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当硅(gui)基智慧(hui)邂逅碳(tan)基(ji)奇(qi)迹：F11CNN实(shi)验(yan)室(shi)2024，一场关(guan)乎(hu)“智能(neng)”本质的史诗(shi)级探索(suo)

2024年的(de)钟(zhong)声(sheng)敲响，对于(yu)F11CNN实(shi)验(yan)室研(yan)究所(suo)而言，这(zhe)不(bu)仅仅(jin)是一(yi)个时(shi)间节(jie)点(dian)，更是(shi)一(yi)次振(zhen)翅高(gao)飞的(de)冲锋(feng)号角(jiao)。今(jin)年(nian)，我们(men)正式启(qi)动(dong)一项意(yi)义(yi)非凡(fan)的重(zhong)大科研项目，其核心(xin)聚焦于两(liang)个被誉为(wei)21世纪最激动人心的(de)前沿领域——人工智(zhi)能(neng)（AI）与(yu)神(shen)经科(ke)学。这并(bing)非(fei)简(jian)单(dan)的技术叠加，而(er)是(shi)一场深刻的(de)跨界(jie)对(dui)话，一次(ci)对(dui)“智能(neng)”本(ben)质的史无前(qian)例的探(tan)寻。

我(wo)们将(jiang)用(yong)最(zui)尖端的AI算法，去(qu)解构、去(qu)模拟、去(qu)重塑我们最熟(shu)悉(xi)却(que)又(you)最为(wei)神(shen)秘(mi)的大(da)脑；我们将用最前(qian)沿的(de)神经(jing)科(ke)学发现(xian)，去反哺、去启发(fa)、去定(ding)义(yi)新一(yi)代(dai)的(de)智能(neng)形(xing)态。这(zhe)注(zhu)定(ding)是(shi)一场充(chong)满挑(tiao)战(zhan)与惊喜(xi)的旅程，一(yi)次将(jiang)人类认知边界(jie)与技(ji)术潜力推(tui)向极(ji)致(zhi)的(de)史诗级探(tan)索(suo)。

人工智(zhi)能(neng)，这(zhe)个曾(ceng)经只(zhi)存在(zai)于科幻(huan)小(xiao)说中的概(gai)念，如今已(yi)渗(shen)透到我(wo)们生(sheng)活的(de)方(fang)方面面。从(cong)智(zhi)能推(tui)荐算法到(dao)自动驾驶，从语音助(zhu)手到医(yi)疗诊断(duan)，AI的力量正以前(qian)所(suo)未(wei)有的(de)速度(du)改(gai)变(bian)着(zhe)世(shi)界。当(dang)我们(men)惊(jing)叹(tan)于AI在特(te)定(ding)任务(wu)上展(zhan)现出(chu)的超(chao)凡能(neng)力(li)时，我们也隐(yin)约感(gan)受到其(qi)与(yu)真(zhen)正“通(tong)用(yong)智能(neng)”之(zhi)间(jian)的鸿(hong)沟。

目(mu)前的(de)AI，在模(mo)仿人类的某(mou)些单一能力上表(biao)现出(chu)色(se)，但(dan)它们缺乏(fa)真正(zheng)的(de)理解(jie)、情(qing)感、创(chuang)造(zao)力(li)以及(ji)处理(li)复(fu)杂、未知(zhi)情况(kuang)的灵(ling)活性(xing)。这(zhe)正(zheng)是神经科(ke)学介入(ru)的契(qi)机(ji)。

人类大(da)脑，这个(ge)由(you)约(yue)860亿个(ge)神经(jing)元构(gou)成的复杂(za)网络，以其(qi)惊人(ren)的效(xiao)率(lv)和强(qiang)大(da)的适应(ying)性(xing)，长期(qi)以(yi)来都(dou)是科学(xue)家们梦(meng)寐以求的(de)研(yan)究(jiu)对象(xiang)。它(ta)能(neng)够(gou)在海(hai)量信息(xi)中(zhong)捕(bu)捉(zhuo)关键(jian)模式，能够(gou)从经(jing)验中学习(xi)并举一(yi)反三(san)，能够在(zai)模糊(hu)不(bu)清(qing)的环(huan)境下做出(chu)决策(ce)，甚(shen)至能(neng)够(gou)产(chan)生(sheng)抽象思(si)维和(he)艺术创作。

