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      嚯,具身智能和腦機接口在康復醫療合體了

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      Jay 發自 凹非寺
      量子位 | 公眾號 QbitAI

      「腦機接口+具身智能。」

      1月28日剛參加的活動,看到大屏幕上同時出現這幾個字,我愣了一下,還以為自己走錯片場,在看科幻片。

      腦海里第一個閃過的畫面,是EVA里碇真嗣操控初號機,和使徒激情對壘。

      你敢信,真有機器人公司給這項技術找到了場景,現在就能落地,還正好是他們已有的業務場景。

      演講后面的圓桌環節更是腦洞大開,嘉賓們激情討論腦機接口如何影響具身智能落地,甚至一度扯到《黑客帝國》:

      • 腦機接口在收集人類大腦產生的數據后,我們有可能破解人腦產生思維的機制。
      • 機器人可以成為我們研究大腦的一個最好實驗平臺,可以嘗試各種瘋狂的假設。
      • 《黑客帝國》就是一個典型的腦機接口場景,腦機接口與具身智能的融合,能讓普通人擁有一個「最強替身」。
      • 我們這一代人,將親眼見證碳基與硅基開始真正融合的時代。

      這不是電影院,坐標上海張江,人在第二屆傅利葉具身智能生態峰會的現場。



      腦機具身智能康復港

      具身智能競速賽進入2026年,傅利葉的下一步是什么?

      1月28日上午,CEO顧捷宣布了他們的最新動作——

      給康復科的患者戴上腦機接口設備,然后讓機器人根據腦電信號,輔助患者完成康復訓練。

      是的,未來的康復科里,不只醫生可能是機器人,患者或許也都是「賽博格」。



      事實上,將前沿技術與康復領域做結合,一直是傅利葉的拿手好戲。

      2020年,傅利葉推出了專門面向康養場景的「智能康復港」,覆蓋神經、骨科、疼痛等多種康復類型,能夠全面滿足不同階段的康復需求。

      到了2025年,具身智能突飛猛進,這套方案迎來了一次關鍵升級——GR-3人形機器人正式加入康復港。

      不過,相信很多人對人形機器人的印象都是:

      跳舞跳得挺好,能提供情緒價值,科研場景需求挺大,其他地方就不知道能干啥了。

      我之前也一直是這么想。所以心里一直有個疑惑——人形機器人在康復領域真能有用嗎?

