从10%到90%：AI算法将填补仿生手与真手间的“灵巧度鸿沟”

IT之家 12 月 13 日消息，科技媒体 Ars Technica 昨日（12 月 12 日）发布博文，报道称来自犹他大学（University of Utah）的研究团队开发新系统，通过 AI 解决传统仿生手控制困难问题，实现从“手动挡”升级为“自动挡”。

该研究发现，现代仿生手在灵巧度和自由度上虽然已逼近人手，但实际使用中的弃用率却高达 50%，其中核心症结在于“控制难度”。

自然手部动作依赖于毫秒级的神经反射回路（约 60-80 毫秒），能自动调整抓握力以防物体滑落，而这一切往往发生在意识介入之前。

传统仿生手缺乏这种自主反射，用户必须时刻精神高度集中，通过肌电信号精确控制每个关节和肌肉力度，这种巨大的认知负担导致了“微管理”难题，让简单的动作变得极度疲惫。

研究团队为了重建这种直觉体验，开发了一套 AI 辅助系统。Marshall Trout 等研究人员改造了商用仿生手，用包裹硅胶的压力和接近传感器替换了原有指尖，这些传感器能感知物体距离并精确测量抓握所需的力度。

团队通过反复的抓取训练，利用 AI 算法处理传感器数据，让义肢能够识别物体并独立控制每根手指的动作。这赋予了仿生手类似人类的“反射本能”，当物体即将滑落后，无需用户刻意发出指令，义肢会自动收紧。

该系统的核心逻辑在于“共享控制”。George 强调，这并非剥夺用户控制权的“自动驾驶”，而是一种微妙的辅助。

用户依然掌握主导权，负责决定何时抓取、何时松开，AI 则在后台默默处理手指对齐、力度微调等细节。这种机制避免了机器“反客为主”的感觉，既保证了操作的精准度，又保留了用户的掌控感。

在针对易碎物品（如纸杯、鸡蛋）的操控测试中，该系统的表现令人印象深刻。未开启 AI 辅助时，传统仿生手患者完成任务的成功率仅为 10% 至 20%。

一旦开启 AI 辅助功能，成功率瞬间跃升至 80% 到 90%。更重要的是，受试者表示认知负担显著降低，不再需要死盯着义肢思考如何用力，操作变得更加自然流畅。

该媒体指出未来该技术进一步发展，有望成为赛博朋克文化中义体（Cybernetics），它是指用机械、电子元件或生物技术制造的人工肢体和器官，用来替代、修复或增强人体原有的功能。例如由基努・里维斯（Keanu Reeves）在《赛博朋克 2077》中饰演的强尼・银手（Johnny Silverhand）。

尽管成果显著，团队坦言目前仍处于实验室阶段。Trout 表示，下一步计划是将系统带入家庭环境进行实地测试。

此外，针对皮肤表面肌电信号（sEMG）噪声过大的问题，团队正致力于开发神经植入接口技术，试图将 AI 控制融入到更纯净的神经信号中。

他们的最终目标是寻找行业合作伙伴，通过大规模临床试验，打造出真正具备“赛博朋克”级性能的商用 AI 仿生手。

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