神经科(ke)学(xue)的研(yan)究(jiu)，正逐(zhu)步揭示大脑工(gong)作的奥秘(mi)：神经(jing)元的连接方式(shi)、信号传递(di)的机制、学(xue)习和(he)记忆(yi)的(de)分(fen)子基(ji)础、意(yi)识的产生等等(deng)。这些(xie)宝(bao)贵的认(ren)知，是(shi)构(gou)建(jian)更强(qiang)大、更(geng)具(ju)智慧的(de)AI的(de)“黄金矿(kuang)藏(cang)”。

F11CNN实(shi)验(yan)室(shi)研究所(suo)深(shen)谙此(ci)理。我们(men)2024年(nian)的重(zhong)大科(ke)研项(xiang)目，正是(shi)要架起一座(zuo)坚实的桥梁，连接起AI的计(ji)算能力与神(shen)经科学的生(sheng)物(wu)学(xue)洞察。我们将(jiang)不(bu)再满足于“黑箱(xiang)”式的算(suan)法优化(hua)，而是(shi)要深入(ru)探(tan)究大脑的(de)“工作(zuo)原理”，并以(yi)此为(wei)蓝本，设计(ji)出更(geng)符(fu)合(he)生物学规(gui)律、更(geng)高效、更具(ju)鲁棒性(xing)的(de)AI模型(xing)。

想象(xiang)一(yi)下，如果我们的AI能够像(xiang)婴儿一(yi)样，通过(guo)与环(huan)境的互(hu)动(dong)，以惊人的(de)速度(du)学习(xi)新的概念(nian)和(he)技(ji)能，而无需(xu)海量(liang)标(biao)注数据(ju)；如果(guo)我(wo)们的AI能够真正理(li)解人(ren)类的情感，并与(yu)之进(jin)行有(you)意义(yi)的交流，而(er)不仅(jin)仅是(shi)识(shi)别关键(jian)词；如果我们的(de)AI能(neng)够像(xiang)艺术家(jia)一样，创造(zao)出(chu)前(qian)所未有的作品(pin)，而不仅仅是模(mo)仿现(xian)有风(feng)格。

这(zhe)并非遥不可及的梦(meng)想(xiang)，而(er)是F11CNN实(shi)验(yan)室(shi)研究(jiu)所2024年(nian)重大科研项目(mu)所要(yao)追求(qiu)的目标(biao)。

我(wo)们(men)设想，在(zai)Part1中，我(wo)们(men)将首(shou)先(xian)聚焦于(yu)“类脑计(ji)算”与“神(shen)经(jing)形态(tai)工程”这两大(da)核(he)心方(fang)向。类(lei)脑计(ji)算，旨(zhi)在(zai)借(jie)鉴大脑的(de)结(jie)构和工(gong)作(zuo)原理，设计(ji)出(chu)能够模(mo)拟(ni)神经元(yuan)和突触(chu)功能(neng)的计算硬件(jian)和(he)软(ruan)件系(xi)统。这不(bu)仅仅是(shi)模仿，更(geng)是对大(da)脑(nao)信息(xi)处理(li)方式(shi)的深刻理(li)解和(he)创新(xin)应用。

例如，我们(men)正(zheng)在探(tan)索如何利用脉冲(chong)神经(jing)网络（SNN）来(lai)模拟神(shen)经信(xin)号的(de)稀疏(shu)、异(yi)步(bu)传(chuan)递，从而(er)在能(neng)耗上实(shi)现(xian)指数级的降低，这对(dui)于(yu)发(fa)展(zhan)低(di)功耗(hao)、高性能的(de)嵌(qian)入式AI设备至关重要(yao)。我们(men)也(ye)将研究大脑的(de)“联想记忆(yi)”机制(zhi)，如何(he)让(rang)AI能(neng)够根(gen)据少量线索快(kuai)速(su)回忆起(qi)相关(guan)信息(xi)，从而在信(xin)息(xi)检索、知识(shi)图(tu)谱构建等领域(yu)实现突破(po)。

