【新智元導讀】全球首個1毫秒級人體動作捕捉系統FlashCap，通過閃爍LED與事件相機結合，實現1000Hz超高影格率捕捉。無需昂貴裝置或強光環境，低成本穿戴服即可精準捕捉極速動作。團隊同步開源715萬幀的FlashMotion資料集與多模態模型ResPose，顯著提升運動分析精度，推動體育、VR與機器人領域邁向高動態智能新階段。在頂級體育賽事中，決定勝負的往往在毫秒之間。然而，為了在短跑、攀岩、雪橇等極速運動中捕捉這些稍縱即逝的瞬間，業界目前的妥協方案，往往是動輒部署造價數十萬、且對光照、頻寬、儲存要求極其苛刻的高速光學相機或是精度與穩定性要求極高、部署與維護成本同樣不菲的專用計時裝置。那麼，能否用一套低成本、且擺脫強環境光依賴的人體動作捕捉服，實現1000Hz的毫秒級人體動捕？現有人體動作捕捉服達不到1000Hz毫秒級動捕，為了打破這個影格率天花板，廈門大學ASC實驗室與上海科技大學另闢蹊徑，聯合提出了業界首個基於閃爍LED燈與事件相機的毫秒級動捕系統FlashCap。目前，該工作已正式被電腦視覺頂會CVPR 2026接收。為推動該領域的持續突破，研究團隊將全面開源核心成果：開放高達715萬幀的高頻動作捕捉資料集；動靜結合的多模態超高時間解析度動捕演算法ResPose。圖1：FlashCap效果圖為什麼動作捕捉需要邁入1000Hz 時代？在競速體育、高保真虛擬現實（VR）以及精密機器人遙操作等領域，人體的高速微動態（如急速揮手、瞬間發力或高頻震顫）往往發生在幾毫秒之間。傳統的120Hz動作捕捉系統在應對此類高速運動時，會產生嚴重的幀間資訊丟失。現有方案通常依賴時域插值演算法來重建缺失的運動軌跡，但這不可避免地會引入顯著的插值誤差，導致動作過度平滑或產生違背物理規律的畸變。因此，想要真正實現毫秒級的高逼真人體動態還原，突破1000Hz的捕捉影格率是一個繞不開的核心門檻。圖2：插值結果與1000Hz GroundTruth對比圖為什麼1000Hz的動作捕捉這麼難？現有的公開人體運動資料集，標註影格率最高只能勉強撐到120Hz。對於高速動態運動，容易產生嚴重的插值誤差而如果直接使用傳統的工業級高速相機（>1000Hz），則面臨著讓人頭疼的「三高」問題：極高的成本： 一台NAC等級的高速相機動輒超過4.5萬美元，是事件相機的9倍之多 。極高的光照門檻： 必須在強光環境下才能保證畫面不糊。極高的硬體負擔： 巨大的頻寬和儲存需求，讓日常部署幾乎成為不可能。其他諸如慣性感測器（IMU）方案，雖然擺脫了光照限制，但存在不可避免的積分漂移誤差，且頻率也難以突破千赫茲大關。FlashCap給關節點打上摩斯密碼面對這個死胡同，研究團隊另闢蹊徑，提出了 FlashCap 方案。這套可攜式裝置的原理極其巧妙：穿戴閃爍LED： 在人體的關鍵骨骼節點上佩戴微型 LED 發光模組 。頻閃編碼身份： 每個LED會以極高的頻率（例如4000Hz）進行閃爍，並擁有獨特的亮暗時間配比（On-time / Off-time），就好比給每個關節發了一套專屬的摩斯密碼。事件相機精準捕獲： 使用高時間解析度、極低頻寬的事件相機，非同步捕獲這些極速的明暗變化訊號。通過配套的自動化標註流水線（密度聚類、頻率識別、噪聲過濾），FlashCap能夠直接從雜亂的事件流中精準解析出原生的1000Hz人體2D姿態標籤 。 