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仿生学推动了机器人技术向更高程度的自主性、适应性以及与人类和动态环境的共生关系发展。然而，现有机器人系统在复杂动态条件下重现人脑高效决策能力方面，仍面临重大挑战。在此，我们提出 Brainobot，这是一种生物混合机器人系统，通过构建脑类器官控制器，将其作为闭环具身系统中的高层级机器人决策层。借助脑类器官储备池计算，Brainobot 通过接收和处理感觉输入并生成运动动作，与动态环境进行交互。作为概念验证，Brainobot 被应用于一套人形机器人系统中，以执行包括物体抓取和激光追踪在内的现实世界任务。有趣的是，Brainobot 展现出跨任务适应性强、计算效率高和能耗低等独特特征。因此，我们的方法可能为推动机器人具身智能的发展以及理解生物体决策机制提供新的思路。
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摘要
仿生学推动了机器人技术的发展，使机器人具备更高程度的自主性、适应性以及与人类和动态环境的共生能力。然而，当前机器人系统在复杂动态条件下再现人脑高效决策能力方面仍面临重大挑战。在此，我们提出 Brainobot，这是一种生物混合机器人系统，通过建立脑类器官控制器，将其作为闭环具身化的高层机器人决策层。借助脑类器官储备池计算，Brainobot 通过接收和处理感觉输入并生成运动动作，与动态环境进行交互。作为概念验证，我们将 Brainobot 应用于人形机器人系统，使其执行包括物体抓取和激光追逐在内的现实世界任务。有趣的是，Brainobot 展现出跨任务适应性强、计算效率高和能耗低等独特特征。因此，我们的方法可能为推进机器人具身化以及理解生物决策过程提供新的见解。
利益冲突声明
已声明的资助信息
美国国家科学基金会 ，EFRI2422149
美国国立卫生研究院 ，U54AG090792 ，R01GM160423
版权
本预印本的。
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发表于 2026 年 9 月 15 日。
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用于机器人决策的脑类器官计算
Hongwei Cai Chunhui Tian Yang Yang Yantao Xing Zichen Hong Huiyu Chu Jiansen Wang Zheng Ao Jason S Meyer James Friend Jason Tchieu Mingxia Gu Insoo Hyun Ken Mackie Lantao Liu Feng Guo
bioRxiv
2026.09.09.750426；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.09.09.750426
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Hongwei Cai Chunhui Tian Yang Yang Yantao Xing Zichen Hong Huiyu Chu Jiansen Wang Zheng Ao Jason S Meyer James Friend Jason Tchieu Mingxia Gu Insoo Hyun Ken Mackie Lantao Liu Feng Guo
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2026.09.09.750426；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.09.09.750426
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.09.750426v1?rss=1
🏷️ 脑类器官 生物混合机器人 储备池计算 具身智能 机器人决策