手机语音助手、车里的导航，背后都是大模型。它想更聪明，这几年几乎只有一条路：把网络做得更深更大，这笔账越算越难看。国际能源署的数据，2025 年全球数据中心用电约 485 太瓦时，其中专注 AI 的那部分增速 50%，差不多是同行三倍。更要紧的是，天天转电表的是推理，它能吃掉 AI 全生命周期八到九成的电。
麻烦在于，手机、手表、机器人根本装不下这么大的家伙，总不能给手表配机房。于是有人换了思路：别老往上摞网络，把聪明藏进最小的那个零件里。
这得从一个老误会说起。今天的大模型，把大脑里最小的那个零件当成只会加减的开关。 教科书上它就是一个点，左边进右边出。可人脑只用二十来瓦，一只白炽灯泡的耗电，就能一边听你说话、一边惦记晚饭。差距很可能就藏在那颗被当成开关的零件里。

10 月 16 日，《科学》杂志在线的一篇论文把这个开关拆开了。论文出自中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心徐宁龙团队。他们第一次在清醒活动的小鼠身上看到，单个神经元内部就能完成复杂的决策计算。 徐宁龙说，神经元内部本来就能做非线性计算，网络不必堆那么深，能耗也低得多。说白了，下一代 AI 未必只有“继续加深网络”这一条路。
得先看看这颗零件长什么样。它更像一棵枝杈多的小树：枝干叫树突，底下那团是细胞体，接头处叫突触。把突触想成车站，树突想成道路，信号从车站上路走到细胞体，它才决定要不要把结果传出去。
这份本事出了名，规则一变，几秒钟就换打法。它藏在哪里？团队给小鼠出了道会变的题：听声音判断高低，可这条分界线会趁它不注意挪位，它只能从奖励里一次次摸规律，像在玩一个随时改规则的猜拳。
看清它怎么算，三件工具上场。双光子显微镜像高倍摄像机，能推到细胞内部看树突怎么变亮变暗；光遗传学用一束光把树突“关掉”，这项技术的奠基发现刚拿下诺贝尔生理学或医学奖；最后一件最简单，换个规则看它怎么适应。
结果有点意外，同一个神经元里竟分了工：顶端树突记那条抽象规则，细胞体更多管感觉信息。用光把树突关掉，细胞体的决策信号立刻变弱。树突不是站旁边看的，它直接参与了这个神经元做决策的计算。 徐宁龙说：“我们以为每个神经元只是一个简单的开关，但它内部可能藏着一台微型计算机。”
这条线索埋了很久。1951 年，中国神经科学先驱张香桐就提出顶端树突具有电兴奋性，他的学生吴建屏后来是徐宁龙的博导，从假说到证据隔了七十多年。徐宁龙说这是公认的“硬骨头”，全世界真正下功夫的实验室只有个位数。
有两句得说清。实验对象是清醒行为中的小鼠，结论是神经机制上的因果证据，不等于人类认知已被讲透，更不等于现有 AI 马上能照着改。“首次”限定在清醒行为中、细胞类型特异地观测并操控树突活动。
说回那笔账。买卡和喂电都贵，把单个计算单元做聪明，就是笔谁都会算的账。账本正在从“买更贵的卡”，挪向“把单个计算单元做得更聪明”。 这条线上中国也不是刚起步，浙江大学去年的类脑计算机“悟空”，用 960 颗自研芯片顶起 20 亿个脉冲神经元。
《礼记·大学》里讲“致知在格物”，意思是道理摸透才算真明白。科学家一百多年里一直在“格”大脑最小的那个“物”，今天终于格到了它内部。 越往小处走，越能看见另一条路的入口；这一步的方向，比一次跑分更重。

来源：新华社、央视新闻；论文：《科学》论文：Yuan Zhang, Ning-Long Xu et al., "Dendritic computation for abstract rule-based flexible decision-making", Science, 2026-10-16 在线发表
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