無需十萬美元的裝置，無需強環境光照，更沒有巨大的資料儲存壓力，高精度、低成本的1000Hz的真值資料就此製作完畢。圖3：FlashCap系統圖FlashMotion資料集基於FlashCap系統，研究團隊採集並開源了FlashMotion資料集。不僅多模態（囊括事件流、RGB、LiDAR點雲和 IMU），更在資料維度上完成了真正的降維打擊：1000Hz標註影格率： 將公開姿態資料集的時間解析度上限，一口氣提升了將近一個數量級（從120Hz飆升至 1000Hz）。715萬標註幀： 包含240個動作序列，覆蓋20名受試者的11大類快速動作（如極速踢腿、快速交叉雙手、瞬間跳躍等）。表1：FlashMotion資料集與現有資料集對比ResPose動靜結合，巧妙搞定高速微動態空有標竿級的高頻資料，如果沒有匹配的演算法，依然是高射炮打蚊子。面對1000Hz的超高頻資料流，傳統基於慢速RGB幀逐幀計算的姿態估計模型，往往會面臨算力與時延的雙重崩塌。為此，研究團隊設計了一個極其優雅且高效的基礎模型ResPose，核心演算法哲學可以概括為八個字：RGB定大局，Event 抓微調：RGB分支（全域錨點）： 利用低頻的 RGB 圖像提取出穩定的人體結構先驗，確立低頻但較為準確的靜態錨點。Event分支（殘差）： 引入混合SNN-CNN編碼器專門處理高頻事件流。模型會在 RGB 錨點周圍進行局部擷取，精準捕捉微秒級的運動殘差。多模態Transformer融合： 將低頻全域結構與高頻局部殘差送入Transformer進行時空特徵對齊，並施加嚴格的運動學約束，輸出平滑且精準的毫秒級高頻姿態。圖3：ResPose網路圖實測效果如何？在超高頻姿態估計任務中，ResPose交出了一份極其亮眼的答卷：相較於傳統先提RGB特徵後強行插值的方案，它將平均關節位置誤差（MPJPE）大幅砍掉了約40%！輸出的運動軌跡徹底告別了演算法腦補帶來的抖動與穿模，真正做到了如絲般順滑且完美貼合真實物理動態。而在更硬核的精準動作計時（PMT）任務中（例如要求精準定格拳擊手揮拳擊中目標的那一毫秒）：傳統的 RGB 方法（如 ViTPose） 面對高速動態直接捕捉缺失，時間誤差高達 50 毫秒以上 。常規多模態方案： 同樣難以招架 1000Hz 的高頻特徵對齊，紛紛敗下陣來。ResPose憑藉優雅的動靜融合架構一騎絕塵，直接將時間誤差硬生生壓縮到了個位數毫秒等級（例如拳擊動作僅 4.8 毫秒誤差）！表2：超高頻姿態估計任務。表3：精準動作計時任務估計時間的平均誤差（單位：毫秒）。探尋人類高速動作的極限長久以來，人體姿態估計（HPE）社區一直被低頻資料集所束縛，忽視了真正決定運動勝負和動作自然度的高速微動態 。FlashCap以一種極具極客精神和實用主義的方式，推開了通往超高時間解析度運動理解的大門。這不僅對於體育賽事的極致分析具有顛覆性意義，也將為下一代具身智能（如高動態機器狗、人形機器人的精細控制）提供極其寶貴的資料基石。作者介紹論文第一作者來自廈門大學空間感知與計算實驗室（ASC Lab）2024級碩士生吳澤凱、2023級碩士生范書琪，通訊作者為廈門大學沈思淇副教授，並由劉夢茵、羅裕華、林心成、顏明、吳俊豪、林修弘、馬月昕研究員（上海科技大學）、溫程璐教授、許嵐研究員（上海科技大學）、王程教授共同合作完成。研究團隊長期聚焦於3D人體姿態估計、快速人體運動捕捉及相關多模態資料集建構。 (新智元)