      還真能。

      在顧捷看來,康復這件事從來不只是一個技術問題。

      他眼中的康復科,是一個既嚴肅、又極其有人情味的地方

      這里的患者通常不需要做手術,也很少依賴藥物治療,但對意志力的要求卻極高。很多人需要在康復科住院或門診治療兩到三個月,甚至更久。

      在這段漫長又枯燥的過程中,治療師和醫生要做的,除了專業的康復訓練之外,更重要的任務,是不斷地鼓勵和支持患者,陪他們把這段時間熬過去。

      人形機器人的「陪伴」屬性,在康復科非常重要。

      而對兒童而言,「長得像人」則更是剛需。

      顧捷指出,自閉癥兒童往往不太愿意與人直接互動,卻非常樂意與機器人接觸——這一點,已經在臨床實踐中觀察到了明確證據。

      不過,即便有了具身智能的加盟,還有個更本質的問題一直沒解決。

      康復訓練中很重要的一環,就是以功能為導向的運動控制訓練。

      原因是:基于神經可塑性,患者的主動參與得越多,恢復就越快。

      然而,不管是外骨骼,還是各類康復機器人,本質上都還是設備在帶著患者的肢體動。患者自身的參與程度有多少,很難說。

      這就很容易變成一種「放空式訓練」:康復效果難以量化,訓練過程枯燥,患者也得不到啥正反饋。

      歸根結底,再強的單一設備終究只是「外物」,它無法根據患者當下的真實意圖「對癥下藥」,只能機械式訓練。

      這正式腦機接口派上用處的地方。

      以腦機接口結合下肢外骨骼機器人為例:患者佩戴腦電帽,通過多通道電極陣列實時采集腦電信號,并在腦中進行運動想象。

      隨后,AI算法對這些信號進行分析,識別出患者的運動意圖和動作類型,再將其轉化為控制指令,驅動機器人帶動下肢完成步態訓練。

      動作產生的本體感覺會反向刺激神經系統,促進神經通路的重建,形成一次「中樞—外周—中樞」的閉環反饋。

      簡單來說就是,當患者在訓練過程中產生了明確的運動意圖,但在肌肉層面卻無法完成動作時,腦機接口可以先一步捕捉到這種意圖,并驅動機器人提供輔助,從而最大化訓練效果。

      事實上,早在2017年,傅利葉就在內部啟動了腦機接口與外骨骼結合的預研工作,并成功實現了通過腦電信號控制外骨骼行走。



      但他們很快也看清了當時的瓶頸:信號噪聲高、穩定性不足、部署復雜,幾乎不具備規模化條件。

      這樣的技術水平,遠遠不足以進入臨床。

      轉折出現在最近兩年。

      第一個變化,是腦機硬件本身的成熟,設備本身越來越輕量化和模塊化。

      比如非侵入式,從原來單一的EEG腦電,到現在開始使用近紅外,多通道超聲等各種信號采集的方案,抗干擾性,便攜性,準確性,都在不斷提升,達到了大規模部署的轉折點。

      更關鍵的一點,是大模型徹底改變了腦電信號的處理方式

      以前處理腦電信號,主要依賴FFT、頻譜分析或SSVEP等傳統方法。在處理非線性、高維度的腦電信號時,能力非常有限。

      但基于大模型,可以更有效地對復雜的腦電信號進行分類和解析,從而實現更精準的意圖識別。

      這兩塊拼圖的結合,讓腦機接口第一次具備了參與主動交互的工程基礎。

      傅利葉也在這個時間點正式落下棋子——將腦機接口技術,引入具身智能康復港

      顧捷表示,這不是十年后的概念,而是他們在未來1–2年內,明確要規模化落地的方向。

      演講結尾,顧捷邀請各大頂尖的科研機構、臨床醫院和產業方上臺,共同宣布了一項瞄準腦機具身的基建戰略——

      「腦機具身·數據引擎聯合創新計劃」。



      顧捷向量子位透露,這項計劃的核心,在于打造一個大規模腦機具身數據集。在積累足夠規模的腦電數據的基礎上,訓練大模型,實現更精準、高效的意圖識別。

      而腦機接口,正是這類數據采集的基礎設施。

      佩戴上腦機接口,就能在做每一個動作時,同步采集腦電信號和動作數據,就像給每一個動作打上了時間戳。這樣當患者伸手時,就能明確知道這一段腦電信號對應的是「伸手」這個動作。

      采集數據的同時,自然完成了標注,是個天然的閉環。

      圓桌論壇

      演講中,聊到的更多是腦機接口與具身智能如何在現有康復場景中落地的問題。

      而在隨后的圓桌環節中,討論則明顯「放飛」了一些。

      以主持人身份登場的顧捷,圍繞「前沿人機交互技術如何影響具身智能落地應用」這一主題,與四位嘉賓展開了一場深入對談。

      他們分別是:

      • 謝青:上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院康復醫學科主任,上海交通大學醫學院康復醫學系主任,上海市瑞金康復醫院副院長。
      • 肖曉:復旦大學類腦研究院認知神經科學中心執行主任
      • 楊揚:天橋腦科學研究院中國副院長
      • 彭雷:格式塔科技創始人兼CEO



      以下為圓桌對談的整理稿。為提升可讀性,量子位在不改變原意的前提下,對內容進行了適當調整和刪減。

      顧捷:第一個問題想請教瑞金醫院的謝主任。今天傅利葉推出了「腦機接口+康復機器人」的解決方案,強調機器人能夠讀取大腦的意圖。您覺得,從臨床實際應用的角度來看,它的核心價值到底體現在哪些方面?未來又能解決哪些痛點?

      謝青:其實在十幾年前我們合作的時候,就設定了一個目標:如何真正解放我們的人力。 并不是說我們的人、我們的治療師和醫生就不做事,而是要思考:在當今社會經濟高度發展、高度智能化的時代到來之際,治療師如何更好地借力智能化的設備。 剛才一直在聽顧總和他們副總介紹公司的發展歷程以及對未來的規劃,我也聯想到一個非常重要的合作方向:圍繞技術、人才培養和轉化科研,將三級醫院的康復醫學科優秀的康復技術和能夠落地應用的方案,逐步推進到二級醫院和社區醫院。 事實上,現在社區醫院已經能夠使用的一些設備,正是我們和傅利葉在過去10年間不斷開發、不斷應用,并持續優化的成果。

      顧捷:下個問題想請教格式塔的彭雷總:能否給大家科普一下,超聲腦機接口的技術原理是什么?相比傳統的腦電技術,它有哪些獨特的優勢?

