本文系统阐释人工智能如何通过脑机接口采集、多模态表征学习与跨模态对齐来“感知”人脑，核心在于以语言与视觉等外部语义空间为锚，用编码与解码模型建立“脑—表征—意义”的映射，并在闭环中实现人机共适应。文中比较EEG、fMRI、fNIRS、ECoG等信号源与适配任务，讨论数据工程、隐私治理与评估指标，结合合规硬件与边缘AI提出可落地路径，并展望基础模型、闭环交互与新型传感器驱动的未来趋势。

本文阐明大模型模仿人脑动作的可行路径：以多模态输入构建世界模型，通过层次化策略将语言推理扩展到时空与动力学，结合模仿学习的冷启动与强化学习的奖励优化，并用主动推断处理不确定性，最终形成感知—预测—决策—执行的闭环。工程上采用高层大模型加低层控制器的混合架构，先仿真再现实迁移，配合域随机化与合成数据提升泛化，同时以安全边界、合规治理与可审计日志保障落地。未来，类脑硬件与神经形态计算将降低时延与能耗，认知与控制一体化将增强可解释与鲁棒，人机协作与标准化生态将推动更广泛的产业应用。