最近，腦機介面（BCI）領域又爆出重磅消息，馬斯克的Neuralink公司正準備在2026年啟動“Blindsight”視覺植入的人體試驗。也就是說，能讓完全失明的人（甚至先天失明）重新看見世界。Neuralink聯合創始人MaxHodak在最新油管視訊中直言：“第一個能活到1000歲的人，已經出生了！”①這個說法聽起來像科幻小說，但它背後是真實的技術浪潮。接入大腦，就能直接升級人類硬體，解決衰老、疾病、感官缺失等根本問題。訪談中，Hodak（現Science公司創始人）解釋得很清楚。大腦是一台電腦，神經是API大腦本身像一台電腦，但它被厚厚的顱骨（頭骨）完全包住，像關在保險箱裡一樣，沒法直接接觸外面的世界。所有跟外界的交流，比如看到東西、聽到聲音、摸到物體、發出指令控制身體，都必須通過有限的幾條“電纜”進出這個保險箱。這些“電纜”一共是：12對顱神經和31對脊神經（脊柱神經）：全身跟大腦溝通的“出入口”加起來才43對“電纜”。大腦的所有輸入（現實世界的資訊）和輸出（你想做什麼、說什麼）都擠在這幾條線上，用電訊號的形式來傳遞。神經細胞（神經元）在“說話”或“傳消息”時，會突然“啪”地放出一個短暫的電脈衝，就像手機訊號燈閃一下。這個脈衝電壓從負變正再變回負，只持續1-2毫秒，像一道小閃電。記錄下來在圖上就是一個尖尖的峰，所以電訊號叫spikes（神經尖峰脈衝）。大腦靠這種一個個離散的“啪啪啪”脈衝串來編碼。比如：你看到一個紅蘋果→眼睛視網膜上的感光細胞興奮→產生一串電脈衝（spikes，比如每秒50個）→沿著視神經（第2對顱神經）一路傳到大腦視覺區→大腦解讀這串脈衝的頻率、時機、那條路徑，就知道“這是紅色、圓圓的、看起來好吃的蘋果”。在腦機介面裡，研究人員在這些“電纜”（顱神經或脊神經）上插細小的電極。讀（監聽）：捕捉這些神經尖峰脈衝，就能知道大腦在想什麼、看到什麼、想動那裡；寫（刺激）：人工產生神經尖峰脈衝，就能直接告訴大腦“看到一個光點”或“動一下手指”。腦機介面就是繞過壞掉的眼睛、耳朵、手腳，直接升級人類跟世界的連接方式。盲人重見光明已經部分實現Hodak的公司開發了Prima視網膜植入晶片（2mmx2mm小矽片，植入眼底視網膜下），它能繞過壞掉的感光細胞，直接刺激剩餘視網膜細胞。想像一下，眼睛中心（黃斑區）像一塊壞掉的相機感光元件，拍不到清晰的中心畫面，但周邊還能看到模糊的東西。PRIMA視網膜植入晶片像一個“人工視網膜補丁”，植入到視網膜下面，正好放在萎縮區的中心。患者戴一副特製眼鏡，眼鏡用攝影機捕捉外界景象，然後把圖像轉成近紅外光投射到眼睛裡。這個光像“無線充電+資料傳輸”，晶片收到光後把光訊號轉成電訊號，直接刺激視網膜上還活著的神經細胞（繞過已經死掉的感光細胞），大腦就收到看到東西的訊號。它不是把整個眼睛換掉，而是像給壞掉的螢幕貼一個微型投影儀補丁，讓患者用“假體視覺”看中心世界，同時周邊自然視力不受影響。手術是微創眼科手術，把晶片植入視網膜下，然後患者需要幾個月視覺康復訓練去學會用這個新眼睛看東西。對於因為乾性黃斑變性完全失掉中心視力的老人來說，植入米粒大小的太陽能晶片+戴特殊眼鏡，32名盲人患者中20人恢復視力！