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「康复机器人」融合脑机接口技术,人机交互更“无感”

jf_60194885 来源:jf_60194885 作者:jf_60194885 2025-07-14 10:05 次阅读
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近年来,脑机接口技术(BCI)与人工智能算法的深度融合,将复杂的脑部信号精准转化为可理解的操作指令,实现对康复机器人操控和移动的精确控制,为康复机器人领域带来了革命性突破。

这一融合不仅提升了康复机器人的响应速度与适应性,也为未来“无感”交互的康复机器人带来了全新的可能性。“无感”并非指无感知,而是让技术融入自然行为模式,使用户无需刻意“思考如何控制设备”。

以迈步机器人为代表的创新产品,正是通过精准转化脑部信号,让“无感”交互从科幻走向现实,已在中山大学附属第三医院等多家医疗机构使用,为肢体障碍人群重建运动能力提供了全新可能。

脑机接口+AI:破解“意念操控”的核心密码

传统康复训练依赖物理辅助,而脑机接口技术让患者通过“意念驱动”主动参与训练。脑控外骨骼机器人可使偏瘫患者摆脱对治疗师的依赖,自主完成步态训练,临床数据显示80%患者的主动运动功能显著改善。

脑机接口技术的融合,使得大脑与外部设备直接搭建起了“神经高速公路”。其核心原理在于:

信号捕捉:通过非侵入式(如脑电图EEG)或侵入式电极,实时采集大脑运动皮层产生的神经电信号;

AI解码:深度学习算法对复杂信号进行降噪、特征提取和模式识别,将抽象的“运动意念”转化为精确的数字指令(如“抬腿”“握拳”);

实时响应:指令通过无线传输至机器人控制系统,驱动外骨骼完成动作,全程延迟可控制在100毫秒以内,接近人体自然反应速度。

例如,瑞士联邦理工学院研发的AI模型,能通过EEG信号识别用户对下肢运动的意图,准确率达92%,且无需用户进行长期训练即可适配。

技术突破:从“意念”到“行动”的闭环重构

非侵入式脑机接口技术通过脑电帽采集运动想象信号,结合AI算法实现毫秒级信号解码,构建“大脑意图识别-肢体运动执行-神经反馈强化”的闭环通路。例如,患者仅需想象“踏步”动作,系统即可驱动外骨骼机器人完成协同运动,同步通过神经反馈刺激大脑运动皮层,加速神经重塑。

迈步机器人作为智慧康养创新引领者,核心团队由海归博士组成,专注于柔性驱动、人机交互算法等底层技术突破,目前已形成覆盖儿童、成人的全系列下肢康复产品矩阵。其中,A系列康复机器人,其拟人化步态调节功能可适配不同康复治疗阶段需求,融合脑机接口技术后,实现了“运动意图-动作执行”的无缝衔接:

精准控制:借助AI算法对多维度脑信号的解析,机器人可区分“行走”“踏步”等细微动作意图,步态自然度显著提升;

自适应学习:系统通过日常使用数据持续优化模型,逐渐适配用户的思维习惯,减少“意念与动作不一致”的违和感。

行业前景:政策与技术双轮驱动

在政策层面,2025年3月国家医保局首次设立脑机接口医疗服务收费项目,明确非侵入式适配费960-966元/次,湖北、浙江等地率先落地医保报销,加速技术临床普及。市场规模方面,2025年中国康复机器人市场预计达16.82亿元,脑机接口医疗应用领域五年复合增长率超25%。

除康复机器人外,脑机接口在神经疾病治疗、手术辅助等领域取得突破,实现了从康复到疾病治疗的全链条覆盖。例如,侵入式设备帮助渐冻症患者通过脑信号解码重获沟通能力,甚至从事测绘工作;在外科手术中,侵入式脑机接口技术被用于脑肿瘤切除,通过精准识别神经功能区域,降低手术风险。未来还计划通过“盲视”项目帮助失明者重获视觉,即通过摄像头将画面转化为电信号刺激视觉皮层。

挑战与展望

从“意念操控”到“无感交互”,迈步康复机器人的进化不仅是技术的胜利,更承载着“以科技赋能,引领康养创新发展”的企业使命。当科技真正成为身体的“延伸”而非“负担”,人类对自身潜能的探索,将迈入更广阔的天地。

未来,随着信号解码精度提升和多模态交互技术发展,脑机接口康复机器人将进一步模糊人机边界,“无感”交互将更加成熟——患者无需刻意集中注意力,系统即可通过潜意识活动预判运动意图,为残障人士重建生活尊严。

审核编辑 黄宇

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