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最近，一項(xiàng)神經(jīng)代謝研究揭示了人類大腦思考所需的能量。

與常識(shí)相違背的是，思考所需要消耗的能量并不比休息時(shí)高很多，僅僅多5%。

而這是大腦努力維持生命穩(wěn)態(tài)的進(jìn)化結(jié)果。

請(qǐng)想象以下兩個(gè)場(chǎng)景：

場(chǎng)景一，你坐在辦公室對(duì)著電腦上的數(shù)據(jù)絞盡腦汁，思考如何處理；

場(chǎng)景二，你終于結(jié)束了疲憊的一天回到家里，舒展身體躺在沙發(fā)上放空自己。

在這兩種狀態(tài)下，大腦分別耗費(fèi)了多少能量呢？

想必大部分人的回答是“思考一定比休息更加消耗能量”，這個(gè)結(jié)論并不難理解，我們常常用“絞盡腦汁”來形容思考的過程，長時(shí)間工作之后頭昏腦脹的體驗(yàn)也讓我們對(duì)這個(gè)結(jié)論深信不疑。

但實(shí)際上，這個(gè)問題的正確答案可能會(huì)讓你驚訝，因?yàn)閮烧呦哪芰康牟町惒]有想象中那么大。

近期一項(xiàng)回顧性研究得出的結(jié)論是[1]：處理繁忙的工作與徹底的發(fā)呆放松，大腦耗費(fèi)的能量相差無幾。

讓我們從頭認(rèn)真思考這個(gè)問題，該怎么去比較思考和休息這兩個(gè)過程大腦所需的能量消耗？也許我們要從“該如何計(jì)算大腦消耗的能量”這個(gè)問題說起。

01

如何計(jì)算大腦所需要的能量？

作為人體內(nèi)的重要器官，大腦的耗能十分之高。早期神經(jīng)代謝領(lǐng)域的經(jīng)典研究揭示，盡管大腦只占據(jù)體重的2%，卻消耗了身體約20%的能量[2]。

這種能量消耗的很大一部分是由電生理活動(dòng)驅(qū)動(dòng)的，并且大腦具有較高的靜息代謝率，即使是處于植物人或昏迷狀態(tài)，其能量消耗也只下降到正常水平的一半左右，比其他器官仍高出很多[3]，因此，大腦的運(yùn)行成本極為高昂。

當(dāng)我們從外界獲得的能量減少時(shí)，身體的脂肪開始減少，同時(shí)我們的肝臟、脾臟，甚至心臟都會(huì)大幅度縮水（減重）來應(yīng)對(duì)這種變化，而我們的大腦卻幾乎不受影響，所以一直以來，大腦都被認(rèn)為是人體最為“昂貴”的器官[4]。

各種意義上，大腦確實(shí)是人體內(nèi)的耗能大戶，為大腦供能的主要燃料是葡萄糖，它通過復(fù)雜的生化反應(yīng)過程——包括糖酵解、檸檬酸循環(huán)和電子傳遞鏈——產(chǎn)生ATP（三磷酸腺苷），也就是細(xì)胞的“能量貨幣”[5]。

這個(gè)過程包括多個(gè)步驟，最終一個(gè)葡萄糖分子可以生成30-32個(gè)ATP分子。這種能量的“加工”過程對(duì)維持大腦功能至關(guān)重要，因?yàn)榧词故嵌虝旱钠咸烟枪?yīng)中斷，也可能導(dǎo)致認(rèn)知功能障礙、癲癇發(fā)作，甚至徹底喪失意識(shí)[6]。

燃料需要經(jīng)過運(yùn)輸才能供給大腦。在人體中，有大量毛細(xì)血管參與運(yùn)輸，形成了超過600千米的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，最終穿過腦組織，將富含葡萄糖和氧氣的血液輸送給神經(jīng)元和其他腦細(xì)胞，以供合成能量貨幣ATP分子，從而為接下來神經(jīng)元間的通信提供動(dòng)力。