②84%的患者能用假體視覺讀字母、數字、單詞，甚至很多人多年後第一次看清文字，平均視力提升5行以上）。這是人類歷史上第一次真正恢復晚期失明患者的中心視力。Hodak說：“我們已經看到連貫、有形狀的圖像，這是全球首次。未來10年內，有望接近正常視力，甚至有顏色和更廣視野。活到1000歲的人已經出生→活體神經元種植在大腦上傳統腦機介面用電極刺激，但Hodak推出“生物混合”介面。也就是在植入物上種活的幹細胞神經元，讓它們和宿主大腦神經“長”在一起，形成新生物連接，像《阿凡達》裡的“神經辮子”。如果細胞死掉，就用低免疫原性幹細胞，避免排異。→活到1000歲的人已經出生訪談後半段，Hodak說：“我認為第一個活到一千歲的人很可能現在已經活著了，而且不止一兩個，而是很多人。”因為生物科技過去太慢，但現在腦機介面像當年的網際網路/AI一樣，進入非線性增長階段。AI+神經科學交叉正在爆發（AI視覺模型內部神經元啟動模式和大腦越來越像）。配合細胞重程式設計（Sinclair的ER-100已獲FDA人體試驗批准）、tau蛋白新靶點等，衰老干預正在從延緩轉向逆轉。這不是空談，國外最新研究也在佐證壽命上限被打破的可能性。國外最新研究→細胞重程式設計逆轉衰老研究哈佛David Sinclair（我們都認識）團隊的LifeBiosciences公司作為首個獲FDA批准，啟動全球首個細胞年齡逆轉人體試驗（ER-100）。③這個試驗2026年第一季度啟動，目前是一期臨床試驗，重點測試安全性和耐受性，不是大規模治病，而是先看人能不能安全用。試驗針對兩種年齡相關的眼疾：開角型青光眼和非動脈炎性前部缺血性視神經病變。這些病都會導致視神經細胞（視網膜神經節細胞）慢慢死掉，造成不可逆視力喪失，目前沒有根治辦法。這個研究是怎麼做的？正常細胞老化時，DNA上會積累很多甲基化標記（像灰塵蓋住基因開關），導致基因表達亂套，細胞功能下降。ER-100用基因療法把三個轉錄因子基因（Oct-4、Sox-2、Klf-4，簡稱OSK，這是四個Yamanaka因子去掉一個c-Myc的版本，避免癌變風險）送到目標細胞裡。ER-100就像給老化的視神經細胞“重啟系統”。用病毒把三個年輕基因短暫送進去，擦掉細胞上的“衰老灰塵”（表觀遺傳標記），把細胞表觀遺傳時鐘往回撥一點點，讓細胞恢復年輕時的基因表達模式，但不會變成幹細胞（避免腫瘤風險）。讓細胞像年輕時一樣，理論上能逆轉青光眼/NAION造成的視神經衰老和視力損失。這不是治療症狀（降眼壓之類），而是治衰老本身。但目前只是第一階段，先確認人身上安全不致癌、不排斥。成功的話，未來可能擴展到其他衰老病（阿爾茨海默、心臟等），但現在還早。→腦衰老“主開關”發現ScienceDaily上的研究發現一個叫OTULIN（去泛素化酶），以前只知道它管免疫系統，居然是腦子裡tau蛋白（阿爾茨海默病裡那些糾纏成團的“毒蛋白”）和腦炎症的“主開關”。④研究主要是體外細胞實驗（在實驗室裡用人類細胞做），用的是兩種人類來源的神經細胞模型。結果發現，OTULIN像個“總開關”，把OTULIN“關掉”，tau蛋白就沒了，腦細胞還能活得好好的。以前大家以為tau蛋白對神經元結構是必須的，阿爾茨海默裡tau纏成團是壞事，但基礎tau對神經元骨架（微管）很重要，少了會崩。結果實驗證明沒了tau，神經元照樣健康，沒損傷、沒壓力。