工學人評論

突破性地將突觸記憶功能內(nèi)建于仿生觸覺感受器中，為電子皮膚賦予類神經(jīng)智能，開啟了觸覺感知從“采集”到“理解”的新范式。

當人類觸碰一塊粗糙的石頭時，指尖并不是被動地感知紋理，而是在短短數(shù)百毫秒內(nèi)完成一系列復雜的生物計算：機械感受器捕捉微小的壓力差異，通過突觸與神經(jīng)元連接，進行初步信息過濾與記憶，然后將提取出的核心特征送往大腦進行“感知建構(gòu)”。在這個過程中，大腦并不是唯一的智能所在，感知本身就是智能的一部分。

在剛剛發(fā)表于《Nature Materials》的一項突破性研究中，來自韓國成均館大學的研究團隊首次提出并構(gòu)建了一種具“突觸功能”的仿生人工機械感受器（Artificial Synaptic Mechanoreceptors, 簡稱ASMRs）。這一系統(tǒng)不僅感知觸覺，更具備仿生突觸的適應與記憶功能，模擬人類皮膚“邊緣智能”的真實機制——在感覺尚未抵達大腦之前，就已完成“感知+理解”的第一道處理。

這一新穎的研究，有可能徹底改變電子皮膚、機器人觸覺與智能交互設備的發(fā)展路徑。

 圖1 人類觸覺和人工觸覺感知 

1 觸覺不止是感覺，它本身也是一場神經(jīng)計算

如圖1所示，傳統(tǒng)的電子皮膚或觸覺傳感器，往往專注于“采集”：壓力、電阻、頻率等量化參數(shù)被采集并傳遞給后端處理器。然而，人類的觸覺感知遠不止于此。生物皮膚中的SA（慢適應）與FA（快適應）感受器，不僅能感知“什么被觸碰”，還能識別“觸碰多久”“是否有變化”“紋理是什么樣”。這種初步的感知智能，就來自它們與神經(jīng)元之間的突觸連接——一個具備可塑性、適應性與短時記憶能力的界面。

韓國研究團隊正是從這一點切入，將“突觸”功能內(nèi)建進感受器本身，創(chuàng)造出一種自帶突觸記憶的機械感受器單元。

研究者們提出的人工突觸機械感受器 （ASMR）模擬 SA 和 FA 生物機械感受器與傳入神經(jīng)元纖維之間的突觸樣連接，可以在先進的人工觸覺感知系統(tǒng)中處理對特定機械刺激模式具有不同適應能力的感覺信號。并且利用具有 8 個 SA 和 8 個 FA 機械感受器的 ASMR 陣列中的適應和感覺記憶突觸功能，他們成功地展示了通過機器學習 （ML） 有效識別筆跡風格、表面圖案和紋理的能力。

2 從分子到神經(jīng)的仿生重建

 圖2 突觸 rGO-FET 的突觸特性表征 

這項技術(shù)的核心在于一種垂直集成結(jié)構(gòu)。研究者將三部分功能集于一體：

還原氧化石墨烯（rGO）通道的場效應晶體管（FET）：模擬神經(jīng)突觸放電路徑；

聚氨酯基離子凝膠（Ionogel）介質(zhì)層：負責離子分布與突觸可塑性的調(diào)控；

微圖案化彈性感受層：負責接受機械刺激并激活摩擦電信號。

關(guān)鍵在于，系統(tǒng)利用摩擦電-電容耦合效應作為自供電機制，無需外部電源，即可在刺激下產(chǎn)生后突觸電流（EPSC），進而表現(xiàn)出SA和FA的不同響應特性——前者持續(xù)反應，后者僅在變化時放電，完全復刻生物系統(tǒng)的分化行為。

更重要的是，這種機械-電信號的耦合不只是“開關(guān)觸發(fā)”，而是真正具備了突觸可塑性。實驗顯示，不同頻率、強度、持續(xù)時間或重復刺激次數(shù)都會影響突觸后電流的衰減行為（即記憶強度），類似神經(jīng)突觸的短時程（STP）和長時程（LTP）機制。

3 觸覺神經(jīng)網(wǎng)絡，不再需要“云處理器”

 圖3 ASMR 在觸覺刺激過程中的結(jié)構(gòu)、機制和突觸特性 

為了驗證其實用潛力，研究者構(gòu)建了一個包含8個SA與8個FA感受器的陣列系統(tǒng)，集成在柔性聚酰亞胺薄膜上。他們將其用于以下智能任務：

手寫風格與筆畫順序識別：無需攝像頭，僅靠觸覺軌跡，系統(tǒng)即可重構(gòu)不同人寫下同一字符（如“?”）的順序與風格；

表面圖案分類：通過機器振動系統(tǒng)刺激不同圖案（如金字塔、波紋、平面等），僅利用部分突觸響應信號，分類準確率高達96.56%；

真實材質(zhì)紋理識別：包括織物、皮革、金屬等16類材料的滑動接觸，僅用約10%的數(shù)據(jù)量，即可達到90.78%的識別率。

值得注意的是，這些識別任務都基于突觸響應的“記憶值”（SS），而非完整的時間序列信號。也就是說，這一仿生系統(tǒng)不僅節(jié)能，還大幅提升了數(shù)據(jù)效率與邊緣計算能力，非常適用于可穿戴設備與神經(jīng)機器人等算力受限場景。

4 科幻與現(xiàn)實的臨界點

 圖4 內(nèi)置突觸功能的 ASMRs 陣列的應用 

長期以來，“觸覺智能”是人機交互中最難攻克的一環(huán)。聲音與視覺的數(shù)字化早已成熟，但觸覺作為一個高度模糊、語義依賴性強的通感維度，始終難以被有效編碼與解讀。

本研究打破的正是這一限制：不是簡單采集觸覺數(shù)據(jù)，而是在傳感端就開始“感知與理解”，這意味著未來的仿生皮膚、義肢、機器人乃至虛擬現(xiàn)實設備，都可能在“第一觸”就擁有判斷與學習能力。

如果說過去的電子皮膚是“無腦的神經(jīng)末梢”，那么今天的ASMRs，是具記憶功能的“智能神經(jīng)單元”，為仿生系統(tǒng)真正開啟了“邊緣神經(jīng)智能”的新時代。

人類之所以能分辨“一塊粗布”與“一條絲綢”，不僅因為皮膚敏感，更因為神經(jīng)系統(tǒng)早在大腦之前，就已經(jīng)記住并識別了那些復雜的質(zhì)感與壓感圖譜。成均館大學的這項研究讓人們意識到——或許未來的人工智能，不一定從“芯片”開始，也可以從“皮膚”出發(fā)。

Hong, S.J., Lee, Y.R., Bag, A.et al.Bio-inspired artificial mechanoreceptors with built-in synaptic functions for intelligent tactile skin.Nat. Mater.(2025). https://doi.org/10.1038/s41563-025-02204-y

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編輯 | 羅虎

審核 | 醫(yī)工學人理事會