那么，人類大腦究竟消耗了多少能量呢？

從上述分析可以看出，如果能夠測(cè)量人腦中的ATP生成數(shù)值，我們就能夠?qū)Υ竽X所消耗的能量進(jìn)行計(jì)算?？茖W(xué)家們自然也想到了這一點(diǎn)，但直接測(cè)量人腦中的ATP是高度侵入性的，難以實(shí)現(xiàn)。

過往的研究者做出了各種嘗試，比如在腦科學(xué)研究剛剛興起時(shí)，人們通過頭皮電極記錄神經(jīng)元的電生理活動(dòng)產(chǎn)生的電場(chǎng)振蕩，間接測(cè)量大腦能量消耗的變化[7]；后期，科學(xué)家還試圖在神經(jīng)外科手術(shù)中植入電極，直接記錄局部神經(jīng)元電活動(dòng)，但此類實(shí)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)較高且僅限于病理研究[8]。

幸運(yùn)的是，現(xiàn)代神經(jīng)影像技術(shù)的快速發(fā)展，給了我們實(shí)時(shí)觀察大腦能量消耗的機(jī)會(huì)。

比如利用正電子發(fā)射斷層掃描（PET）技術(shù)，給被試者注射含有放射性同位素的葡萄糖類似物（如18F-FDG，一種帶有標(biāo)記的葡萄糖類似物，可以通過PET技術(shù)無創(chuàng)地進(jìn)行觀察其變化），然后對(duì)其實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，就可以直接測(cè)量大腦各區(qū)域的葡萄糖的消耗[9]。

由于大腦幾乎完全依賴葡萄糖供能，PET掃描能夠非常準(zhǔn)確地顯示哪些腦區(qū)在特定任務(wù)中更加活躍，消耗了更多能量。

另一種方法是使用功能性磁共振成像（fMRI）技術(shù)。合成能量貨幣“ATP”的過程需要氧氣的參與，而氧氣需要血紅蛋白參與運(yùn)輸，fMRI通過檢測(cè)血液中氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白的比例變化來間接測(cè)量大腦活動(dòng)[10]。

當(dāng)某個(gè)腦區(qū)神經(jīng)元活躍時(shí)，該區(qū)域的血流量會(huì)增加，帶來更多含氧血液，fMRI正是捕捉這種信號(hào)的變化來估算能量的消耗。

盡管二者并不是大腦能量使用的完整測(cè)量，但已經(jīng)涵蓋了能量的主要來源，通過這兩項(xiàng)技術(shù)的互補(bǔ)性，可以兼顧觀測(cè)葡萄糖攝取和血流變化，進(jìn)而讓我們可以更加直觀地理解大腦的能量消耗機(jī)制。

02

思考時(shí)，消耗的能量只比休息多5%

得益于上述技術(shù)的發(fā)展，大腦的能量消耗圖譜逐漸變得清晰，現(xiàn)在我們可以從一個(gè)更加科學(xué)的角度回答文章開頭的問題了。

近期，澳大利亞莫納什大學(xué)（Monash University）的神經(jīng)科學(xué)家沙娜·賈馬達(dá)爾（Sharna Jamadar）和她的團(tuán)隊(duì)發(fā)表了一項(xiàng)回顧性研究[1]。

通過分析來自世界各地的研究數(shù)據(jù)，她們得出了一個(gè)顛覆傳統(tǒng)認(rèn)知的結(jié)論：我們竭盡全力思考來完成目標(biāo)時(shí)，大腦消耗的能量只比休息時(shí)多出5%。