說明病理tau（異常堆積的）才是真兇，正常tau可能沒那麼不可或缺。OTULIN還管RNA代謝和自噬，它失調會導致蛋白合成和降解失衡，慢慢積累毒蛋白，導致腦衰老。這項研究讓OTULIN成了新靶點。未來藥可以針對它“關開關”，停掉tau生產、清掉已有tau、降炎症、逆轉腦衰老。比直接打tau抗體（容易脫靶、副作用大）更上游、更徹底。關鍵的瘦龍說上面這些研究的突破和我常說的低碳水、生酮飲食、間歇性斷食其實異曲同工。都通過改善代謝、降低炎症、啟動自噬來對抗衰老。腦機介面是“硬體升級”，飲食是“軟體最佳化”。未來，活得更長、更健康，可能不再是夢，而是選擇。而且前段時間，由中國研發的，全球首款植入式腦機介面，已經被國家藥品監督管理局批准上市了。甚至已經有32例患者已經接受植入了。科幻真的，照入了現實。讓人驚訝，也讓人興奮。你準備好迎接這個時代了嗎？ (瘦龍健康)

俄羅斯，攝影師 Olga Bazhutova 宛如一位造夢大師，用她的鏡頭編織出一場名馬與芭蕾舞者共舞的綺美夢境，讓每一位觀者仿若踏入了一個超凡脫俗的藝術之境，心動之感油然而生。Olga 的作品，絕非簡單的畫面拼湊，而是一場靈魂的深度對話。當身姿婀娜的芭蕾舞者遇上氣宇軒昂的名馬，奇妙的化學反應瞬間點燃。畫面中，舞者腳尖輕點，如同在時光的琴弦上跳躍，每一個旋轉、每一次伸展，都似訴說著古老而浪漫的故事。她們的裙襬飛揚，恰似靈動的雲霞，在空中劃出優雅的弧線。而身旁的名馬，宛如從神話中走來的神獸，皮毛在光影下閃爍著綢緞般的光澤，矯健的身姿透露出與生俱來的高貴。它或是微微昂首，與舞者深情對視，眼中的溫馴與力量交織；或是悠然踱步，配合著舞者的節奏，踏出沉穩有力的步伐，彷彿大地都為之共鳴。這些人像大作，是 Olga 對藝術感知的精準捕捉。她巧妙地運用光線，讓金色的暖光勾勒出舞者與馬匹的輪廓，陰影處又藏著幾分神秘深邃，明暗之間，層次感盡顯。背景的選擇更是一絕，或是遼闊無垠的草原，映襯著二者的自由奔放；或是古樸典雅的馬廄，散發著歷史的韻味，為畫面增添厚重質感。Olga Bazhutova 用鏡頭打破常規，將兩種截然不同的美感完美融合，讓我們看到了力量與優雅攜手、靈動與沉穩共舞，這般震撼心靈的視覺盛宴，註定在藝術的長河中熠熠生輝，成為永恆的經典，持續撩動著人們對美的嚮往之心(攝影事兒)

人體.唯美.光影(攝影事兒)

這組舞者之姿人體攝影，就像是優雅的詩篇。在鏡頭下，舞者的身姿如同一首流動的詩篇。每一個姿態，每一次伸展，都是對美的無聲詮釋。攝影師以敏銳的眼光捕捉到了舞者身體線條的流暢與力量，將瞬間定格為永恆。芭蕾舞者的身體是力的化身，也是美的展現。在光影的映襯下，肌肉的線條和骨骼的結構共同譜寫了一曲視覺上的交響曲。每一幅作品都像是樂章中的一個音符，讓人沉醉在無形的旋律中。舞者的身體不僅是舞蹈動作的載體，更是情感的傳遞者。攝影通過捕捉舞者的表情和肢體語言，傳達出強烈的情感衝擊力。觀者能夠從照片中感受到舞者的喜悅、悲傷、激情或寧靜，體驗一場心靈上的震撼。舞者在舞台上的動作彷彿一件件生動的雕塑，每一次旋轉、每一次跳躍都充滿了力量與柔美的對比。攝影不僅捕捉了這些瞬間，更通過構圖和光影的處理，將舞者的身體藝術化，呈現出超越現實的美感。芭蕾舞者的形體之美在於其動態與靜態的完美結合。攝影讓我們能夠在靜態的畫面中感受到舞者動作的流暢和節奏感。