首页 > 智造 > 智造行业快讯> 正文

傅利叶将脑机接口引入具身智能,用意念控制机器人能否成现实?

佚名 整合编辑:太平洋科技 发布于:2026-02-02 17:53
由华为云驱动

2026年,在具身智能生态大会上,傅利叶创始人顾捷宣布将脑机接口技术引入“具身智能康复港”。此前傅利叶已预研相关技术,如今因硬件发展得以正式接入。该技术或让患者用意念控制机器人,推动康复机器人进化,但融合仍面临技术、成本等挑战,傅利叶还发起创新计划推动产业发展。

在市场对用遥控器操作机器人的应用价值存疑,且业内认为大模型对机器人的控制未达理想水平时,傅利叶开启了新探索。在一场具身智能生态大会上,傅利叶创始人兼CEO顾捷宣布,将脑机接口技术引入旗下的“具身智能康复港”,这意味着未来人类或许能用意念指挥机器人执行任务,让科幻场景照进现实。近两年,在AI大模型推动下,机器人产业尤其是人形机器人赛道,实现了技术、资本与市场的初步繁荣,而脑机接口的加入有望将该产业推向新的技术高度。不过,业内人士指出,这一构想虽有前景,但当前在技术和成本方面仍面临诸多挑战。

具身智能下一站,傅利叶描述的“脑机接口+具身智能”技术应用于康复场景时,患者穿戴脑电帽进行运动想象,多通道电极阵列实时采集脑电信号,AI算法识别患者运动意图与动作类型,转化为指令驱动机器人带动下肢步态训练,实现“大脑想动”与“肢体即动”的高度耦合,产生的本体感觉刺激神经系统,重建神经通路,形成“中枢 - 外周 - 中枢”的闭环反馈。

在临床康复场景中,重症患者早期功能受限,难以自主训练,同时存在康复有效性量化难、训练枯燥、缺乏持续激励与反馈等问题。顾捷认为,这些挑战的根源在于“中枢指令 - 外周执行 - 感觉反馈”的神经闭环未完全打通,而脑机接口技术与康复设备深度融合,能弥补传统康复在早期介入、训练有效性与评估精度方面的不足。

一方面,脑机接口技术可覆盖全康复周期,在肢体无法自主运动时引入以意图驱动为核心的主动康复训练,帮助患者把握功能重塑的关键窗口;另一方面,通过同步监测运动皮层活动、脑电频谱变化并结合力学数据,为患者的训练专注度和康复效果提供客观、连续、可追踪的量化依据,提升训练的有效密度,确保每次驱动都源于真实神经冲动。

事实上,2017年傅利叶就启动了脑机接口结合外骨骼机器人的预研工作,团队成功实现通过脑电信号驱动外骨骼行走,完成早期概念验证。顾捷表示,今年正式接入脑机接口技术,主要得益于硬件的发展。相关设备实现了便携化和小型化,且在中国产业推动下可大规模量产;技术栈从传统脑电(EEG)发展到近红外光谱(NIRS),未来还有超声波技术等多种选择,表明脑机接口设备技术正逐步成熟。

深度科技研究院院长张孝荣认为,傅利叶将脑机接口技术接入具身智能意义重大,这意味着康复机器人从“工具”向“伙伴”进化,但也需警惕概念包装。非侵入式BCI能力有限,若缺乏临床验证与真实需求契合,可能沦为“技术秀”,而非康复实效突破。

傅利叶成立于2015年,一直深耕康养领域,旗下产品涵盖上肢康复机器人、下肢康复机器人等,满足多方面康复需求。顾捷认为,康养领域发展前景广阔,其发展路径为从康复医院的严肃医疗场景,到养老院、护理院的复合服务市场,最终走向家庭。2020年,傅利叶推出“智能康复港”一站式解决方案,2025年升级为“具身智能康复港”技术方案,探索GR - 3人形机器人在康复认知训练中的应用,构建以人机交互为中心的主动式康复智能体。

截至目前,傅利叶智能康复港已在全国建立300多家康复科室,面向各级医疗机构及康养社区。引入脑机接口技术后,顾捷称将拓展具身智能康复港的感知维度,将康复从被动训练升级为以意图驱动的主动重塑。在未来居家护理场景中,该技术可能成为中枢控制器,遥控多个机器人完成日常功能。

不过,具身智能与脑机接口技术的高效深度融合仍面临诸多挑战。张孝荣分析,目前存在信号质量、解码精度、信号噪声与延迟等技术问题,个体差异大、系统鲁棒性差、成本高昂、操作复杂、安全与伦理风险等问题也未解决。若无法证明优于现有方案、医保不覆盖、标准缺失,BCI + 机器人可能长期困于实验室,难以成为普惠康养标配。

但他也表示,具身智能与脑机接口结合是未来技术发展的重要趋势,傅利叶的探索值得鼓励。傅利叶的野心不止于康养市场,公司推出“1 + 3 + X”应用生态发展战略,即1个战略级自营场景——康养陪伴,3个生态化共建场景——导览交互、工业赋能、科研创新,以及X——无限可能的创新孵化项目。

顾捷认为,未来3到5年是机器人与具身智能产业高速发展的黄金窗口期,傅利叶的目标是深耕擅长场景,打造优质本体,与合作伙伴共同建立完整生态系统。此外,在这次生态大会上,傅利叶还联合多家机构发起“脑机具身·数据引擎联合创新计划”,探索脑机接口与具身智能体的深度融合。

顾捷指出,当前全球在脑机和具身领域缺乏大规模数据集与软硬件基础设施,数据对机器人泛化能力至关重要,需积累高质量数据,形成综合数据集,才能训练出更智能的机器人。他还判断,当前行业进入加速发展期,傅利叶将加大投入,推动技术转化为产品和场景,并深化与场景方合作,共建生态。

佚名

聚超值•精选

手机 笔记本 影像 硬件 家居 商用 企业 出行 未来
二维码 回到顶部