导语：研究人员借鉴人体感觉神经元传递与整合信号的原理，利用尖峰电路研发出一种人工机器人皮肤。

神经系统追踪感官信息的效能卓越，但其实现这一功能的信号机制，却足以让众多计算机科学家感到棘手——所用信号为杂乱的 " 活动尖峰 " 流，既能传递至数百个其他神经元，还能与更多神经元传来的同类尖峰序列相整合。

如今，研究人员借鉴人体感觉神经元传递与整合信号的原理，利用尖峰电路研发出一种人工机器人皮肤。这套系统虽具备若干明显的非神经学特性，但优势在于现有芯片可通过尖峰信号运行神经网络，进而与节能硬件无缝集成，为人工智能控制软件提供运行支持。

人体皮肤的神经系统极为复杂，配备了针对热、冷、压力、疼痛等不同感觉的专用 " 传感器 "。在人体大部分区域，这些 " 传感器 " 产生的信号会先传入脊柱进行初步处理，无需大脑参与即可触发反射反应；同时，信号也会经专用神经元传递至大脑，以便进一步处理并形成意识感知。

近期，中国研究团队针对可覆盖机械手掌的人工皮肤开展研发，目标是实现类人体皮肤神经系统的功能。他们将感知范围限定为压力，同时复刻了神经系统的其他核心功能，包括识别输入信号与损伤位置、采用多层处理机制等。

研究的首要步骤是制作柔性聚合物皮肤，并在皮肤中嵌入压力传感器，通过导电聚合物将传感器与系统其他部分相连。随后，系统下一层级会将压力传感器的输入信号，转换为一系列被称为 " 活动尖峰 " 的短脉冲电流。

尖峰序列可通过四种方式传递信息，分别是单个脉冲的形状、脉冲幅度、尖峰时长及尖峰频率。尖峰频率是生物系统中最常用的信息传递方式，研究团队因此选用这一方式传递传感器感知的压力大小；其余三种方式则用于生成类 " 条形码 " 标识，明确信号来源的传感器。

除记录压力外，研究人员还为每个传感器设定了定时发送 " 正常工作 " 信号的功能；一旦未收到该信号，即可判定对应传感器发生故障。借助尖峰信号，系统下一层级不仅能识别皮肤所受压力及其来源，还可对感官输入进行基础评估：" 脉冲发生器产生的压力原始脉冲在信号缓存中心累积，直至超过预设疼痛阈值，随即触发疼痛信号。" 这一机制能够实现不依赖高层控制系统的基础反射反应，例如研究人员为覆盖该人工皮肤的机械臂设定程序后，当机械臂感受到可能造成损伤的压力时，会自动完成手臂移动。

系统第二层级会先整合、过滤皮肤传来的信号，再将处理后的信息传递至机械臂控制器——该控制器相当于系统的 " 大脑 "。得益于这一设计，同一系统可让机器人面部根据手臂感知的压力大小，相应调整表情。

该系统的诸多运行细节均通过实验敲定。例如，研究人员先施加人体皮肤可感知为疼痛的压力值，测量传感器产生尖峰的频率，再将这一频率设定为向高层控制系统发送疼痛信号的阈值，以此触发过度压力的反射反应。更复杂的反应则取决于高层系统的编程：系统可轻松生成 " 皮肤特定位置受损 " 的信号，但整体系统如何响应此类损伤，并非由皮肤本身决定。

不过，研究团队简化了损伤后的修复流程。该皮肤采用分段式设计，各分段可通过磁性互锁装置拼接，拼接时自动连接所需线路，且每个分段会广播唯一的标识代码。因此，当系统识别出损伤后，操作人员可轻松取出受损分段并更换新硬件，随后更新新分段标识代码与位置的关联数据即可。

研究人员将其研发成果命名为 " 神经形态机器人电子皮肤 "（NRE-skin）。" 神经形态 " 的定义较为模糊，部分观点认为它指 " 直接遵循神经系统原理的技术 "，但这款皮肤显然并非如此——它对 " 神经形态 " 的界定更为宽泛，仅以神经系统的运作模式为设计灵感。

这一点在位置信息处理上最为明显：神经系统会构建并维护一份身体地图，将感官输入与地图上的对应位置关联；而这款电子皮肤则通过活动尖峰的特性编码位置信息，与生物系统的机制截然不同。因此，该系统更多是 " 受生物学启发 "，而非对实际生物系统的复刻。

当前版本的电子皮肤与生物皮肤仍有差距：它仅能感知压力，而真实皮肤可处理温度、刺激物等多种感官输入。这些功能理论上可添加至电子皮肤，但需配套搭建并行处理系统，以避免新增信号与压力敏感硬件信号相互干扰。

尽管存在这些局限，但尖峰神经形态处理器可承载神经网络，且运行能耗远低于传统处理器。因此，这一研究方向仍具备较高的探索价值。

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