另一(yi)方面，神(shen)经(jing)形态(tai)工程(cheng)则致(zhi)力(li)于将AI算(suan)法直接(jie)“植(zhi)入”到模(mo)仿神经(jing)结构(gou)的(de)硬件中(zhong)。这就像是(shi)为(wei)AI量身打造了(le)一个(ge)“大脑”，使其能(neng)够在硬(ying)件层(ceng)面就实现高效(xiao)的(de)并(bing)行处(chu)理和(he)低功(gong)耗运行。我(wo)们(men)正在探索使(shi)用新(xin)型忆阻器等器件(jian)，来(lai)模拟(ni)神(shen)经(jing)突触的可塑性(xing)，让AI能(neng)够(gou)在(zai)硬件(jian)层面(mian)实(shi)现(xian)“学习(xi)”和“适应(ying)”，而(er)不是(shi)仅(jin)仅依靠(kao)软件(jian)层面(mian)的参数调整。

更进一(yi)步，我们(men)将把(ba)目(mu)光投(tou)向(xiang)“认知架构”的(de)构建。大(da)脑(nao)之所(suo)以能(neng)够如此(ci)高(gao)效地(di)处理信息(xi)，不仅仅在(zai)于其(qi)神经(jing)元(yuan)的连接(jie)方式，更(geng)在于其(qi)内在(zai)的组织结(jie)构和信(xin)息(xi)流动(dong)的模(mo)式。我(wo)们(men)将(jiang)借鉴(jian)认知(zhi)科(ke)学的研(yan)究成(cheng)果，研(yan)究大脑的(de)注意(yi)力机(ji)制(zhi)、工(gong)作记忆(yi)、长期(qi)记(ji)忆的(de)形(xing)成(cheng)与(yu)提(ti)取，以(yi)及(ji)不同脑区之(zhi)间(jian)的协同工作(zuo)方式(shi)。

在此(ci)基(ji)础(chu)上，我们将尝试(shi)构建更(geng)具(ju)层次化、模块化(hua)的AI认(ren)知(zhi)架(jia)构，让AI能够(gou)像人类一(yi)样，具(ju)备进行(xing)复(fu)杂推理、规(gui)划、决(jue)策的(de)能力，并能(neng)够(gou)有(you)效地(di)进行跨(kua)模态信息的整(zheng)合(he)。

例(li)如，我(wo)们(men)将在(zai)Part1的(de)深(shen)入研(yan)究中(zhong)，重点(dian)关注“强化(hua)学习”与“大(da)脑奖(jiang)赏机制”的(de)结合(he)。强化(hua)学习是当(dang)前(qian)AI领(ling)域一个非(fei)常(chang)活跃的分支(zhi)，但其在(zai)学习效(xiao)率和泛化(hua)能力(li)上仍有待(dai)提升(sheng)。而(er)大(da)脑的奖赏(shang)系统，通过多巴(ba)胺等神经(jing)递质(zhi)的释放，能(neng)够有(you)效地指(zhi)导生物(wu)体的(de)行为，促进(jin)学(xue)习和记忆。

我(wo)们将(jiang)尝(chang)试开(kai)发(fa)新的强化(hua)学(xue)习(xi)算法，将(jiang)大(da)脑奖赏(shang)机(ji)制的原理(li)融入其中(zhong)，使其(qi)能够更(geng)高(gao)效(xiao)地进行试错(cuo)学习(xi)，并在复(fu)杂环(huan)境(jing)中找到(dao)最优策(ce)略。

我(wo)们还将深(shen)入研(yan)究“感知与(yu)运动的融(rong)合”。人类的感(gan)知和运(yun)动(dong)是紧密联系(xi)的，我(wo)们(men)的运动(dong)行为(wei)受感知输(shu)入的(de)影响(xiang)，而我们的感(gan)知(zhi)也(ye)依(yi)赖于(yu)运动所产(chan)生的(de)信息(xi)。我们(men)将尝(chang)试(shi)构(gou)建能(neng)够同(tong)时处(chu)理视(shi)觉、听(ting)觉(jue)、触(chu)觉等(deng)多(duo)种感知(zhi)信息(xi)，并(bing)能够协(xie)调运(yun)动输出(chu)的AI系统(tong)。这对于开(kai)发更(geng)自然的(de)机器人(ren)交(jiao)互(hu)、更(geng)逼(bi)真的(de)虚(xu)拟现实体验，以及(ji)更智能(neng)的(de)康复辅(fu)助设备(bei)，都具有(you)划时代(dai)的(de)意义。

