神经科学研究分成两大类：基于信息传递控制的逻辑计算控制系统（左侧），以及基于微纳米尺度的结构功能生物系统（右侧）。目前该研究体系依托两大支撑板块，从低到高的研究模式板块，以及不同角度层面的分析检测技术板块。

科技进步的线性演变和非线性突变呈螺旋共振催化态势。线性演变指的是在某一个技术和理论框架下，新概念、新规律和技术的延续性创新和完善过程，而非线性突变指的是突破原有理论和技术框架，基于新的范式和构造形成的新的思想创新点，并由此产生新的框架和系统的过程。按照科学发展的逻辑，科学发现和技术创新相辅相成，有的时候创新的突破点不是来自于系统内，而是发源于边缘或者外围的技术突破。过去一二十年，电生理，光遗传、基因工程、光学成像等突破大多来自神经研究群体外部的技术创新。这是科学突破的一大特征。未来的突破来自哪里？

分板块来讲，左侧板块依然存在悬而未决的重大基础问题。未来十年，认知、情感、运动、感觉等神经系统高级功能的环路与计算控制规则将会陆续有新的突破。不过，这个突破基本上奠基于目前已有或初露雏形的技术系统上。当今世界，科技创新的潮流呈现快速交汇、融合创新的态势。在信息技术领域，移动互联网促进了云计算、大数据技术的大规模应用，人口老龄化和劳动力成本上升促进了机器人的大规模应用。这些变化均指示，智能化革命已经处在黎明佛晓之际。任何一项科技革命，要产生深远影响，必须具有普遍的应用价值和深厚的渗透能力，智能技术是既计算机互联网后具有这种潜力的新型技术。因此，这是神经科学可以发挥核爆级贡献的重大机遇！智能计算、控制理论和算法的实现，将促使神经科学从纯基础概念型的科学，拓展出具有广泛现实意义的新生命力。因此，寻找能够在智能系统方面引导、催化和产生突破的新型技术和学科交叉策略，是目前应当着力考虑一个问题。

举具体的例子，比如人意识系统的概念是什么？概念是如何存储、合成和学习交流的？如何让计算机从字符运算进化到概念运算？人的智能系统如何决策的？人的本体视觉、听觉、本体感觉系统，是如何处理信号，各模态之间如何协调通信的？

因为现在很多基础问题还没有解决，因此全局性大规模的往人工智能方面进军，挑战巨大。但是，从图像、声音、运动和本体感觉这些基础的神经网络入手，吸取目前最新的研究成果，同计算机、机器人和数学家一起研究新型的神经系统芯片，各类感觉系统芯片系统和运算算法，可能已经开始着手了。

历史上任何一个学科发展壮大，都需要和人民与国家的现实需求结合，成为整个大循环代谢系统的关键环节。我在想，如果神经科学基于智能化产业革命的重大基础科学需求这个角度去设计，其重视程度、投资规模以及整合的国内研究群体，是不是更高、更有新天地？

第二个板块，在人口老龄化缓缓而来之际，神经系统疾病的诊断治疗的确是人类健康领域的最大挑战。目前的国内创新体系中，有两个环节是欠缺的。一个是基础科研与临床资源的结合与深度合作。另一个是对基因组学和分子诊断投入的不够重视。在个性化医疗和分子诊断技术突飞猛进的时代，个人基因组学信息正逐渐和常规健康指标一样，成为临床诊断的重要依据之一。对基因组学信息的挖掘和相关知识产权的争夺，已经是国际上研发的热点。我国人口众多，有很多少数民族和人口流动性不大的半封闭聚居群体，这些都是非常珍贵的生物学样本。但是我们目前多数的研究思路依然来自于国外的突破和资源。如何嫁接国内临床能力，整合国内丰富的临床样本，依托全世界最先进理念和技术，做出新的发现，是一个值得探索的新方向。