目前流行的人形机器人有三个急需科学突破的方向:聪明的大脑、聪明的手和稳定的控制(小脑)。4月23日，《中国科学报》获悉，中国科学院自动化研究所(以下简称自动化研究所)对大脑如何“导航”手的运动有了机制发现。

据报道，由自动化牵头的联合研究团队首次发现，大脑的运动皮层中有一种类似于全球定位系统(即GPS)的神经编码机制，可以在抓取过程中立即表达手在空间中的位置，通过记录猕猴执行自然抓取任务时的神经活动。这一发现为了理解大脑如何控制运动提供了一个全新的视角，给大脑界面设计和机器人运动控制带来了重要的启发。最近，国际学术期刊《自然通信》发表了相关成果(Nature Communications)。

灵长类动物的手臂可以灵活地执行各种抓取任务，如何规划和执行这些任务一直是神经科学的核心问题之一。现有研究表明，大脑中的“位置细胞”(place cells)它可以为身体导航提供空间数据，帮助动物构建认知地图。然而，手等身体部位是否存在类似的导航框架一直是一个谜。

据报道，这项研究通过在四只猕猴的大脑背面前移动皮层进行。(PMd)植入微电极阵型，记录猕猴手在自然抓取任务中的神经活动，并通过多个摄像头记录猕猴手的运动轨迹，从而分析PMd神经元在抓取任务中的活动模式。

研究表明，当手部处于特定空间坐标时，约22%的PMd神经元活动明显增强，构成“位置野”(position fields)。这些神经元只能用50个最活跃的位置神经元(约占总记录神经元的10%)实时有效地表征运动中的手部位置，可以以80%的准确率解码手部运动轨迹。结果表明，手定位信息以“位置野”代码的形式存在于PMd中，类似于海马体内用于导航的位置细胞。

进一步发现，同一PMd神经元人群中，手定位信息与手的运动方向、速度、抓取目标的位置等信息共同编码。这种混合编码方法促使大脑同时考虑空间数据和运动信息，从而实现高效的运动规划和执行。值得一提的是，这种混合编码方法也是海马体在空间导航任务中使用的方法，提醒大脑使用类似的神经计算框架实现不同尺度的空间导航。

这项研究的结果为脑机接口和机器人的发展提供了新的想法。研究人员表示，通过解码这些位置神经元的活动，有望在未来实现更准确、更高效的神经假肢控制。同时，基于大脑运动导航原理，有望设计出更灵巧的机械臂控制算法。

这项研究由自动化研究所、解放军第九医学中心、吉林大学第一医院等单位完成。自动化研究所博士生曹盛浩是第一作者，研究员余山是论文通信作者。该研究获得了全国重点实验室的资助，包括国家科技创新2030-“脑科学与类脑研究”重点项目和脑认知与类脑智能。