动物为什么要进化出大脑，发展出智慧？

动物进化出大脑，发展出智慧，本质上是生存竞技智能优化的结果。

而这一切的第一推动力是——感官军备竞赛。

纵观整个生物演化史，整个人类技术史，智能化离不开的最核心东西，永远是——电。

电正是万物交流的基础。

具有简单结构的细菌，能表现出趋化性、趋氧性、趋光性、趋触性、趋渗透压性；结构稍微复杂的原生生物，例如草履虫，能表现出回避、逃避反应，同时具有摄食能力。这些所有的行为，都以细胞膜上的电位变化为基础。

离子通道的三种类型

10亿年前出现的海绵，是最早出现的多细胞动物，它们没有神经细胞，也没有神经系统。

但它们已经有了神经系统的雏形。

作为一个整体，不仅细胞之间需要互相联系，整体行为也需要统一。因此，海绵的消化腔内特化出神经样变形细胞，伸出长长的“触手”，与周围具有毛发状突起的领细胞接触，从而驱动海绵的滤水系统捕获食物[1][2]。

海绵神经样细胞 VS 领鞭毛细胞

这正是未来两个神经元之间互相联系的基石。

后来的生物，正是通过这样的神经元雏形发展出了真正的神经元，并出现了最早的神经系统。

6.5亿年前的动物是没有大脑，没有智慧，神经系统非常的简单。

水母这样的刺胞动物，神经系统简单得就像一张网，随便碰一下，就会引起全身性的反射[3] ：

那究竟是什么力量，促使简单的神经系统复杂化，发展出大脑的呢？

这背后的驱动力，正是感官。

和单细胞生物「刺激→应激反应」的简单模式不同，多细胞动物的行为以反射「感觉细胞→感觉神经元→运动神经元→肌细胞」为基础。

随着动物演化得越来越复杂，接收到的感官信号越来越丰富，运动越来越精细复杂，反射弧中的感觉神经元和运动神经元就会越来越多。

这些神经元胞体汇聚在一起，就发展成了神经中枢，不仅节约了空间，也使得信号处理更加的高效。

5.8亿年前，早期两侧对称动物出现时，就因为感官的集中，发展出了最早的脑。

不过早期脊索动物的脑简单得就像文昌鱼这样的一个透明脑泡。

这样简单的脑，是怎样发展出智慧的呢？

动物活动能力增加了，再加上环境的变化，它们将面临多种相似或者不同的刺激，要做出更有利的行为，那就必须把多种刺激对应的神经模式整合起来，这就需要发展出中间神经元。

我们假设A、B、C分别对应同时发生的三种刺激，例如A刺激是头部很强的针刺，B刺激是尾部较弱的针刺，B刺激是尾部的光照刺激。这三种刺激，在某个生物体中已经形成记忆。任何一个单一的刺激，它们都能形成有效的快速反应。

当这三种刺激同时发生时，如果没有整合，那么它们可能出现比较混乱的全身性反应，反而对生存带来不利影响。所以这个时候，又需要额外的中间神经元，起到判断的作用。

生命智能化的演化，总是令人惊叹。

甚至生物智能所需要的神经元，远远比普通人所想象的要少得多。

秀丽隐杆线虫[4] ，是最简单的生命智能体之一，相比起人类神经元860亿的规模，它们总共只有1090 个细胞，神经元数目302个，但它们的“大脑”已经相当的精细。

