哈嘍，大家好，今天這篇科技解析，就來聊聊劍橋大學(xué)團(tuán)隊(duì)的重磅突破，讓機(jī)器人擁有蛇般靈活運(yùn)動(dòng)與直覺避障能力的統(tǒng)一神經(jīng)系統(tǒng)，這是否標(biāo)志著仿生機(jī)器人邁入“神經(jīng)反射”時(shí)代？

據(jù)《自然》綜述顯示，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算通過模仿生物智能原理設(shè)計(jì)高效計(jì)算系統(tǒng)，尤其適用于對(duì)體積、重量和功耗有嚴(yán)格要求的場(chǎng)景，預(yù)計(jì)2026年相關(guān)芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)5.566億美元。

近日，26歲的英國(guó)劍橋大學(xué)博士生霍永康團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“反彈式贏家通吃”神經(jīng)形態(tài)控制架構(gòu)，正是這一領(lǐng)域的突破性成果，首次實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人從肌肉收縮到避障決策的“統(tǒng)一語言”溝通，并在五節(jié)機(jī)器蛇上完成驗(yàn)證。

解碼“反彈式贏家通吃”

與傳統(tǒng)機(jī)器人依賴復(fù)雜代碼和電腦芯片不同，霍永康團(tuán)隊(duì)打造的神經(jīng)系統(tǒng)完全以動(dòng)物大腦工作原理為藍(lán)本，核心是“反彈式贏家通吃”網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。

這一架構(gòu)的精妙之處，在于將生物神經(jīng)元的兩大特性，反彈興奮性與贏家通吃原則，進(jìn)行了創(chuàng)造性融合。

所謂反彈興奮性，通俗來講就是神經(jīng)元被強(qiáng)烈抑制后，一旦約束解除就會(huì)像壓緊的彈簧般爆發(fā)電脈沖。

而贏家通吃原則則類似群體競(jìng)爭(zhēng)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中確保任一時(shí)刻只有一個(gè)“最強(qiáng)神經(jīng)元”被激活，從而明確決策方向。

霍永康在接受采訪時(shí)表示：“生物神經(jīng)系統(tǒng)從不會(huì)將運(yùn)動(dòng)調(diào)節(jié)與決策割裂，而是用同一套事件驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)活動(dòng)完成所有任務(wù)，我們的架構(gòu)正是還原了這一核心邏輯?！?/p>

這套統(tǒng)一架構(gòu)徹底打破了傳統(tǒng)機(jī)器人的“分裂困境”：反彈特性負(fù)責(zé)生成穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)事件，如同為機(jī)器人設(shè)定好“運(yùn)動(dòng)節(jié)奏”；贏家通吃原則則負(fù)責(zé)編排事件順序，相當(dāng)于為機(jī)器人規(guī)劃“行動(dòng)路線”。

兩者使用統(tǒng)一的電信號(hào)事件語言，在同一物理網(wǎng)絡(luò)中無縫協(xié)同，既解決了“何時(shí)動(dòng)”的節(jié)律問題，又明確了“做什么”的決策問題。

為驗(yàn)證架構(gòu)可行性，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一條五節(jié)機(jī)器蛇，并為其搭建了三層級(jí)的神經(jīng)系統(tǒng)，且所有層級(jí)均基于“反彈式贏家通吃”基本單元構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)了從“脊髓反射”到“智能大腦”的完整閉環(huán)。

最底層是肌肉驅(qū)動(dòng)層，每個(gè)關(guān)節(jié)由兩個(gè)互抑的反彈神經(jīng)元構(gòu)成“蹺蹺板”式振蕩器，自主完成左右交替擺動(dòng)，模擬生物脊髓的基礎(chǔ)反射功能。

中間的協(xié)調(diào)層則扮演“節(jié)律指揮官”角色，通過兩個(gè)環(huán)形振蕩器生成不同順序的脈沖波，控制機(jī)器蛇前進(jìn)或后退，且通過贏家通吃樞紐確保動(dòng)作方向統(tǒng)一。

最頂層的監(jiān)督控制層是真正的“決策大腦”，基于雙狀態(tài)開關(guān)網(wǎng)絡(luò)，讓機(jī)器蛇在碰到障礙物時(shí)能自主選擇右轉(zhuǎn)或后退，甚至能通過特殊神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)策略交替，展現(xiàn)出初步的智能決策能力。

相較于傳統(tǒng)技術(shù)，這套統(tǒng)一神經(jīng)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)尤為突出。

統(tǒng)一性與簡(jiǎn)化性極強(qiáng)，從底層驅(qū)動(dòng)到高層決策使用同一套神經(jīng)元模型，就像用同一塊積木搭建房屋地基與裝飾，大幅降低了設(shè)計(jì)與優(yōu)化難度。

魯棒性優(yōu)異，事件生成與編排的解耦設(shè)計(jì)讓網(wǎng)絡(luò)能快速重置節(jié)奏，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)反應(yīng)，這對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境中的機(jī)器人至關(guān)重要。

極致節(jié)能，系統(tǒng)僅在神經(jīng)元放電時(shí)消耗大量能量，靜息狀態(tài)功耗極低，完美契合未來邊緣計(jì)算與便攜式智能設(shè)備的需求，這與芬蘭團(tuán)隊(duì)研發(fā)的神經(jīng)形態(tài)視覺系統(tǒng)所追求的高能效目標(biāo)不謀而合。

不止于機(jī)器蛇，神經(jīng)形態(tài)控制的行業(yè)變革

近年來，該領(lǐng)域的技術(shù)突破不斷涌現(xiàn)，如天津大學(xué)與清華大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的憶阻器神經(jīng)形態(tài)腦機(jī)接口系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了人腦對(duì)無人機(jī)的高效操控，解碼速度提升百倍以上，能耗降低至千分之一。

這些成果共同指向一個(gè)趨勢(shì)：神經(jīng)形態(tài)技術(shù)正推動(dòng)機(jī)器人、腦機(jī)交互等領(lǐng)域從“算力驅(qū)動(dòng)”向“能效驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型。

值得注意的是，“反彈式贏家通吃”架構(gòu)的應(yīng)用場(chǎng)景遠(yuǎn)不止機(jī)器蛇。

霍永康透露，團(tuán)隊(duì)正計(jì)劃將這一設(shè)計(jì)原則應(yīng)用于足式機(jī)器人，探索其在更高自由度與更復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)。

在救援場(chǎng)景中，搭載該系統(tǒng)的機(jī)器人可像蛇類一樣穿梭于廢墟縫隙，自主規(guī)避障礙物并完成探測(cè)。

在工業(yè)領(lǐng)域節(jié)能且反應(yīng)迅速的特性可讓機(jī)器人更好地適應(yīng)動(dòng)態(tài)生產(chǎn)環(huán)境，提升作業(yè)效率。行業(yè)專家認(rèn)為，這類統(tǒng)一神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)若能大規(guī)模應(yīng)用，將為控制理論、神經(jīng)科學(xué)與硬件技術(shù)之間搭建起關(guān)鍵橋梁。