簡(jiǎn)而言之，我們進(jìn)行專注認(rèn)知時(shí)使用的大腦能量，只比大腦放空時(shí)稍微多出一點(diǎn)點(diǎn)。

我們常常感覺集中精力和動(dòng)腦思考消耗了大腦的大部分能量，但賈馬達(dá)爾團(tuán)隊(duì)的新研究為我們揭示了一個(gè)建立在多年研究基礎(chǔ)上的驚人事實(shí)：大腦所消耗的大部分能量都用于維持我們身體的穩(wěn)態(tài)。

也就是說，當(dāng)我們從事需要努力的、目標(biāo)導(dǎo)向的任務(wù)時(shí)，比如處理一份報(bào)表，做一次旅程規(guī)劃，我們大腦相關(guān)區(qū)域或網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元激發(fā)率會(huì)增加，這就是額外增加的5%能量消耗。

這意味著實(shí)際上大腦95%的能量都用于維持基本的生理功能，如維持神經(jīng)元靜息電位、進(jìn)行各部位穩(wěn)態(tài)管理等基礎(chǔ)工作。

雖然許多神經(jīng)科學(xué)家長期以來更傾向于研究主動(dòng)的認(rèn)知行為——如注意力、問題解決、工作記憶和決策制定這類活動(dòng)，但研究人員逐漸意識(shí)到，在這些更容易被觀察到的活動(dòng)背后，大腦還有一個(gè)隱藏的“后臺(tái)系統(tǒng)”——工作量龐大，像一個(gè)永不停歇的蜂巢，主要負(fù)責(zé)生理系統(tǒng)的調(diào)節(jié)。

無論我們是否有意識(shí)，大腦都在時(shí)刻應(yīng)對(duì)不斷變化的環(huán)境需求，維持生理穩(wěn)定，為我們保駕護(hù)航。

研究人員目前還不清楚這些能量是如何被精準(zhǔn)分配的，但在過去幾十年中，神經(jīng)學(xué)家已經(jīng)通過各項(xiàng)研究了解了大腦的“后臺(tái)任務(wù)”都包括哪些。

實(shí)際上，當(dāng)某個(gè)人躺在那里休息，處在一個(gè)“不動(dòng)腦”狀態(tài)時(shí)，大腦后臺(tái)正在有條不紊地處理各項(xiàng)進(jìn)程，無數(shù)的信號(hào)在神經(jīng)元之間繁忙地穿梭著。

這些信號(hào)中很多來自默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)，參與你的思維在過去、現(xiàn)在和未來場(chǎng)景之間漂移的心理體驗(yàn)——晚餐要吃些什么，上周的不愉快經(jīng)歷，手臂上被蚊子叮咬的瘙癢難耐。

在這些思考活動(dòng)的同時(shí)，我們的大腦還在追蹤著身體不斷變化的數(shù)據(jù)——體溫、血糖水平、心率、呼吸頻率等等，即維持基本健康的生理狀態(tài)。

科學(xué)家們推測(cè)，大腦的很大一部分基礎(chǔ)代謝是用來進(jìn)行預(yù)測(cè)的：為了實(shí)現(xiàn)身體各項(xiàng)數(shù)據(jù)維持穩(wěn)態(tài)的目標(biāo)，大腦需要有絕對(duì)的前瞻性，它擁有一個(gè)極其復(fù)雜的系統(tǒng)以便隨時(shí)應(yīng)對(duì)生理系統(tǒng)出現(xiàn)的各種變化，快速響應(yīng)并合理調(diào)動(dòng)資源。

03

一種進(jìn)化的智慧：為什么大腦如此“吝嗇”

大腦并不是一臺(tái)純粹的認(rèn)知機(jī)器，而是一個(gè)在進(jìn)化中被精確塑造的器官。

它和人類身體其他部位一樣，需要適應(yīng)進(jìn)化過程中各種嚴(yán)苛環(huán)境的挑戰(zhàn)，因此同樣需要受到系統(tǒng)能量預(yù)算有限的約束。