每一張照片都是對時間的一次凝練，讓觀者的心靈跟隨舞者的動作起舞。芭蕾舞者的形體攝影是對時間的一種記錄。它不僅捕捉了舞者在瞬間的姿態，更留下了舞者職業生涯中的寶貴記憶。每一次回望，都能從中感受到舞者成長與變化的軌跡，這是對舞者無盡努力和熱愛的最好證明。在芭蕾攝影中，光與影的運用堪比畫家的畫筆。光線在舞者身體上的流轉描繪出了細膩的層次感，而影子的投射則增添了神秘與深度。攝影師通過這種視覺藝術的魔法，將舞者的形體變成了一幅幅令人讚嘆的畫面。芭蕾舞者的形體攝影是一種藝術的凝視。它不僅僅是對外在美的再現，更是對內在精神的探索。每一次快門的按下都是對舞者藝術追求的致敬，讓觀者在欣賞的同時，也能感受到舞者對舞蹈藝術的熱情與執著。(攝影事兒)

優雅的芭蕾舞者，曼妙的人體攝影！（攝影事兒）

【新智元導讀】英國，一名全身癱瘓的男子，用「意念」控制電腦打字，和家人交流！這不是電影情節，而是Neuralink最新的人體實驗。當一個人的思想能直接操控機器，人類與科技的邊界，正在被悄悄改寫。就在幾天前，倫敦的一間手術室裡，發生了一件讓全球AI圈和醫學界都震驚的事。一名患有運動神經元疾病、幾乎全身癱瘓的男子，在植入馬斯克的腦機介面裝置後， 僅憑「意念」操控了電腦。這不是實驗室裡的模擬畫面，也不是科幻電影的特效，而是現實世界中的讓人類大腦重啟的按鈕。這一幕，讓人同時感到敬畏、好奇，也有些害怕。畢竟，當思想可以被機器讀取，人類和科技之間的界線，也會變得模糊。而這位男子，名叫Paul。意念重啟：Paul用意識控制電腦在倫敦大學學院醫院的手術室裡，醫生們圍著一台精密的機械臂。那是Neuralink的手術機器人R1。它能以顯微級的精度，將比頭髮絲還細的電極線植入大腦皮層。接受手術的，是一位名叫Paul的英國男性，患有運動神經元病。這種疾病會讓神經逐漸退化，最終喪失語言與行動能力。對Paul來說，連想說話這件事，都變成了徒勞的訊號。植入完成後，他的頭骨上被安上了一枚硬幣大小的裝置。通過無線連接，腦中的電訊號被即時傳輸到外部電腦。幾小時後，醫生讓他嘗試「想像」自己在移動游標。螢幕上的箭頭，輕輕晃動。第一次，他還沒能控制方向。第二次，游標開始緩緩地向右滑動。十幾分鐘後，Paul在螢幕上打出了第一個單詞：Hello。那一刻，他的家人坐在監控屏前，看到他重新「開口說話」，不禁落淚。Neuralink在英國的這次晶片植入，屬於其國際臨床研究計畫GB-PRIME的一部分，合作機構包括倫敦大學學院醫院與紐卡斯爾醫院NHS基金會信託。或許對Neuralink來說，這些訊號只是數字流；但對這些病人而言，這意味著身體沉默多年後，大腦終於可以重新啟動。思想被翻譯成指令：Neuralink如何讀懂大腦？Neuralink的核心裝置是N1晶片。它比硬幣還小，卻能通過64根比頭髮絲還細的電極線，與大腦皮層相連，捕捉上千個神經元的放電訊號。Neuralink表示其裝置可以幫助患有嚴重疾病的人控制外部裝置這些訊號本身沒有語義，像一團混亂的電流噪聲。而晶片的工作原理，就是讓AI模型去「學習」這些訊號背後的規律——當人產生「移動」「點選」「拿起」的念頭時，大腦中會有特定的神經模式被啟動。Neuralink的手術機器人完成植入後，晶片會立即開始工作。幾乎在患者甦醒的瞬間，它就能捕捉到大腦神經活動的即時變化。