1.加州大学旧金山分校的科学家成功帮助一名瘫痪男子通过脑机接口实现了对机械臂的精准控制，设备稳定工作了七个月。
2.研究团队在患者大脑表面植入微型传感器，检测他想象移动时的大脑活动，然后让人工智能模型学习这些变化。
3.通过虚拟环境练习，患者逐渐掌握了如何通过“意念”精准控制机械臂，然后将技能转移到真实手臂上。
4.目前，研究团队正在改进人工智能模型，使机械臂动作更快、更流畅，并计划在家庭环境中测试这种脑机接口设备。
5.未来，脑机接口技术有望帮助更多瘫痪患者重获独立生活的能力。
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想象一下，仅仅通过“想”就能控制机械臂完成抓取、移动和放下物体的动作——这听起来像是科幻电影中的情节，但如今，加州大学旧金山分校的科学家们已经将这一梦想变成了现实。
在一项发表于《Cell》杂志的研究中，研究人员通过一种称为脑机接口（brain-computer interface, BCI）的设备，成功帮助一名瘫痪男子实现了对机械臂的精准控制，而且这种设备在不需要频繁调整的情况下，稳定工作了创纪录的七个月！
脑机接口的“进化”
脑机接口并不是一个全新的概念，但以往的设备通常只能工作一两天，随后就需要重新校准。这项新研究的突破在于，它结合了一种人工智能（AI）模型，能够适应大脑活动的微小变化，从而长期稳定地工作。
研究的主要作者、加州大学旧金山分校神经学教授Karunesh Ganguly博士解释道：“人类和人工智能之间的学习融合是脑机接口的下一个阶段。这是我们实现复杂、逼真功能的关键。”
从“想象”到“行动”
这项研究的参与者是一名几年前因中风而瘫痪的男子，他无法说话或移动。研究团队在他的大脑表面植入了微型传感器，用于检测他想象移动时的大脑活动。尽管他无法真正移动身体，但当他想象自己在做动作时，大脑仍然会产生相应的信号。
Ganguly团队发现，尽管大脑中表示特定动作的模式形状保持不变，但它们的位置每天会略有变化。通过让人工智能模型学习这些变化，研究人员成功让设备在几个月内稳定运行，而不需要频繁调整。
从虚拟到现实的“训练”
为了让参与者更好地控制机械臂，研究人员首先让他在虚拟环境中练习。通过虚拟机器人手臂的反馈，他逐渐掌握了如何通过“意念”精准控制动作。随后，他将这种技能转移到了真实的机器人手臂上。
经过一段时间的练习，这名参与者不仅能够用机械臂捡起积木、转动并移动它们，还能完成更复杂的任务，比如打开橱柜、取出杯子并将其举到饮水机前。几个月后，他仍然能够在短短15分钟的“调整”后，继续控制机械臂。
未来的希望
Ganguly团队目前正在改进人工智能模型，以使机械臂的动作更快、更流畅。他们还计划在家庭环境中测试这种脑机接口设备。对于瘫痪患者来说，能够独立完成诸如喝水或进食等基本生活任务，将极大地改善他们的生活质量。
Ganguly博士表示：“这项研究表明，脑机接口技术已经迈出了重要的一步。我们相信，未来这种技术将帮助更多瘫痪患者重获独立生活的能力。”
参考资料：
Nikhilesh Natraj et al. Sampling representational plasticity of simple imagined movements across-days enables long-term neuroprosthetic control, Cell (2025). DOI: 10.1016/j.cell.2025.02.001.