多5%的能量消耗增加聽起來并不多，但當(dāng)其需要累加在整個(gè)身體及大腦的龐大耗能基礎(chǔ)上時(shí)，就變得不可小覷。

所以當(dāng)“思考”這件事讓我們感到疲憊時(shí)，并不是因?yàn)槲覀兒谋M了所有能量，而是大腦的“警告”——我們的大腦在進(jìn)化中學(xué)會(huì)了如何合理分配能量。

而這正是人類祖先留給我們的禮物：在人類漫長的演化進(jìn)程中，我們的祖先在生存時(shí)刻受到威脅，消耗的能量必須被嚴(yán)格約束時(shí)，來自疲憊感的提醒就讓這5%的能量消耗變得更加有意義。

在現(xiàn)代世界中，能量匱乏這件事已經(jīng)距離我們非常遙遠(yuǎn)，但在那個(gè)食物難以獲取的年代，這可能意味著生與死的差別。

因此在思考時(shí)會(huì)感到疲勞，就像我們?cè)隗w力運(yùn)動(dòng)后會(huì)感到疲勞一樣，不是因?yàn)樯眢w里沒有多余的能量來進(jìn)行消耗，而是因?yàn)槲覀兊纳眢w進(jìn)化出了一套非常吝嗇的系統(tǒng)，時(shí)時(shí)刻刻節(jié)約能量的消耗。

如果不限制思考和認(rèn)知所帶來的能量消耗，隨著時(shí)間的推移，這種累積可能會(huì)造成更大影響。

所以科學(xué)家們認(rèn)為大腦如此“吝嗇”很大程度上是一種進(jìn)化的智慧，大腦可能有一套內(nèi)置系統(tǒng)來防止我們過度思考從而消耗能量，當(dāng)達(dá)到某個(gè)點(diǎn)時(shí)，疲憊機(jī)制就會(huì)被激活。

也許我們可以從另一個(gè)角度來理解進(jìn)化賦予大腦的“吝嗇”特性。

為了更好地了解大腦對(duì)人體能量的約束，2023年威爾康奈爾醫(yī)學(xué)院-卡塔爾分校（Weill Cornell Medicine-Qatar）的神經(jīng)科學(xué)家扎希德·帕達(dá)姆西（Zahid Padamsey）分析并總結(jié)了過往對(duì)大腦中電信號(hào)傳導(dǎo)特性的研究，他發(fā)現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)的進(jìn)化方向并不是最大化信息傳輸速度，而是最大化每個(gè)ATP分子消耗后的信息傳輸量[11]。

理論上，神經(jīng)元具有驚人的傳輸能力，單個(gè)神經(jīng)元可以以高達(dá)500Hz的頻率激發(fā)并向相鄰神經(jīng)元發(fā)送信息。

考慮到系統(tǒng)容量的限制，神經(jīng)元能夠區(qū)分來自相鄰神經(jīng)元信息的最快速率（也就是理論上的最優(yōu)信息傳輸速率）是250Hz，約為最高頻率的一半[12]。

然而實(shí)際上，我們的神經(jīng)元平均激發(fā)率僅為4Hz，比理論最優(yōu)速率慢了50-60倍，這就像是一輛跑車在城市道路上以自行車的速度行駛。

即使電信號(hào)成功傳遞到突觸，給出向下一個(gè)神經(jīng)元釋放神經(jīng)遞質(zhì)分子的信號(hào)，這個(gè)指令也只會(huì)有20%的概率會(huì)被執(zhí)行[13]。

不得不說，大腦像一個(gè)精明的財(cái)務(wù)管理者，神經(jīng)元以4Hz頻率工作看似“緩慢”，突觸選擇性地傳遞信息看似“不可靠”，但實(shí)際上是能量使用的最優(yōu)化，確保了大腦能夠在有限的能量預(yù)算下發(fā)揮最大的認(rèn)知潛力。

