论文展示的是特定神经回路及行为机制的建模能力，其验证范围并不等于完整复现果蝇的全部行为。

让神经模型产生信号之后，还需要把信号连接到身体和环境。一个完整的感觉运动闭环通常包括：环境产生刺激，刺激被转换为神经输入；神经模型更新活动；部分输出被转换为运动指令；身体运动改变下一时刻接收到的刺激。

2026年3月，Eon Systems公开介绍过一套相关系统。它将基于果蝇连接组的神经模型，与NeuroMechFly虚拟身体及MuJoCo物理引擎连接起来。演示中的数字果蝇能够接近食物、清洁身体并执行进食动作。

Eon披露，该系统通过选定的下行神经输出控制转向、前进等行为，再由已有的身体控制器执行具体运动。脑与身体之间每15毫秒同步一次。这意味着，从神经模型到身体动作之间，还存在经过设计的接口和控制环节。

在Odyssey的演示中，世界模型承担的是环境生成工作。

根据公司公开的技术介绍，Odyssey-3采用多步视频扩散Transformer，并根据此前的观测和动作输入预测后续状态。其训练数据包括互联网视频、带有时间标注的事件描述、与输入对齐的游戏录像，以及模拟刚体交互数据。

这种技术路线让场景能够随输入持续展开。对接入其中的智能体而言，环境输出构成新的观测，智能体产生的动作又成为环境继续生成的条件。

不过，世界模型能够生成连贯画面，与它是否准确模拟碰撞、距离、运动规律和物体状态，是不同的验证问题。Odyssey在官方介绍中也指出，生成世界的视觉质量、控制响应和记忆等评测，并不能替代面向具体机器及任务的行为评估。

因此，果蝇演示涉及至少两套需要分别验证的系统：神经模拟是否产生符合预期的控制信号，以及生成环境是否对这些信号作出稳定、可解释的响应。

接下来我们扒一下此次项目中的Odyssey和Odyssey-3。

Odyssey成立于2023年，由Oliver Cameron和Jeff Hawke共同创办，二人分别担任首席执行官和首席技术官。Cameron曾在Voyage和Cruise工作，Hawke曾任职于Wayve，两人的经历均涉及自动驾驶与人工智能。

公司将研发方向定位为通用世界模型：从观测数据中学习物体运动、环境变化以及动作产生的后果，并将学到的表示用于环境生成和机器控制。

2026年6月，Odyssey宣布完成3.1亿美元B轮融资，估值14.5亿美元，由Natural Capital领投，Amazon、GV、AMD Ventures、EQT和IQT等参与。

Odyssey的模型迭代从可交互画面逐步扩展到环境模拟与智能体训练。2025年5月，公司推出Odyssey-1，提供可通过操作探索的世界模型研究预览；同年10月推出Odyssey-2，支持在视频生成过程中持续输入文本，让内容即时响应。

Odyssey-2的公开说明给出了这一转变的技术背景：开放式交互要求模型仅依据已经发生的内容和当前输入预测后续画面，而不能预先依赖整段视频的未来信息。公司当时披露，该模型以每50毫秒生成一帧的速度输出视频，约为每秒20帧。2026年9月，Odyssey首次公开介绍Odyssey-3。并展示了机械臂操作、与Flexion合作的人形机器人控制、车辆驾驶和无人机等实验。公司称，机械臂实验使用数十小时示范数据；驾驶实验保持世界模型主干参数冻结，利用20小时模拟驾驶数据训练较小的策略网络，输出车辆前方的路径点。

在本次项目中，Odyssey展示了数字果蝇在生成式场景中活动的片段，并将其描述为果蝇脑模拟与Odyssey-3的结合。

虽然未有公开信息展示模型实际运行了多少神经元和突触，采用什么神经动力学规则，画面如何转换为感觉输入，以及神经输出如何控制飞行。

但其展示了不同学科正在快速交叉进行中。Odyssey此次展示的具体交汇点，是把生物神经结构启发的控制系统接入实时生成的环境。连接组提供神经线路约束，计算模型赋予线路动态规则，控制接口将输出转换为动作，世界模型则生成动作之后的环境观测。

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