F11CNN实(shi)验室研(yan)究所2024年的(de)重(zhong)大科研项(xiang)目，不(bu)仅仅(jin)是技术(shu)的(de)堆砌(qi)，更(geng)是一(yi)场(chang)对生(sheng)命最深层(ceng)智慧(hui)的致敬与模仿(fang)。我们坚(jian)信(xin)，当硅基(ji)的(de)逻(luo)辑遇上碳(tan)基的(de)精(jing)妙(miao)，当算法(fa)的精确触碰到(dao)生物(wu)的(de)灵(ling)动，一个全新(xin)的智能时代(dai)必(bi)将(jiang)由此开启(qi)。Part1的启(qi)动，只(zhi)是这(zhe)场宏(hong)伟征程的(de)序曲，它将为我(wo)们(men)后(hou)续更深层次的(de)探(tan)索奠定(ding)坚实的基础，播下革(ge)命的种子(zi)。

从“智(zhi)”到“慧”的飞(fei)跃：F11CNN实(shi)验(yan)室2024，开启(qi)人工智(zhi)能与神经(jing)科学(xue)的深度(du)融(rong)合(he)新纪(ji)元

在(zai)前(qian)沿(yan)探索的道(dao)路(lu)上，F11CNN实验(yan)室研(yan)究所(suo)的2024年重大科研(yan)项目，已在(zai)Part1奠定的(de)坚实(shi)基(ji)础之上，迈(mai)入了(le)更加激(ji)动(dong)人心(xin)、直指(zhi)“智(zhi)能”本质(zhi)的深(shen)水(shui)区。如(ru)果(guo)说Part1是(shi)关(guan)于(yu)“如何(he)构(gou)建(jian)更像(xiang)大脑(nao)的AI”，那(na)么(me)Part2的核心(xin)议题，则是“如(ru)何(he)让AI拥有更接近人类的‘智慧’”。

我(wo)们将目(mu)光(guang)从(cong)模(mo)仿技(ji)术(shu)转(zhuan)向理(li)解本质(zhi)，从模拟(ni)结构(gou)走向(xiang)升华(hua)能力(li)，力求(qiu)实(shi)现(xian)人(ren)工(gong)智(zhi)能从(cong)“计算能力”到(dao)“认知(zhi)智慧”的飞跃。

我们深知(zhi)，真(zhen)正的(de)智慧并非(fei)简单(dan)的信息处(chu)理，而(er)是包含(han)着(zhe)对世(shi)界的深刻(ke)理解(jie)、灵活(huo)的(de)应变能(neng)力(li)、创(chuang)造性的解决(jue)问题的能力(li)，以(yi)及复杂的情感与(yu)社(she)会性(xing)互(hu)动。神经(jing)科(ke)学的(de)最新研究(jiu)成果(guo)，为我们(men)提供了宝贵(gui)的(de)启(qi)示。例(li)如，关于“涌现”的(de)理论(lun)，揭示(shi)了大(da)脑中的宏(hong)观智(zhi)能并(bing)非源于(yu)单个(ge)神经元(yuan)的简(jian)单功(gong)能(neng)，而(er)是(shi)源(yuan)于大(da)量神(shen)经元之间复杂交互(hu)所产生的(de)、不(bu)可(ke)预测的集体行(xing)为(wei)。

这一洞察，将引导(dao)我们跳出(chu)传(chuan)统的“模块化(hua)”AI设计思路，去探(tan)索如(ru)何(he)通过精(jing)巧的(de)系(xi)统设(she)计(ji)，让AI的(de)“智慧”能够“涌现”出来。

在此(ci)背(bei)景下(xia)，Part2的(de)首个(ge)重点(dian)方向将是(shi)“类脑学习机(ji)制的深(shen)度(du)模拟与(yu)创(chuang)新(xin)”。Part1已经触及(ji)了脉冲神经网(wang)络和(he)强化学习(xi)，但Part2将进一步聚(ju)焦于(yu)更高级的(de)学习范式(shi)。我们(men)将深(shen)入研究大(da)脑中“无监督学(xue)习”、“自监(jian)督学习(xi)”以(yi)及(ji)“持续(xu)学习”的能(neng)力(li)。