      彭雷:正如大家所知,我們的大腦由860億個神經元組成——今天在現場與各位交流,本質上就是臺上嘉賓的神經元在放電,您的大腦也在放電,我們正是通過這種方式進行信息交互。在大腦的思維過程中,電信號并非唯一,但確實是非常重要的一個指標。

      過去的腦機接口,主要都是以電學為主。而電學腦機接口的特點在于,它分為侵入式、非侵入式和半侵入式,需要用電極直接接觸大腦神經元,從而讀取神經元放電的信號,或反向將信號寫入。這個過程中,一方面它涉及開顱手術,需要去除腦硬膜,屬于侵入式操作。

      電學腦機接口最大的問題在于,你必須將電極放置在特定的腦區。這意味著,一旦植入,位置就無法改變,除非再次進行手術。而且,你只能對所植入電極覆蓋范圍內的神經元進行讀寫,也就是說,它始終局限于局部神經元信號的讀寫能力。

      正因如此,我們今年1月份共同成立了格式塔,專注于超聲波技術。超聲波是我在過去四年從事腦機接口研究后看到的第一個有可能實現全腦、非侵入式讀寫的技術路徑——它是一個能夠對全腦進行多點讀寫的技術平臺。

      無論是從認知神經科學的角度,還是從醫學的角度來看,大腦都是由非常復雜的神經環路共同調控我們的多種能力。因此,對大腦的研究更應該采取整體性的視角。

      而超聲波技術讓我們能夠穿透顱骨,利用相控陣在顱內任意位置進行聚焦調控;同時,也可以通過采集血流信號間接解碼神經活動。我們認為這一技術平臺代表了未來天花板最高的腦機接口技術路線。

      顧捷:下面這個問題想請教復旦類腦院的肖主任:今天我們啟動了「腦機-具身」多模態數據集的計劃。您認為人類的腦電與運動相關的多模態數據,對當前類腦智能研究意味著什么?

      肖曉:當前的類腦模型或大語言模型最大的優勢在于,能夠收集所有人的語料或圖像信息進行分析,從而嘗試理解人類所謂的思維方式。

      但采集腦部信號,其實是理解人類最關鍵的一個步驟——因為人不僅有語言表達,也不僅有圖像展示,更重要的是我們如何思考。我們認知神經科學中心成立的目的,就是想理解人是如何思考的,以及人與機器、或人與以往的軟件模型相比,優勢究竟在哪里。

      而腦機接口在收集人類大腦產生的數據(如腦電信號或腦部成像數據)之后,從科學角度,我們就能夠嘗試理解,甚至找到一種方法去破解人腦產生思維和產生意圖的機制。

      從工程角度來說,我們可以把人當作老師,去指導機器人或具身智能。因為我們能夠采集到大腦是如何思考的信號,在破解這些信號之后,就能讓機器人以更有效的方式理解人的意圖,從而更好地完成任務。

      我認為這種連接才是真正將人腦最突出的優勢——即對意圖和認知的生成能力——與機器最擅長的學習能力結合起來,或許正在形成一種全新的認知范式。

      顧捷:下面這個問題想請問天橋腦科學研究院的楊院長。腦科學的目標是理解人類意圖,揭示相關的神經機制;而具身智能的核心,是讓機器人能夠理解人類并適應物理世界。您認為,腦科學的基礎研究與具身智能的產業應用之間,未來有哪些重要的結合點?

      楊揚:這個問題一下子把我拉回到了十年前。

      那是天橋腦科學研究院剛剛成立的時候,很多細節到現在依然非常清晰。當時我們在加州理工,現場見證了第一次真正意義上的腦機接口演示。這項實驗由理查德·安德森院士主導,對象是一位19歲的年輕人,他因為頸部受傷,下半身完全癱瘓。

      研究團隊在他的腦中植入了一枚芯片,用來解碼運動皮層的神經活動。實驗中,他能夠操控一只機械臂,完成一系列非常復雜的動作。其中有一個場景讓我至今難忘:機械臂幫他打開了一瓶啤酒,插上吸管,再把酒送到他嘴邊,讓他喝下了一口。

      那位年輕人后來對我們說,這一刻對他來說,就像是靈魂重新回到了肉體

      當時所見所聞對我們——包括天橋——帶來的震撼,我相信都是巨大的。也正是因此,我們的第一個實體研究機構最終落戶加州理工,在那里成立了天橋腦科學的首個實體研究機構,其中最重要的方向就是腦機接口。我一直在思考:腦機接口的1.0版本,一定是面向醫療,用于治愈或修復大腦;而2.0版本,很可能會走向消費級應用與能力增強。

      在當前階段,最典型的治愈對象是癱瘓患者——他們的神經環路本身出現了問題,因此我們需要通過腦機接口重建這一環路。這個過程包括信號的讀取與解碼,但真正落到終端、切實幫助患者的,我認為是具身智能。

