AI协同控制系统：仿生义肢技术的突破性进展
现代仿生义肢手在灵活性、自由度和功能能力方面几乎与天然手相当，然而令人意外的是，许多尝试过先进仿生手的截肢患者却并不喜欢它们。犹他大学电气与计算机工程师Jake George指出："高达50%的上肢截肢患者会放弃使用这些义肢，并且再也不使用它们。"这一现象背后的主要问题是义肢难以控制，促使George及其团队开发出一种AI仿生手协同控制系统。
仿生义肢的控制困境
仿生手的主要问题在于缺乏自主性。人类抓取纸杯而不压碎它，或是在半空中接住一个球，这些动作看似 effortless，实则依赖于复杂的反射系统和反馈回路。当手中物体开始滑动时，指尖的机械感受器会向神经系统发送信号，使手部收紧握力。这一切发生在60-80毫秒内——甚至在您意识到之前。这种反射只是大脑在精细动作任务中自动协助我们的众多方式之一。
大多数商业仿生手缺乏这种内置的自主反射功能——一切必须由用户控制，这使得它们使用起来极为复杂。想象一下，您需要思考精确调整27个主要关节的位置，并选择天然手中20块肌肉各自施加的适当力度，就能理解这有多困难。更糟糕的是，义肢与用户之间的接口带宽通常有限。
大多数情况下，用户通过应用程序控制仿生手，可以选择预设的握持类型并调整各种执行器施加的力度。稍微自然一点的替代方案是肌电图(EMG)，通过剩余肌肉的电信号来命令义肢手执行动作。但这也远非完美。犹他大学研究员兼该研究的主要作者Marshall Trout解释道："要抓取物体，您需要伸手向它，弯曲肌肉，然后有效地坐在那里，集中注意力保持肌肉处于完全相同的位置以维持相同的握持。"
感知与控制的革新
为了构建"直观"的仿生手，George、Trout及其同事首先为它配备了定制传感器。研究人员从一款商业仿生手入手，用包裹着硅胶的压力和近场传感器替换其指尖。这使得手部能够检测何时接近物体，并精确测量握持所需力度，既不会压碎物体也不会让其滑落。为了处理传感器收集的数据，团队构建了一个AI控制器，用于移动关节并调整握持力度。
"我们让手保持静止，来回移动，使指尖接触物体然后后退，"Trout描述道。通过无数次重复这些来回运动，团队收集了足够的训练数据，使AI能够识别各种物体并在不同握持类型之间切换。AI还独立控制每个手指。"这样我们实现了自然的抓取模式，"George解释道："当您将物体放在手前时，它会自然适应，每个手指都会做自己的工作。"
共享控制模式：人机协同的新范式
虽然这种自主抓取技术之前已有展示，但团队应用的新颖之处在于决定系统的控制方式。先前研究自主义肢的项目依赖于用户开启和关闭自主功能。相比之下，George和Trout的方法侧重于共享控制。
"这是一种机器提供帮助的微妙方式，"George解释道："它不像自动驾驶汽车那样独自驾驶，也不像助手那样在您不打转向灯时把您拉回车道。"相反，系统在后台安静地工作，感觉不像是在与用户对抗或接管控制。用户始终保持主导权，可以收紧或松开握力，或释放物体使其掉落。
为了测试他们的AI驱动手，团队要求健全和截肢参与者操作脆弱物体：拿起纸杯喝水，或从盘子里取出鸡蛋放到别处。没有AI辅助时，他们大约10次尝试中能成功1-2次。启用AI助手后，成功率跃升至80-90%。AI还降低了参与者的认知负担，意味着他们可以更少地专注于使手部工作。
从实验室到现实世界的挑战
"下一步是将这个系统真正带入现实世界，让某人在家庭环境中使用它，"Trout表示。迄今为止，AI仿生手的性能是在受控的实验室条件下评估的，使用的都是团队特别选择或设计的物体和设置。
"我想在此说明，这只手不如天然完整的肢体那么灵活或易于控制，"George谨慎地指出。他认为，我们在假肢领域的每一点进步都使截肢患者能够在日常生活中完成更多任务。然而，要达到《星球大战》或《赛博朋克》技术水平的仿生义肢——与天然肢体一样好甚至更好，我们需要的不仅仅是渐进式的改变。
Trout认为，就机器人技术而言，我们几乎已经到达那里。"这些假肢确实非常灵活，具有很高的自由度，"Trout说，"但没有好的控制方法。"这在一定程度上源于将信息进出用户本身的挑战。"皮肤表面肌电图非常嘈杂，因此通过内部肌电图或使用神经植入物来改进这种接口可以真正改善我们已有的算法，"Trout argued。这就是为什么团队目前正在研究神经接口技术并寻找行业合作伙伴的原因。
"目标是在一个设备中结合所有这些方法，"George表示："我们希望构建一个具有神经接口的AI驱动机械手，与一家公司合作将其带入更大规模的临床试验。"
技术前景与社会意义
这项AI协同控制系统的开发代表了仿生义肢技术的重要进步。通过将人工智能与先进的传感器技术相结合，研究人员创造了一种既保持用户控制权又提供智能辅助的系统。这种共享控制模式解决了传统仿生手的主要痛点——使用复杂和认知负担重。
从更广泛的角度来看，这项技术的意义远超医疗领域。它展示了人机交互的新可能性，为未来更复杂的人机融合系统奠定了基础。随着神经接口技术的不断进步，我们可以期待更加自然、直观的义肢控制体验。
然而，要实现真正意义上的"仿生"，仍需克服诸多挑战。除了技术上的进步外，还需要考虑成本、可及性、用户接受度等社会因素。只有当这些先进技术能够惠及广大需要的人群时，其社会价值才能得到充分实现。
未来发展方向
犹他大学团队的研究为仿生义肢领域指明了几个关键的未来发展方向：
神经接口技术的整合：将AI系统与更先进的神经接口技术结合，如内部肌电图或神经植入物，将提供更直接、更精确的控制信号。
真实环境测试：将实验室成果转移到家庭和工作环境等真实场景中，评估系统在日常生活中的表现和耐用性。
多模态感知系统：结合视觉、触觉和听觉等多种感知方式，使仿生手能够更全面地理解环境和任务需求。
个性化适应：开发能够根据用户习惯和偏好自动调整的AI系统，提供更加个性化的使用体验。
临床验证与规模化：通过大规模临床试验验证系统的有效性和安全性，为市场推广做准备。
随着这些方向的深入研究，我们有理由相信，未来的仿生义肢将不仅仅替代失去的功能，还将成为增强人类能力的工具，为残障人士带来前所未有的自主性和生活质量提升。