• 这么小小的动物身上，在20年间，就诞生了3个诺贝尔奖。

秀丽隐杆线虫不仅具有感知、逃逸、觅食、交配等动物具备的基础行为，而且还拥有通用的智能行为。

科学团队成功建模出了高精度的智能“赛博线虫”[5] ，实现了让它在3D流体仿真环境下动态蠕动前行、并具备简单趋利避害的能力。

进入寒武纪，随着动物的感官和运动能力越来越强，原来的简单感受器和肌肉，也变得越来越复杂，最终发展成了感觉器官和运动器官，彻底开启了全面的进化军事竞赛。

寒武纪生物大爆发，正是以奇虾发展率先发展出眼睛作为起点的[6] 。

感官能力更差、运动能力更差的动物被大量淘汰，更强感觉器官、运动器官的动物更容易生活下来。

发达的感觉器官和运动器官，又进一步促进了中间神经元的发展和集中。因此，经过千万年的不断迭代，最终发展成为高级的神经中枢，大脑便诞生了。

七鳃鳗脑结构

5.3亿年前的昆明鱼[7] （与七鳃鳗在演化树的位置相当）等最早的脊椎动物，就拥有了最早的大脑。

它们形成的五脑区雏形，脊椎动物沿用了整整五亿年。无论后来大脑发展得多么的先进和复杂，都是以此为基础发展的。

但后来的研究却发现，人类的大多数脑区在鱼类、爬行动物身上都能找到雏形。

只不过每一次感官的侧重发展，都会刺激相关脑区的发展。

早期鱼类嗅觉发达，因此发展出了发达的嗅脑。后来鱼类发展出优秀的视觉，因此有了发达的中脑视叶。登陆后，感官的高级处理需求，使得再大脑旧皮层的基础上发展出了新皮层。新皮层上发展出了处理不同感官的初级皮层，随着多种感官的更高整合、联络需求，发展出了高级皮层，甚至是联络皮层。

所有的感官演化，都是为了生存服务的。

所以，动物进化出大脑，发展出智慧，本质上是生存竞技智能优化的结果。

其实今天飞速发展的人工智能、大数据处理、机器学习，正是通过学习人类神经网络来实现的。

人工神经元模型 VS 人工神经网络

如今智能化的设备，已经走进了千家万户。我认为一款优秀的智能产品，也应该像神经系统的构架一样，既能针对性的解决各种各样的场景，又能发挥出综合性智能决策的优势。

我们以现在家庭普及率很高的扫地机器人来说。

真正做到智能化的扫地机器人，应当拥有一颗超强“大脑”，做到全智能化，解放人类双手。

基于激光雷达和摄像头的先进slam技术，可以帮助扫地机器人同步定位与地图构建，确定智能路线。三维感知能够捕捉真实世界空间、人体、物体的三维信息。AI物体识别则能识别出物体的名称、数量，以及位置。大数据算法，则能让扫地机器人的综合行为，更加的智能，更加人性化。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

而在具体的运用场景上，真正的全智能扫地机器人，不仅要能自适应避障，拥有智能清洁策略，能够支持自主探污、识污和清洁决策，还应当拥有优秀的托管系统，甚至可以搭载智能语言系统，全面解放居家清洁中的双手，看你所看，想你所想，做你想做。

中国信通院认证的4星+大模型认证NarGPT全智能语音助手的扫拖机器人，云鲸逍遥001便是这样的一台完全满足以上智能需求的扫地机器人。

超级大脑：全智能空间感知系统，如同人类的敏锐感官洞察屋内环境。

作为行业首款双芯双目智能清洁架构器人，云鲸逍遥001搭载火星探测车同款超广角双目模组，136°行业最大视场角，136°深度视场角。深度点云密度150万点/秒，犹如一双精密的双眼，识别障碍物、地毯、家具的同时构建语义地图。

云鲸逍遥001的“视觉中枢”则是全新升级的逍遥AI大模型，三十层&五百万参数深度神经网络算法加持。

如同生物大脑演化经过大量训练，不断迭代升级一般，云鲸逍遥001的“视觉中枢”经过百万级真实家庭场景、障碍物训练，在移动场景中也能实时监测并识别百种以上的家庭常见物体，实现毫米级感知精度，最小可精准识别、测距5毫米障碍物。

为了给精准识别、清洁策略判断/执行提供强有力保障，云鲸逍遥001的超级“大脑”配备了：

• 双芯八核-边缘AI计算芯片：NPU提供4TOPS自动驾驶级算力，每秒钟一万亿次运算。
• 核心主芯片：CPU每秒执行百万条指令，算力11040DMIPS。

智能清洁：自适应动态清洁系统，如同人类大脑一般“思考”。

云鲸逍遥001搭载的NarGPT多模态大模型，拥有仿人自适应清洁策略，支持识别多种家庭常见脏污类型，并自主切换清洁模式，主动做到干湿分离清洁，拥有人类的清扫智慧；干垃圾只扫不拖，湿垃圾只拖不扫，避免垃圾“和稀泥”。