      從最初使用的機械臂,到后來廣泛采用的外骨骼,外骨骼對患者而言其實用性已經遠遠超過了機械臂。再到最新進展——通過非侵入式腦電遙控機器人,甚至機器狗來協助患者完成日常任務,比如開關電器、從冰箱拿東西、出門取快遞。 具身智能正在為腦機接口持續創造價值,并且這種能力在不斷增強。

      如果展望未來,這或許真的是讓我們夢想成真的一刻。《黑客帝國》就是一個典型的腦機接口場景:人躺在一個容器中,通過腦機接口遙控具身智能——也就是替身機器人,讓它代替自己上天入海,完成原本不可能實現的任務。

      腦機接口與具身智能的融合,未來一定會創造出更多價值——不僅限于幫助患者康復,更可能延伸到普通人身上,讓普通人不僅擁有最強大腦,還擁有最強替身,以及最強大的外化自我。

      顧捷:關于未來的具身智能、腦機接口以及可能的新形態,我想首先請教瑞金醫院的謝主任。如果未來技術持續發展并不斷融合,醫生患者機器人會是一個怎么樣的協作的關系?

      謝青:具體來說:醫生身邊會有一位機器人助手、治療師配備的是治療助理機器人、護士則配有護理機器人作為助理、護士助理的下一級支持人員,身邊也有一位機器人協同工作。

      這樣的配置能顯著減輕人力負擔——在當前康復過程中,醫護人員常常需要久坐、久站、搬運患者,還要持續通過語言或視覺刺激與患者互動。而有了智能助理,就可以執行預先設定好的程序。

      更重要的是,未來的機器人經過訓練后,還能理解患者的非語言信號——比如一個表情、一個眼神、一個手勢——并據此做出響應和行動。我們希望的是,康復面對的核心對象就是「功能」,在這個前提下,我們希望每一位患者:能躺的時候,就盡量讓他動起來;能坐的時候,就不要繼續躺著;能站的時候,就不要坐著——始終推動他主動活動。

      而在「動起來」的過程中,未來的機器人能夠承載人在康復各個崗位上的專業能力。也就是說,在每一個機器人的系統中,都能內置一個模塊——這個模塊融合了不同崗位、不同場景下的康復經驗與操作邏輯。我們可以通過它進行調用和控制,讓機器人真正成為康復過程中智能化、可操作的延伸。

      我們醫生在看診時,寫病歷和記錄信息往往非常繁瑣。現在調取資料確實比以前方便多了:只要患者曾在我們這里做過檢查,無論是一年前還是十年前的歷史資料,都能隨時調出來。有了這些信息,我就能對患者今天就診的問題進行更全面的分析。

      但即便如此,整個過程仍然相當麻煩。如果能有一個語音助手告訴我該怎么操作,或者有一個機器人在旁邊協助,很多事務性工作它就能自動完成。這樣的看病場景,也是非常令人憧憬的。

      顧捷:接下來這個問題想請教格式塔的彭總:在未來的人機交互中,如果將格式塔的腦機接口技術與機器人技術結合,能否實現這樣一種狀態——人不需要費力地思考,機器人就像原生肢體一樣自然響應?普通人是否能通過意念直接控制家中的服務機器人?這種交互形式距離現實還有多遠?

      彭雷:我看來,腦機接口、具身智能和人工智能這三者,必須在未來幾年內同時取得突破性進展,才能真正走到那個階段。

      我一直覺得,這里其實涉及一個“終極問題”。它有點像一塊羅塞塔石碑。為什么羅塞塔石碑如此重要?因為它把三種語言刻在同一塊石碑上,讓人類第一次能夠在不同語言體系之間建立對應關系,并相互解釋。

      而在我們這個領域,其實也存在著“三種語言”。

      第一種語言,來自生物學和認知神經科學,是生物體思維與意識運作的方式;

      第二種語言,存在于具身智能系統中,是驅動硬件與軟件協同運行的工程語言;

      而中間,還需要有一套AI化的表達系統,能夠在這兩種語言之間做雙向映射和關聯。這正是腦機接口希望扮演的角色——它要將這兩種語言連接起來。

      正如剛才楊揚總提到的,無論是《黑客帝國》《阿凡達》,還是《環太平洋》,這些作品所描繪的,本質上都是同一個愿景:將人的思維、意志乃至主體性,完整地遷移到一個硅基載體之上。