Neuralink這樣描述這一過程：我們的系統能夠以高保真度記錄單個神經元的活動，並通過機器學習演算法，將特定的神經模式與具體的操作意圖相對應。論文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09761-x這意味著，大腦不需要發出聲音或動作，只要思考，機器就能理解。幾個月前，Neuralink在官方X帳號公佈了新的實驗畫面：Nick，一位患有肌萎縮側索硬化症的患者，失去了雙臂的活動能力。而現在，他正用腦機介面控制一隻機械臂，把勺子穩穩送入口中。Neuralink還展示了另一位受試者Paul的訓練進展。他不僅能通過意念操控電腦游標，還正在和工程師一起，嘗試用這枚晶片玩自己最喜歡的遊戲——「戰爭黎明」。在這兩段影像裡，AI、神經科學與機械系統的邊界被徹底打通。機器不只是「工具」，而是身體的延伸；意識不再被困於腦海，而能直接觸碰現實。這正是馬斯克的願景：Neuralink的目標，是讓人類思維成為計算的一部分。奇蹟與焦慮並生：思想自由的邊界在那？當奇蹟不斷被覆制，它也開始變成一種新的現實。根據Neuralink發佈的資料，目前全球已有12位受試者 植入了其腦機介面裝置，累計使用時間超過15000小時，總佩戴時長達2000天。從倫敦到加州，越來越多的大腦與晶片連接。人類的思想，開始以神經活動的形式出現在資料表裡。那些閃爍的點，代表著神經元的放電；而在這些數字背後，是每一個仍然努力重啟的生命。然而，問題也清楚地擺在眼前。目前，Neuralink的臨床研究仍處於早期階段。所有受試者都面臨同樣的風險：植入裝置可能感染、位移、失效，訊號衰減也可能導致資料解碼不穩定。而更深層的隱憂在於——資料的歸屬權。在腦機介面中，最核心的資源不是晶片，而是「腦訊號」本身。那是一個人最私密的活動：記憶、慾望、猶豫與衝動。這些被採集、儲存、分析的資料，未來該由誰掌握？是醫院、公司，還是患者本人？對此，衛報評論道：當我們把人腦視為資訊系統，就必須思考：誰有權訪問它？又是誰能關閉它？在一些學術討論中，研究者提出「神經權利」的概念，它被認為是未來人類必須面對的全新人權形態。智利、歐盟都已著手起草相關法規，試圖限制企業對腦資料的濫用。但現實顯然比立法更快。在馬斯克的設想裡，Neuralink的終極目標不僅是醫療輔助，而是讓人類與AI實現直接共生。如果那一天真的到來，我們的思想、情緒甚至夢境，都可能成為演算法的輸入。對Nick與Paul而言，這一切只是生活重新被點亮；但對整個人類來說，這也是一次新的邊界試探。我們正站在一個十字路口：一邊是「科技讓人重獲聲音」，另一邊是「思想開始被記錄」。而腦機介面，正是那條模糊兩者界線的光。Paul在螢幕上打出第一個「Hello」，Nick用意念讓機械臂喂自己吃飯，這些看似微小的動作，其實都在重新定義「連接」的意義。科技讓他們重新被世界聽見，也讓我們重新看見人類的潛能。但在奇蹟與焦慮之間，我們也需要新的勇氣，去面對一個正逐漸讀懂我們的未來。 (新智元)

來自烏克蘭的攝影師Ли Таттар將故事融入人體攝影，誇張的表現手法，戲劇化的故事，讓熟悉傳統人體攝影的人眼前為之一亮……沒有可以強調身體的曲線，沒有刻意的去裸露，每張作品都是一個有趣的故事，攝影師成功的將人體攝影中的看點從人體轉向了故事情節……(攝影事兒)