从实际测试可以看出，云鲸逍遥001在工作的时候相当的智能：

遇到干垃圾就把拖布收了起来，遇到湿垃圾就把边刷收了起来，不同情况工作模式一清二楚，非常省心省力。

不仅如此，云鲸逍遥001不仅能精准识别障碍物，还能针对不同的障碍物进行差异化避障，实时动态调整清洁路径，有效避免清洁过程中碰撞家具或者被电线、纸巾等细小障碍物缠绕，遇到机器人无法处理的宠物粪便、呕吐物等，还会智能绕行，做到安全清洁、高效清洁和有效清洁。

通过实测可以发现，云鲸逍遥001面对跟地板颜色相近的插座线，绕行的同时贴着插座线边缘工作，整个过程还完全没有卷线。

除此之外，云鲸逍遥001内置的鲸灵托管3.0，通过百万家庭清洁大数据训练，可根据每个人的清洁偏好、历史清洁行为、环境温度、房间脏污程度、地板材料智能定制私人化的清洁策略。通过AI视觉脏污识别+基站双光谱脏污识别，它能针对顽固污渍智能复洗复拖，一遍、两遍、三遍……直到干净为止。

全智能化：真正做到解放人的双手，化身全面智能清洁管家。

云鲸逍遥001不仅通过NarGPT多模态大模型实现了清扫工作的全面智能化，还可以通过云鲸智能APP一键远程托管，华为鸿蒙系统全线接入，轻松解决全屋的智能清洁。

作为首个搭载了中国信通院4星+大模型认证NarGPT全智能语音助手的扫拖机器人，它还能化身家庭陪护管家。在语言人工智能迅速发展的今天，人与机器人交互的智能化，即将成为未来的潮流。

当在书房工作，不仅可以通过语音指令，让云鲸逍遥001到身边工作，而且休息时还可以让它讲故事，查询本地天气情况，以及进行其它的有趣互动。

虽然云鲸逍遥001还远远达不到人类大脑这样的智能，但它就如同早期生命大脑诞生的那一刻一样，迈出了划时代的第一步。

我想，终极的智能清洁机器人，一定是一台全面智能化的保姆AI机器人。

每当工作一天回家，疲惫不堪的时候，家里已经被机器人打扫得一尘不染。甚至连顽固污渍，都被机器人精心处理。吃过晚饭，你便可以带着家人一起去散步，外出逛街，陪伴孩子，碗筷完全交给机器人。孩子心中的十万个为什么、无厘头的问题，都会得到机器人专业且耐心的回答。你工作不便的时候，家里都老人都有机器人陪伴。甚至遇到危险，机器人还能及时报警……

这样全面的智能清洁机器人，或许距离我们还比较遥远。但我相信，这是未来的趋势。云鲸在全智能领域的积极探索，正在为这场全智能革命带来深远的影响。

参考文献：

[1] Longo, Caterina, et al. "Life-cycle traits of Paraleucilla magna, a calcareous sponge invasive in a coastal Mediterranean basin." (2012): e42392.

[2] Mah, Jasmine L., and Sally P. Leys. "Think like a sponge: the genetic signal of sensory cells in sponges." Developmental biology 431.1 (2017): 93-100.

[3] Nordström, Karin, et al. "A simple visual system without neurons in jellyfish larvae." Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences 270.1531 (2003): 2349-2354.

[4] Brenner, Sydney. "The genetics of Caenorhabditis elegans." Genetics 77.1 (1974): 71-94.

[5] Olivares, Erick, Eduardo J. Izquierdo, and Randall D. Beer. "A neuromechanical model of multiple network rhythmic pattern generators for forward locomotion in C. elegans." Frontiers in computational neuroscience 15 (2021): 572339.

[6] Paterson, John R., Gregory D. Edgecombe, and Diego C. García-Bellido. "Disparate compound eyes of Cambrian radiodonts reveal their developmental growth mode and diverse visual ecology." Science Advances 6.49 (2020): eabc6721.

[7] Murakami, Yasunori, and Fumiaki Sugahara. "Evolutionary and Developmental Perspectives on the Origin and Diversification of the Vertebrate Cerebellum." Cerebellum as a CNS Hub. Springer International Publishing, 2021.

[8] Persaud, Susshma. "The brain-three parts." Looking at Trauma: A Toolkit for Clinicians (2021): 39-41.