      但必須承認,這條路依然很長。目前,無論是國內的腦機接口公司,還是美國的一些領先團隊,所能實現的,仍主要是相對簡單的語音或運動指令傳遞,而且大多是單向的。而如果要真正將人的整體遷移至硅基平臺,還必須解決感知層面的問題——包括聽覺、嗅覺、觸覺等多模態感官能力,都需要在腦機接口上實現雙向打通。

      現有腦機接口仍然以“讀取”為主。但我認為,超聲技術有機會與傳統電學方法形成互補,甚至有望在未來實現多通道、多靶點、高帶寬的讀寫能力。

      我認為,我們這一代人,將親眼見證碳基與硅基開始真正融合的時代。很多作品早已描繪過這樣的未來,也有不少預測認為,2035年到2045年將是這一進程的關鍵窗口期。我自己也認為,這個時間點是完全可以預期的。

      更重要的是,隨著人工智能、具身智能和腦機接口的協同演進,人類技術的發展呈現出明顯的指數級增長趨勢。或許,我們到達那個時代的時間點,會比原本想象得更早。

      顧捷:接下來這個問題想請教復旦類腦院的肖曉主任:復旦類腦院一直致力于探索大腦運作的機制。您認為未來的具身智能,能否通過學習人類大腦在感知、決策、思考等方面的閉環機制,實現更高級、更通用的系統設計?

      肖曉:類腦研究本身可以看作是人工智能的一個重要分支。它構建的是一種人工創造的智能系統,但核心參照始終是人體、人類大腦,乃至更廣義的生物大腦。我們相信,相比傳統人工智能,類腦智能有機會吸收人類認知系統中的諸多關鍵優勢。

      首先,人腦最突出的特點之一是閉環反饋能力。比如現在我在臺上發言,顧總突然向我提問,我需要在極短時間內調動全部相關知識進行回應,并將答案傳遞給觀眾——這一整套感知、理解、決策與輸出的過程,在毫秒級內完成,是一種高度動態、實時的策略機制。

      其次,人類大腦極其節能。它在一個高度受限的生理體系下運行,卻能以極低的功耗完成復雜任務。如果我們能借鑒這種機制,就有可能讓AI在不依賴巨大算力、海量資源和復雜算法的前提下,高效達成目標。

      第三點,也是我認為最重要的:具身智能有望推動類身智能在「自我認知」方向上邁出關鍵一步。「認識自身」是人類區別于當前人工智能的根本特征之一——人不僅感知世界,還清楚地知道「我知道自己在這個世界中處于什么位置」。

      而具身智能正朝著這一方向演進。通過各類傳感器,持續收集關于外部環境和自身狀態的信息,并將這些多模態數據輸入算法或機器人本體,使其逐步構建對「我在世界中的位置」的理解。

      這正是機器邁向真正智能的關鍵:先通過感知系統理解世界是什么樣的;再在此基礎上形成對自身位置與狀態的認知;隨后通過決策與行動主動影響環境;最后將結果反饋回系統,進入新一輪學習循環。

      腦機接口、具身智能與大腦基礎研究這三個方向的深度融合,將極大推動我們對智能本質的理解。

      顧捷:最后這個問題是想問天橋腦科學研究院的楊院長,您覺得自身具身智能爆發,反過來對腦科學的研究會有什么樣的幫助?

      楊揚:在可見的未來,機器人有可能會成為我們研究大腦的一個非常重要、甚至是最好的實驗平臺。

      在機器人身上,我們可以構建一套相對完整的閉環:從感知、到決策、再到行動、再到反饋。在這個體系里,我們可以不斷去驗證各種假設,甚至是一些非常大膽、看起來很“瘋狂”的假設。很多這樣的實驗,其實是無法直接在人腦上進行的。

      人腦本身就是一個極其神奇的器官,它的可塑性非常強。我們在臨床上也見過一些非常特殊的病例,比如有的人只剩下半個大腦,但整體功能卻依然是正常的。這些現象背后蘊含著大量尚未被理解的機制。

      我認為,未來機器人有機會幫助我們在更可控的環境中,去復現這些稀缺但極具價值的現象,從而為揭開大腦的工作原理提供新的路徑。

      另外,我也非常贊同彭總剛才提到的觀點:硅基技術與碳基生命,在未來很可能會以一種我們今天還難以想象的方式,發生高度融合。

      One More Thing

      對了,傅利葉的GRx Nano,從拉斯維加斯回來給家里人的活動應援了。



      千元級的陪伴機器人,完全是迷你版的GR3,摸起來手感是溫熱的,盤它腦袋的時候眼睛還會亮小星星。

      甚至……還能當圍脖用。



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