北大PI卢萌的“人脑地图”：格原万维拿近千万美元，先做研究者的工具

一家做“人脑基础模型”的公司，刚完成种子轮融资。

据36氪报道，AI4S（AI for Science）脑科学公司格原万维（LattixOrigin）已完成近千万美元种子轮融资，投资方包括顺为资本、云沐资本、Xirius和中关村资本。本轮资金将用于搭建干湿实验验证闭环，以及购买算力和组建团队。

格原万维的切口，不是脑机接口硬件，也不是神经调控设备。它想做的事更靠底层：用AI把从基因、细胞到脑区、全脑的多尺度信息打通，构建一套能够“理解大脑”的基础模型。如果把脑机接口比作修路和架桥，格原万维试图先画出一张足够精确的“人脑地图”，让后续的药物研发和干预手段有图可循。

格原万维的首席科学家卢萌，2011年赴剑桥大学攻读博士，此后在剑桥长期从事神经退行性疾病研究，2024年回国前担任高级研究员。在传统神经科学研究范式下，他搭建过细胞模型和分析算法，也借助成像技术追踪过疾病进程中细胞内部结构的变化。但这套工具能触及的尺度非常有限。

卢萌曾用“手持绣花针”来形容传统研究方式的局限——可以锚定极小的微观层面，却难以还原疾病发生和扩散的完整过程。

2024年回到北京大学担任助理教授后，卢萌正式启动了跨尺度人脑建模的工作，并出任格原万维首席科学家。他提到，大语言模型中的Transformer架构与生物信息之间存在底层上的相通之处：“如果把细胞比作长句子，每个基因就是一个词，细胞所处环境就是上下文，而上下文决定了基因表达水平、细胞在组织内的状态。”这意味着，大模型有可能成为连接分子、细胞、脑区与全脑功能的技术底座。

这个思路与格原万维的团队构成直接相关。卢萌的学术积累覆盖神经退行性疾病、细胞模型和成像分析，而公司要做的，是把这些分散的微观知识组织成一套可计算、可推理的跨尺度模型。卢萌强调，目标不是把AI当作嵌入既有研究流程的工具，而是“站在AI视角重新组织生物学研究”：先有高质量、标准化的数据，再让模型从海量信息中学习底层规律，而不是把人的主观预设强加给模型。

格原万维目前已经训练出初代DigitalBrain-M1人脑基础模型。公开信息显示，该模型整合的人脑细胞数据总量达到近亿级，在部分脑区的功能解析上，与影像组学结果高度吻合。

支撑M1的是格原万维构建的DigitalBrain-Atlas——一个经过标准化整合的全脑单细胞资源库，M1正是基于这一数据底座训练出来的模型。

“与影像组学高度吻合”这一验证结果的意义在于，它提供了一个可被独立检验的锚点。影像组学是当前脑科学研究中相对成熟、可重复的技术路径，DigitalBrain-M1在部分脑区的解析结果能够与之对齐，说明模型至少在特定尺度上捕捉到了具有生物学意义的信号，而非纯粹的数据拟合。当然，这距离“理解全脑”还有很长的距离，但作为初代模型，它完成了一次关键的概念验证：跨尺度数据整合在技术上是可行的。

按照卢萌的规划，DigitalBrain系列模型的长期目标，是成为人脑研究领域的“GPT”。他表示，希望研究者未来可以依托这套系统快速发现靶点、解析疾病机制、寻找更优的干预路径；在更远的未来，它也可能为理解智能本身提供一种新的研究工具。

格原万维的融资，放在2026年脑机接口和脑科学赛道的整体语境中，有一个容易被忽略的差异：它不做终端产品，也不直接面对患者。它卖的是研究能力。

这与当前脑机接口产业的资本逻辑形成对照。据新华财经报道，在2026年10月的一场行业研讨会上，投资机构的判断被概括为：资本对脑机接口公司的选择，正在从“看概念”转向“看落地”，临床进度、商业化能力、跨学科团队和供应链自主可控成为重点评估维度。换言之，越靠近临床和产品的公司，越容易在当前的融资环境中获得定价。格原万维走的是一条更上游的路——它不产生临床数据，但它试图让产生临床数据的过程变得更快、更准。

这条路径的风险和机会都很清晰。风险在于，AI4S脑科学仍处于极早期，跨尺度人脑模型的科学有效性需要长时间验证，干湿实验闭环的搭建也需要持续的算力和人才投入。机会在于，如果模型真的能够在靶点发现和机制解析上展现出可重复的效率优势，它将不只是某一家公司的工具，而可能成为整个脑科学研发体系的基础设施。沙利文在《2026年全球脑机接口产业发展白皮书》中把当前阶段定义为“从基础科研走向临床转化与验证的关键窗口期”，而格原万维所做的事，在分析视角下处于窗口期的更前端——为后续的转化和验证提供底层认知工具。

卢萌对此有清醒的预期。他坦言，将这套跨尺度解析人脑的构想落地，仅凭高校实验室的资源很难维持；算力、跨学科人才、干湿实验闭环，每一步都需要持续的资金投入。近千万美元的种子轮，买到的是一段验证时间：模型能否从“部分脑区吻合”走向更系统的功能解析，干湿实验能否形成有效反馈，将决定格原万维是停留在一个有价值的科研项目，还是真正成为人脑研究的基础设施。

人脑有近860亿个神经元，理解它的难度，可能不亚于理解宇宙。格原万维的赌注是：在AI足够强的这个时间点上，换一种方式去理解它，或许比过去十五年沿着单一尺度深挖更接近答案。

参考资料：

1. 36氪《顺为投了一位北大PI，想用AI「解密」人脑》（2026年10月24日）

https://mp.weixin.qq.com/s/xCRQgsQimZ27SMEhIc2KBQ

2. 新华财经《多方共议脑机接口临床突破与规模落地》（2026年10月21日）

https://www.cnfin.com/cy-lb/detail/20261021/4484233_1.html

3. 沙利文《2026年全球脑机接口产业发展白皮书》（2026年10月26日）

https://www.frostchina.com/content/insight/detail/6adb24920fbe2b6ae5c1fed5

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