帕達(dá)姆西為這些看似矛盾的現(xiàn)象給出了解釋：我們的進(jìn)化方向決定了大腦的目標(biāo)不是信息傳遞速率，而是效率。在能量是稀缺資源的前提下，能夠更有效利用能量的生物體更有可能生存和繁衍。

因此，進(jìn)化選擇的并不是反應(yīng)最快的大腦，而是吝嗇的但得以讓人類更好存活下去的大腦[14]。

04

結(jié)語

大腦的能量分配是一種經(jīng)過精心計(jì)算的策略，也是生命在進(jìn)化過程中展現(xiàn)的智慧。

在這個(gè)策略中，每一個(gè)ATP分子都被精確分配，每一次神經(jīng)放電都被仔細(xì)優(yōu)化，確保在有限的能量預(yù)算下實(shí)現(xiàn)最大的認(rèn)知收益。

對(duì)這些機(jī)制的深入理解，不僅有助于我們認(rèn)識(shí)大腦的基本工作原理，也為治療相關(guān)的神經(jīng)系統(tǒng)疾病提供了新的思路。

也許在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，學(xué)會(huì)如何高效使用我們的大腦，仍然是非常重要的一課。

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參考資料：

[1] Jamadar SD, Behler A, Deery H, Breakspear M. The metabolic costs of cognition.Trends Cogn Sci. 2025;29(6):541-555. doi:10.1016/j.tics.2024.11.010

[2] Sokoloff, L. (1960). The metabolism of the central nervous system in vivo.Handbook of physiology, section I, neurophysiology,3, 1843-1864.

[3] Levy DE, Sidtis JJ, Rottenberg DA, et al. Differences in cerebral blood flow and glucose utilization in vegetative versus locked-in patients. Ann Neurol. 1987;22(6):673-682. doi:10.1002/ana.410220602

[4] Sprengell M, Kubera B, Peters A. Brain More Resistant to Energy Restriction Than Body: A Systematic Review. Front Neurosci. 2021;15:639617. Published 2021 Feb 9. doi:10.3389/fnins.2021.639617

[5] Dienel GA. Brain Glucose Metabolism: Integration of Energetics with Function. Physiol Rev. 2019;99(1):949-1045. doi:10.1152/physrev.00062.2017

[6] Raichle ME. Two views of brain function. Trends Cogn Sci. 2010;14(4):180-190. doi:10.1016/j.tics.2010.01.008

[7] https://www.sciencenews.org/article/hans-berger-telepathy-neuroscience-brain-eeg

[8] Obidin N, Tasnim F, Dagdeviren C. The Future of Neuroimplantable Devices: A Materials Science and Regulatory Perspective. Adv Mater. 2020;32(15):e1901482. doi:10.1002/adma.201901482

[9] Reivich M, Kuhl D, Wolf A, et al. The [18F]fluorodeoxyglucose method for the measurement of local cerebral glucose utilization in man. Circ Res. 1979;44(1):127-137. doi:10.1161/01.res.44.1.127

[10] Buxton RB. Interpreting oxygenation-based neuroimaging signals: the importance and the challenge of understanding brain oxygen metabolism. Front Neuroenergetics. 2010;2:8. Published 2010 Jun 17. doi:10.3389/fnene.2010.00008

[11] Padamsey Z, Rochefort NL. Paying the brain's energy bill. Curr Opin Neurobiol. 2023;78:102668. doi:10.1016/j.conb.2022.102668

[12] Attwell D, Laughlin SB. An energy budget for signaling in the grey matter of the brain.J Cereb Blood Flow Metab. 2001;21(10):1133-1145. doi:10.1097/00004647-200110000-00001

[13] Pulido C, Ryan TA. Synaptic vesicle pools are a major hidden resting metabolic burden of nerve terminals.Sci Adv. 2021;7(49):eabi9027. doi:10.1126/sciadv.abi9027

[14] https://www.quantamagazine.org/how-much-energy-does-it-take-to-think-20250604/