活体神经机器人从根基上挑战硅基机器人

塔夫茨大学和哈佛大学怀斯研究所的研究人员，用活的青蛙细胞造出了能够自主运动的机器人。这些机器人能自行构建神经系统——没有硅芯片、没有代码、也没有任何执行器。这项成果发表在《Advanced Science》上，“神经机器人”标志着机器人学的一次本质突破：科学家不再是设计机器去模仿生命，而是直接用生命材料来打造机器。

目录

• 什么是神经机器人，它如何工作？
• 神经机器人与传统机器人的区别
• 神经机器人当前实际能做什么
• 从实验室走向实际部署的路径
• 这对机器人领域意味着什么
• 常见问题解答

什么是神经机器人，它如何工作？

神经机器人是一种完全由活体生物细胞自我组织而成的机器人，其中神经元能自然形成功能电路，无需任何基因编辑或外部支架。与脑类器官或芯片实验室系统不同，神经机器人能在环境中自主移动，将神经电信号直接转化为可观察的物理行为。

这类机器人的前身是异种机器人，首次由塔夫茨大学生物学家迈克尔·莱文等人在2020年PNAS论文中报道。最早的版本用青蛙来源的结构细胞制成，依靠纤毛（微小表面突起，有节律地摆动产生推力）在水中游动。它们能自我修复轻微损伤，有些甚至能收集游离干细胞实现复制。

然而，异种机器人的行为本质上是机械性的，由解剖结构和物理规律驱动，而非内部信息处理。它们能感知化学信号并保留过往经验的痕迹，但细菌、真菌和原生生物也能做到这一点。它们真正缺少的是一个能整合全身信号并动态指导行动的神经系统。

神经机器人填补了这一空白。神经元与结构组织一同从部分分化的干细胞中成熟，在整个机体中形成分支状的电化学 relay 网络。这种神经架构显著改变了行为：神经机器人静止时间更短，运动轨迹从简单重复变为环形和螺旋形，并且对神经活性药物表现出明显不同的反应。

“我们在理解这个系统及其能力方面仍处于非常早期的阶段，”哈佛大学怀斯研究所神经工程师哈蕾·福托瓦特说，她是这项研究的合作者。“但一旦我们弄清神经机器人如何自我组织，就能在此基础上开始进行工程化设计。”

神经机器人与传统机器人的区别

与标准机器人架构的对比极为鲜明，也引发了哲学层面的思考。

当前工业机器人和人形机器人设计的所有核心假设——刚性执行器、可编程控制器、离散传感器——在这里全部消失。神经机器人不依赖计算堆栈，它本身就是计算堆栈。

宾汉姆顿大学复杂系统研究员卡洛斯·格申森直言：“这些东西自然界中不存在。它们用天然细胞制成，但排列组合是我们做的。”

这一区别意义重大。传统的物理AI是将习得的软件智能与工程化硬件身体搭配，而神经机器人彻底打破了这种界限：智能与身体是一个连续的生物系统。

神经机器人当前实际能做什么

如果用机器人学的宏大目标来衡量，当前神经机器人的能力仍处于萌芽阶段——但发展轨迹与起点同样重要。

神经升级带来了与非神经生物机器明显不同的行为。神经机器人探索更主动，运动模式更复杂，而且表现出依赖药物的行为变化，这证明是神经信号在真正驱动运动，而非仅仅伴随发生。这将电活动与物理动作直接联系起来，是早期异种机器人无法实现的。

包括莱文和福托瓦特在内的研究团队正计划将人类神经细胞引入“anthrobots”——一种用人类肺细胞而非青蛙组织制成的变体，从而把神经机器人框架扩展到完全的人类生物背景中。更长远的目标是通过引导式学习让这些生物体完成特定任务，正如佛蒙特大学机器人学家乔什·邦加德所说，这类似于“训练狗去嗅探炸弹”。

不过严肃读者需要注意：当前演示与实际部署能力之间的差距仍然巨大。这些生物体尺寸微观、寿命短暂，只能在受控的水环境中工作。它们的神经电路虽然能自我组织，但还无法可靠地按需导向特定行为。理解神经机器人自我组织机制的科学，必须先于工程化利用的科学。

从实验室走向实际部署的路径

这项技术最早的商业尝试规模适中，也切合实际。Fauna Systems是由莱文和邦加德共同创立、CEO奈米什·帕特尔领导的初创公司，目前将目标锁定在环境感知领域，特别是水产养殖监测、废水分析和污染物检测。

