神经科学（脑科学）是一个交叉性学科，涉及哲学、心理学、人工智能、神经科学、计算机科学、语言学、人类学和教育学等学科。
科学为人类生活带来了许多便利。通过研究大脑和神经系统的功能和结构，脑科学帮助我们更好地理解认知、情绪、学习和记忆等方面的工作原理。
这项知识有助于医学领域治疗各种神经系统疾病，如帕金森病和癫痫。此外，脑科学也在改善教育方法、提高学习效率以及开发脑机接口等领域发挥着重要作用。
进入2024，脑科学行业有了众多突破：
2月，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心在《科学》期刊上发表了题为《Whole-brain spatial organization of hippocampal single-neuron projectomes》研究论文。解析了海马神经元的空间组织，为理解大脑结构和功能提供了新视角；
特斯拉CEO埃隆·马斯克宣布，脑机接口公司Neuralink已经完成了首例人类脑机接口设备的植入。这标志着脑机接口技术在临床应用方面迈出重要一步，也为未来的广泛应用奠定了基础。
为什么建议同学们发展脑科学思维，深入脑科学研究？对脑科学/神经科学感兴趣，怎么提升背景？
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行业介绍
大脑，是人体内的星系。即使当前拥有更多的研究数据和有用信息，人类对于大脑的探索还只是冰山一角，脑科学未来的发展趋势和就业前景非常广阔。
脑部疾病是一个重大的全球健康问题，也是全球第二大死亡来源。神经系统和神经精神疾病每年分别导致900万人和800万人死亡，占死亡人数的30%以上，这意味着地球上三分之一的人可能会因脑部疾病而失去一名家庭成员。全球范围内，脑部疾病给社会带来了高昂成本。
一篇名为《Segmentation and growth factors of the global neuroscience market》的研究报告分析表明，全球神经科学市场提供了诱人的回报潜力；
该市场估值为6120亿美元（2022 年），预计未来几年将以4.2%的复合年增长率增长。计算得出的增长估计范围从高增长数字健康细分市场（复合年增长率 27.8%）到低增长行为治疗服务细分市场（复合年增长率 3.5%）。
投资机构可能会根据全球神经科学市场各细分市场的当前收入水平来推断未来的增长，从而预测投资回报。
相关研究分析揭示了当前价值与未来增长之间的负相关关系，即高价值细分市场显示低增长预测，而低价值细分市场则具有显著的增长预期。这些发现可能预示着投资者对新兴的、最先进的解决方案的兴趣将会增加，尽管目前投资风险较高，但未来可能会转化为显著更高的回报。
Sourse：deloitte
私募股权、风险投资和企业并购机构可根据目标地区调整投资策略。
GNM （全球脑科学市场）子细分市场的区域份额将根据地理位置的不同而变化。欧洲和亚太地区预计将占领高增长领域（例如数字健康和分子诊断）的市场份额。北美市场可能会在增长率上保持一致发展，从而有可能保留行为治疗服务等更传统解决方案的庞大收入基础。
随着神经科学技术的不断进步，如脑成像技术、脑机接口等，将有助于更深入地理解大脑结构和功能；同时大数据和人工智能的发展将为脑科学研究提供更多的数据分析工具和方法，有助于挖掘更深层次的脑部信息。
就业前景方面，随着对大脑功能理解的不断深入，脑科学领域的就业前景也将变得更加广阔；
一些可能的职业包括神经科学家、脑科学研究员、临床神经心理学家、脑机接口工程师等。此外，脑科学的发展也将为医疗保健、教育、人工智能等领域带来新的机遇和挑战，为从事相关领域的人士提供更多就业选择。
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代表院校
以下是美国十大神经科学领域的大学：
哈佛大学
本科生可以学习神经生物学和计算神经学，学习如何使用数学和计算机科学来评估大脑信号。心理、大脑和行为也有一个跨学科的课程，让学生了解神经科学领域以外的学者是如何理解心理的。
斯坦福大学
在神经科学的研究所和项目中，有斯坦福神经科学与社会项目。项目的任务是研究神经科学影响社会的方式，就神经科学家创造的技术应该如何使用提出建议，并确定政府是否有必要对这项技术进行监管。
麻省理工学院
据麻省理工学院网站介绍，该校在大脑和认知科学学系开设了一个毕业后研究学者项目。
加州大学旧金山分校
加州大学旧金山分校的神经科学课程的一年级博士生会参加各个实验室的研究轮换，以此熟悉潜在的实验室。
约翰·霍普金斯大学
JHU卡夫里神经科学研究所的研究人员旨在整合神经科学，计算数据科学和工程学方面的知识，更好地了解大脑的功能和结构。
圣路易斯华盛顿大学
圣路易斯华盛顿大学拥有很多与神经科学有关的研究中心，其中包括the Hope Center for Neurological Disorders, the Charles F. and Joanne Knight Alzheimer Disease Research Center and the McDonnell Center for Systems Neuroscience。
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