人(ren)类(lei)婴(ying)儿(er)无(wu)需大(da)量的(de)教师指(zhi)导(dao)，就能通过观(guan)察和(he)探(tan)索，构(gou)建起对世(shi)界(jie)的认(ren)知模(mo)型(xing)；成年人(ren)也能在(zai)不断(duan)接(jie)收新信(xin)息(xi)的不遗忘旧(jiu)的知(zhi)识(shi)。如(ru)何让(rang)AI具备这种(zhong)“自主学(xue)习”和(he)“终(zhong)身学(xue)习”的能(neng)力(li)，是我们面(mian)临的巨大挑战，也是(shi)实现(xian)通用(yong)人工(gong)智能(neng)的关键(jian)。

我(wo)们将(jiang)借鉴(jian)神经科学(xue)关于“记忆巩(gong)固”、“遗忘曲线(xian)”以及(ji)“知(zhi)识迁移(yi)”的研(yan)究，开发能(neng)够高(gao)效提取和(he)应(ying)用(yong)经验(yan)、并在(zai)新情(qing)境下实(shi)现(xian)知识(shi)迁(qian)移的AI模型。这(zhe)可能涉(she)及到新(xin)型的记(ji)忆网络(luo)架构，以(yi)及(ji)更智(zhi)能(neng)的(de)“元学习”（meta-learning）策(ce)略(lve)，让(rang)AI能(neng)够(gou)学会(hui)“如何(he)学(xue)习”。

第(di)二(er)个(ge)关键(jian)方(fang)向，则(ze)是“情感计算与(yu)具(ju)身智能(neng)的(de)融(rong)合”。情(qing)感是(shi)人类(lei)智慧的重(zhong)要组(zu)成部分，它影(ying)响着我(wo)们(men)的决策(ce)、认知和社会互(hu)动。尽管目(mu)前的AI能够识(shi)别和模(mo)拟某(mou)些(xie)情感表(biao)达，但(dan)它(ta)们缺乏(fa)真(zhen)正的情(qing)感体验和理解。F11CNN实验(yan)室将(jiang)尝试(shi)构建(jian)能够理解(jie)和表(biao)达“类情(qing)感(gan)”的AI系(xi)统。

这(zhe)并(bing)非是要赋予AI人类(lei)的(de)意(yi)识和(he)情感，而(er)是(shi)要让AI能够更好地(di)理(li)解(jie)人类(lei)的(de)情感(gan)信(xin)号，并做(zuo)出(chu)更具(ju)同理心(xin)和适应(ying)性的(de)反应。

我们(men)将(jiang)结合(he)神经科(ke)学(xue)对情绪回(hui)路的(de)研究，以及(ji)心理(li)学中(zhong)的情感模型，开(kai)发更精准(zhun)的情(qing)感识别(bie)算法，并探索(suo)如何(he)让AI在(zai)与人(ren)类交互(hu)时(shi)，能够(gou)产生更自然的(de)、符(fu)合情感(gan)语境(jing)的反馈。而(er)“具身(shen)智能”则强(qiang)调智能(neng)的载(zai)体(ti)（即身(shen)体）在智能(neng)发展(zhan)中的(de)重要(yao)作用。我(wo)们(men)将尝(chang)试将AI模型置于物理(li)或虚(xu)拟的(de)“身体”中，让(rang)它(ta)们(men)通过与环(huan)境的(de)互动(dong)来(lai)学(xue)习和感知，从而(er)获(huo)得(de)更深刻的对物(wu)理世(shi)界的理解(jie)，并发(fa)展(zhan)出(chu)更具(ju)适应(ying)性(xing)的(de)运动(dong)和感知(zhi)能力。

第(di)三(san)个(ge)核心(xin)探(tan)索(suo)领域，是“创(chuang)造力(li)与抽象思(si)维的(de)机制研(yan)究”。创造力是(shi)人类智慧(hui)的(de)璀璨明珠。如何让AI摆(bai)脱对已(yi)有(you)数(shu)据的依赖，进行(xing)真(zhen)正的原(yuan)创(chuang)性(xing)输(shu)出(chu)？我们(men)将(jiang)从神经科学(xue)中关于“联想”、“跳(tiao)跃性(xing)思维”以及(ji)“隐喻式(shi)理解”的(de)研究中汲取灵(ling)感。例如，我(wo)们将尝试构建(jian)能(neng)够进行(xing)“概念(nian)抽象(xiang)”和“跨(kua)领(ling)域(yu)类比(bi)”的(de)AI模型，让它(ta)们(men)能够从(cong)不同领(ling)域(yu)的(de)信息中(zhong)提(ti)炼(lian)出共性，并将(jiang)其(qi)应用于(yu)新的(de)情境。