其核心价值在于信号整合：单个化学传感器只能检测一种分析物，而活体生物能将数十种同时存在的环境压力——重金属浓度、pH变化、农业径流痕迹——整合成单一、可测量的行为反应。在波兰，已有多个城市部署了装有传感器的淡水贻贝作为活体水质哨兵。异种机器人有望以更高灵敏度和特异性扩展这一概念。

关键在于，Fauna近期的产品线重点放在第一代异种机器人，而非神经机器人。“目前我们寻找的是未满足的商业需求与新兴能力之间的交汇点，”帕特尔表示。神经机器人的神经复杂性仍是一个研究课题，更简单的生物机器离商业部署更近。

不过研究暗示的路线图指向更为雄心勃勃的方向：将生物神经组织与工程化控制基础设施结合的混合系统，有可能兼具活体神经系统的适应性与电子元件的精度。

这对机器人领域意味着什么

神经机器人本十年内不会取代工厂里的人形机器人或协作机器人，但它们重新定义了“机器人硬件”这个词的长期含义。

从Boston Dynamics到Figure AI再到Unitree，当前物理机器人领域的整个投资逻辑都建立在一个假设之上：正确的架构是用工程化机械系统承载硅基智能。而神经机器人研究指出了一条平行路径——身体、驱动器和智能都可以“生长”出来，而非“制造”出来。

对机器人工程师而言，当前的实际相关性有限，但研究价值很高。神经机器人提供了一个模型系统，用于研究简单神经网络如何产生复杂协同行为——这一问题直接启发我们如何设计传统机器人的控制架构。理解 emergent 的生物组织规律，或能提炼出改善人工系统的设计原则。

对于具身AI和软体机器人领域——即用柔性顺应材料制造机器人、使其能更安全地与生物环境交互——神经机器人则是一个存在证明：亚毫米级的生物机器无需任何工程化结构，就能实现定向运动。

更深层的启示，正如莱文所提出的：“形式与功能最初从何而来？当它既非进化而来、也非工程设计而来，这些模式又从哪里产生？”这个问题处于发育生物学、神经科学和机器人学的交汇点，而它的答案一旦揭晓，影响将远远超出实验室。

常见问题解答

什么是神经机器人？

神经机器人是由活体生物细胞组装而成的微型机器人，其中包括能自我布线形成功能电路的神经元，无需基因工程或外部支架。由塔夫茨大学和哈佛大学怀斯研究所的研究人员开发，2025年发表于《Advanced Science》。神经机器人能游泳、探索，并通过自身产生的电化学信号对环境作出反应。

神经机器人与脑类器官有何不同？

脑类器官是用于模拟大脑发育和疾病的三维神经组织团块，它们不会移动或与环境互动。神经机器人则是能自由游动的生物体，其神经活动直接关联物理运动，是首个将自我组装的神经系统与可观察、可控运动耦合起来的生物机器。

神经机器人由什么构成？

当前的神经机器人用青蛙（Xenopus）细胞制成，包括产生纤毛以实现推进的结构细胞，以及从部分分化干细胞成熟而来的神经元。研究人员正在开发“anthrobots”，引入人类神经细胞，将平台扩展到完全的人类生物背景。

目前在追求哪些实际应用？

由神经机器人研究者迈克尔·莱文和乔什·邦加德共同创立的Fauna Systems，初期目标是环境感知：水产养殖监测、废水分析和污染物检测。这些应用利用了生物同时整合多种环境信号的能力。精准组织修复等医疗应用则属于更长期的研究方向。

神经机器人是否存在安全或伦理风险？

神经机器人并非转基因生物——它们由现有细胞类型组装而成，未改变DNA。它们只能在简单盐溶液中存活几天到几周，无法在受控实验室环境外生存。然而，关于拥有自我组装神经系统的生物体的道德地位问题，已成为研究界讨论的活跃领域。

神经机器人何时能商业化？

近期的商业部署集中在更简单的第一代异种机器人（不含神经组件），用于环境感知，Fauna Systems正在开发这些产品。具备功能性神经系统的神经机器人仍处于研究阶段。目前尚未公布基于神经机器人的产品的具体商业时间表。

机器人领域如今面临一个无法回避的问题：如果生物能同时自我组装神经系统、驱动器和身体，那么工程化硬件的长期上限究竟在哪里？

神经机器人目前还不是这个问题的答案，但它们却是迄今为止最有力的证据，证明这个问题值得认真追问。