具身智能生态大会现场实录：以人机交互为中心，探索脑机接口与具身智能康复解决方案

2026 年 1 月 28 日，上海——具身智能生态大会暨张江机器人开发者先锋大会在上海正式开幕。大会以 " 形以载智，无界共生 " 为主题，汇聚了来自具身智能、机器人本体开发、医疗康复等领域的顶尖学者、合作伙伴和投资机构，共同探讨具身智能技术如何在人机协作的场景中应用落地。

会上，傅利叶创始人兼 CEO 顾捷强调，主动式人机交互能力将成为具身智能实现规模化落地的关键突破口。" 我们将坚持把‘主动式人机交互’作为技术路线的核心，推动机器人技术向以人为本的智能体发展，让机器人可以更早地理解意图、更准确地参与协作。"

在此基础上，傅利叶还联合上海交通大学医学院附属瑞金医院、复旦大学类脑智能科学与技术研究院、天桥脑科学研究院、国家地方共建人形机器人创新中心、同济大学附属养志康复医院、格式塔科技和临港实验室共同发起 " 脑机具身 · 数据引擎联合创新计划 "，以核心硬件、工具链等底层技术持续支持探索脑机接口与具身智能体的深度融合，验证面向未来的人机交互闭环体系。（雷峰网）

在康复医疗与养老服务需求持续增长的背景下，如何通过前沿技术提升康复治疗效率、改善患者的生活质量，成为行业始终关注的核心议题。长期深耕康养场景的傅利叶，正在通过脑机接口与具身智能技术的融合，探索一条 " 以人为本、主动交互 " 的具身智能康复新路径。

深耕康养场景，夯实具身智能康复基础

作为国内较早系统布局康复机器人产业的企业，围绕 " 主动交互 " 理念，构建了软硬一体的主动交互式智能机器人技术平台，涵盖核心零部件、机器人本体设计、交互智能等全栈式技术体系。

在临床康复场景中，重症患者在早期因功能受限，难以自主完成训练，与此同时，康复有效性量化难、训练枯燥、缺乏持续激励与反馈等问题仍然存在。本质上，这些挑战并非单一设备性能不足，而是 " 中枢指令 - 外周执行 - 感觉反馈 " 这一完整的神经闭环尚未被完全打通。

为解决这些问题，2017 年，傅利叶首次内部立项启动了脑机接口结合外骨骼机器人的预研工作。基于当时的技术条件，团队成功实现通过脑电信号驱动外骨骼行走，完成了早期概念验证。

傅利叶在 2017 年实现通过脑电信号驱动外骨骼行走

近年来，脑机接口技术（Brain Computer Interface，BCI）在硬件与软件两个维度均取得显著突破。其硬件设备逐渐走向轻量化与模块化，信号采集由单一脑电信号拓展至功能性近红外光谱（fNIRS）、多通道超声等多种信号，在抗干扰性、便携性与准确性等方面持续提升。通过引入大模型技术，对海量脑电数据进行训练与建模，更有效地分解信号，推动技术从信号触发转向多模态数据耦合的深层意图分类，为实现更高层级的意图识别奠定基础。

在此背景下，傅利叶将脑机接口技术引入具身智能康复港，构建 " 意图 - 执行 - 感知反馈 " 的闭环训练机制，从被动功能补偿到主动意念驱动，实现康复范式的升维。以大脑中枢为驱动核心，康复机器人作为辅助执行单元，通过非侵入式硬件采集脑电信号，并进行意图解码，转化为指令驱动康复设备执行训练，最终诱导神经重塑。

脑机接口 × 具身智能康复港：从功能补偿到意念驱动

传统早期康复由康复设备带动肢体运动，大脑参与度不可控，容易陷入放空式训练。而根据神经可塑性理论和赫布理论，通过同步激活特定神经回路，强化神经元之间的突触连接，诱发神经通路重构。最新临床共识表明，相比于被动机械性训练，患者主动参与的人机协作训练的康复效果更好。

以脑机接口结合下肢外骨骼机器人为例，患者穿戴脑电帽并产生运动想象，通过多通道电极阵列实时采集脑电信号，由 AI 算法识别患者的运动意图与动作类型，并转化为指令驱动机器人带动下肢步态训练，使 " 大脑想动 " 与 " 肢体即动 " 高度耦合，随之产生的本体感觉将刺激神经系统，重建神经通路，实现 " 中枢 - 外周 - 中枢 " 的闭环反馈。（雷峰网）

通过与康复设备的深度融合，脑机接口技术有效弥补了传统康复在早期介入、训练有效性与评估精度方面的不足。一方面，它覆盖从超早期到抗阻强化训练的全康复周期，在肢体无法自主运动时即可引入以意图驱动为核心的主动康复训练，帮助患者把握关键的功能重塑窗口。

另一方面，通过同步监测运动皮层活动、脑电频谱变化并结合力学数据，为患者的训练专注度和康复效果提供客观、连续、可追踪的量化依据，最大化提升训练的有效密度，力求每一次驱动都源于真实的神经冲动，而非机械跟随。

从科研应用角度，脑机接口还构建起涵盖脑电、肌电、运动学及功能性近红外光谱等在内的多模态数据评估体系，可用于训练 AI 模型，探索自动调节训练难度与个性化方案优化，推动临床康复从经验驱动走向数据驱动与精准干预。

引入脑机接口技术将进一步拓展具身智能康复港的感知维度，形成融合脑电信号、肌电信号、运动学等多模态感知系统，有助于全方位采集和分析训练表现，监测关键训练指标，为优化康复训练方案提供依据；基于康复港的物联网数据平台，协同全场景智能康复方案，实现软硬件生态全贯通。同时，结合 GR-3 人形机器人的情感化交互能力，康复过程不再只是机械训练，而是兼顾情绪反馈、交互引导与长期陪伴的综合体验。

GR-3 人形机器人参与手眼协调训练

立足康养，聚焦交互，赋能人类生活

傅利叶于 2020 年首次推出专为康养场景设计的 " 智能康复港 " 一站式解决方案，融合全系列智能康复产品，构建智能化、数据化、标准化的全流程诊疗环境，覆盖神经、骨科、疼痛等多种康复类型，全面满足不同阶段的康复需求，并提供科室能力建设与运营服务方案，实现从单点设备到系统化康复服务能力的升级。

2025 年，傅利叶升级了 " 具身智能康复港 " 技术方案，通过多模态感知、大模型、运动控制与智能决策的协同，探索 GR-3 人形机器人在康复认知训练中的应用，逐步构建以人机交互为中心的主动式康复智能体系。

截至目前，傅利叶智能康复港已在全国范围内建设了 300 多家康复科室，面向省市县乡镇各级医疗机构及康养社区。在这一过程中，傅利叶坚持 " 以人为本，服务于人 " 的理念，持续积累对真实临床需求、康复治疗模式及患者体验的深入理解，并以稳健而持续的方式，探索下一代具身智能康复的实践路径。

未来，傅利叶将围绕脑机接口数据集建设、算法模型训练与真实场景需求持续探索技术发展，逐步推动规模化应用。通过脑机接口与具身智能的深度融合，傅利叶希望将康复从被动训练升级为以意图驱动为起点的主动重塑，为康养场景提供更精准、更有温度的解决方案。