26岁华人博士研发仿脑机器人，机器蛇无需翻译

哈喽，大家好，今天这篇科技解析，就来聊聊剑桥大学团队的重磅突破，让机器人拥有蛇般灵活运动与直觉避障能力的统一神经系统，这是否标志着仿生机器人迈入“神经反射”时代？

据《自然》综述显示，神经形态计算通过模仿生物智能原理设计高效计算系统，尤其适用于对体积、重量和功耗有严格要求的场景，预计2026年相关芯片市场规模将达5.566亿美元。

近日，26岁的英国剑桥大学博士生霍永康团队研发的“反弹式赢家通吃”神经形态控制架构，正是这一领域的突破性成果，首次实现了机器人从肌肉收缩到避障决策的“统一语言”沟通，并在五节机器蛇上完成验证。

解码“反弹式赢家通吃”

与传统机器人依赖复杂代码和电脑芯片不同，霍永康团队打造的神经系统完全以动物大脑工作原理为蓝本，核心是“反弹式赢家通吃”网络的构建。

这一架构的精妙之处，在于将生物神经元的两大特性，反弹兴奋性与赢家通吃原则，进行了创造性融合。

所谓反弹兴奋性，通俗来讲就是神经元被强烈抑制后，一旦约束解除就会像压紧的弹簧般爆发电脉冲。

而赢家通吃原则则类似群体竞争，在神经网络中确保任一时刻只有一个“最强神经元”被激活，从而明确决策方向。

霍永康在接受采访时表示：“生物神经系统从不会将运动调节与决策割裂，而是用同一套事件驱动的神经活动完成所有任务，我们的架构正是还原了这一核心逻辑。”

这套统一架构彻底打破了传统机器人的“分裂困境”：反弹特性负责生成稳定的运动事件，如同为机器人设定好“运动节奏”；赢家通吃原则则负责编排事件顺序，相当于为机器人规划“行动路线”。

两者使用统一的电信号事件语言，在同一物理网络中无缝协同，既解决了“何时动”的节律问题，又明确了“做什么”的决策问题。

为验证架构可行性，团队设计了一条五节机器蛇，并为其搭建了三层级的神经系统，且所有层级均基于“反弹式赢家通吃”基本单元构建，实现了从“脊髓反射”到“智能大脑”的完整闭环。

最底层是肌肉驱动层，每个关节由两个互抑的反弹神经元构成“跷跷板”式振荡器，自主完成左右交替摆动，模拟生物脊髓的基础反射功能。

中间的协调层则扮演“节律指挥官”角色，通过两个环形振荡器生成不同顺序的脉冲波，控制机器蛇前进或后退，且通过赢家通吃枢纽确保动作方向统一。

最顶层的监督控制层是真正的“决策大脑”，基于双状态开关网络，让机器蛇在碰到障碍物时能自主选择右转或后退，甚至能通过特殊神经元实现策略交替，展现出初步的智能决策能力。

相较于传统技术，这套统一神经系统的优势尤为突出。

统一性与简化性极强，从底层驱动到高层决策使用同一套神经元模型，就像用同一块积木搭建房屋地基与装饰，大幅降低了设计与优化难度。

鲁棒性优异，事件生成与编排的解耦设计让网络能快速重置节奏，实现毫秒级反应，这对动态环境中的机器人至关重要。

极致节能，系统仅在神经元放电时消耗大量能量，静息状态功耗极低，完美契合未来边缘计算与便携式智能设备的需求，这与芬兰团队研发的神经形态视觉系统所追求的高能效目标不谋而合。

不止于机器蛇，神经形态控制的行业变革

近年来，该领域的技术突破不断涌现，如天津大学与清华大学联合研发的忆阻器神经形态脑机接口系统，实现了人脑对无人机的高效操控，解码速度提升百倍以上，能耗降低至千分之一。

这些成果共同指向一个趋势：神经形态技术正推动机器人、脑机交互等领域从“算力驱动”向“能效驱动”转型。

值得注意的是，“反弹式赢家通吃”架构的应用场景远不止机器蛇。

霍永康透露，团队正计划将这一设计原则应用于足式机器人，探索其在更高自由度与更复杂任务中的表现。

在救援场景中，搭载该系统的机器人可像蛇类一样穿梭于废墟缝隙，自主规避障碍物并完成探测。

在工业领域节能且反应迅速的特性可让机器人更好地适应动态生产环境，提升作业效率。行业专家认为，这类统一神经形态架构若能大规模应用，将为控制理论、神经科学与硬件技术之间搭建起关键桥梁。