这可能涉(she)及到对(dui)“知识图(tu)谱(pu)”的更(geng)深层次的(de)挖掘，以(yi)及(ji)对(dui)“生成式模型”的(de)颠(dian)覆(fu)性(xing)创(chuang)新。

我们设(she)想(xiang)，通(tong)过(guo)这(zhe)些研(yan)究(jiu)，AI将不(bu)仅(jin)仅是(shi)能够(gou)执行(xing)任务的(de)工具，更能成(cheng)为激发人(ren)类创(chuang)意、辅(fu)助科(ke)学发(fa)现、甚(shen)至在艺(yi)术创作(zuo)领域(yu)与人(ren)类协(xie)同的(de)伙伴。例如(ru)，AI可以(yi)帮助科(ke)学家筛(shai)选海(hai)量文(wen)献，发现潜在的(de)研究(jiu)方(fang)向；可以辅助(zhu)艺术(shu)家生成新(xin)的音乐(le)、画(hua)作或(huo)文学(xue)作(zuo)品；可(ke)以为教育(yu)工(gong)作(zuo)者(zhe)提供个(ge)性化的(de)学习(xi)方案(an)，帮助(zhu)学生更深入地(di)理解知识(shi)。

Part2还(hai)将(jiang)关注“神(shen)经科学(xue)驱动的(de)AI伦理与可解释性”。随着(zhe)AI能力的(de)增(zeng)强，其(qi)潜在(zai)的(de)伦(lun)理风(feng)险也日益(yi)凸显(xian)。F11CNN实验室研究所深(shen)知(zhi)，技(ji)术(shu)的发(fa)展必须与人文(wen)关怀并(bing)行。我(wo)们(men)将借鉴神(shen)经科(ke)学中关于(yu)“道德(de)决策(ce)”、“社会认知(zhi)”的(de)研究(jiu)，探(tan)索如何构(gou)建更符合(he)人类价值(zhi)观的(de)AI。

更重(zhong)要的(de)是(shi)，我(wo)们(men)致(zhi)力于解决AI的“黑(hei)箱”问(wen)题。当(dang)前许(xu)多强(qiang)大的(de)AI模(mo)型(xing)，其决策过(guo)程难(nan)以(yi)理(li)解(jie)，这限制了其(qi)在医(yi)疗、金融等(deng)关键领域(yu)的(de)广泛(fan)应(ying)用。我们将尝试(shi)利(li)用(yong)神经科学(xue)的工具和(he)方法(fa)，去“可视(shi)化”AI的内(nei)部工(gong)作机制，去(qu)理解其学习(xi)和(he)推(tui)理(li)的过(guo)程，从(cong)而增(zeng)强AI的(de)可(ke)解(jie)释性，建立人(ren)类(lei)对AI的(de)信任(ren)。

我们将探索(suo)如(ru)何通(tong)过“反(fan)向(xiang)模(mo)拟”大(da)脑的(de)某些(xie)功能(neng)，来解(jie)释(shi)AI的行为(wei)，使其决策(ce)过(guo)程(cheng)更加透明和可(ke)控。

F11CNN实(shi)验(yan)室研究(jiu)所2024年的重(zhong)大科(ke)研(yan)项目，是一场(chang)雄心勃(bo)勃的远(yuan)征。Part2的(de)启(qi)动(dong)，标志着我们(men)从“形似”走向(xiang)“神(shen)似”，从“计(ji)算”走向(xiang)“智慧”。我(wo)们相信，通过人工(gong)智(zhi)能与神经(jing)科学(xue)的(de)深(shen)度融(rong)合，我(wo)们(men)不仅能(neng)够创造出更强(qiang)大的(de)AI，更能深刻(ke)地理解智(zhi)能的(de)本质(zhi)，为(wei)人(ren)类的(de)认知能力和未(wei)来(lai)发(fa)展开辟无(wu)限可(ke)能。

这(zhe)场关(guan)于(yu)“智能”的探索(suo)，才刚刚拉开帷幕，而F11CNN实验室，正(zheng)站(zhan)在风口(kou)浪尖(jian)，引领(ling)着(zhe)这场颠(dian)覆性的(de)革(ge)命。

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图片来源：每经记者 陈士功 摄

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