美国杜克大学与葡萄牙高等理工大学的联合团队已率先运用机器人部分替代动物开展生理学实验旨在深入探究动物神经网络对各类智能行为的调控机制。当大多数人仍聚焦于让机器人承担端茶倒水等家务时来自瑞士联邦理工学院洛桑EPFL、美国杜克大学与葡萄牙高等理工大学的联合团队已率先运用机器人部分替代动物开展生理学实验旨在深入探究动物神经网络对各类智能行为的调控机制。他们的最新研究成果 —— 题为《机器鱼连续与间歇游泳的能效与神经控制Energy Efficiency and Neural Control of Continuous versus Intermittent Swimming in a Fish-like Robot》的论文已发表于顶刊《科学・机器人Science Robotics》2026年1月号图 1。图1. 科学· 机器人Science Robotics网站截图论文标题Energy Efficiency and Neural Control of Continuous versus Intermittent Swimming in a Fish-like Robot.值得注意的是去年 10 月该团队另一项通过机器鱼仿真研究斑马鱼视觉运动反应optomotor response的成果《人工具身神经网络揭示脊椎动物视觉运动行为的神经架构Artificial embodied circuits uncover neural architectures of vertebrate visuomotor behaviors》也发表于该期刊。斑马鱼越来越受关注的实验室模式动物与小白鼠类似斑马鱼是近年来备受科学领域关注的模式生物图 2B。其幼鱼larval zebrafish凭借身体透明、繁殖能力强等优势成为观测神经元活动与行为实时关联的理想活体模型。论文第一作者Xiangxiao Liu刘祥骁在研究中指出受技术限制当前及未来相当长一段时间内科研人员仍无法在活体斑马鱼幼鱼活动状态下对其神经回路进行精准的创建、改造与观测同时动物实验中难以精准调控动物行为以契合实验需求。仿生机器人实验恰好填补了这一空白研究者可通过编程构建斑马鱼神经网络模型对模型进行改造与对比分析从而在可控环境中精准验证神经环路与运动表现的因果关系。此外在机器鱼图 2A、图 2C或机器鱼仿真数字孪生系统中开展实验不仅完全不受伦理约束且成本远低于传统动物实验。这种 “活体实验难以实现机器人实验高效可行且优势显著” 的特点正推动神经科学从相关性观察向机制性解析跨越。图2. A和C 仿斑马鱼机器鱼ZBotlarval zebrafish inspired robot照片B:斑马鱼幼鱼larval zebrafish照片Guillaume Valentin, EPFL提供。“中枢模式发生器CPGs 动作门bout gate”驱动仿斑马鱼间歇性游泳运动能力是动物多数行为如捕食、避险等的基础因此探究动物行为的前提是解析其运动机制。EPFL 机器人团队与杜克大学生物团队携手合作基于斑马鱼神经网络的相关研究成果构建了一套以中枢模式发生器central pattern generators, CPGs 动作门bout gate为核心的斑马鱼幼鱼间歇性游泳模型。同时EPFL 团队研发了模仿斑马鱼幼鱼形态的机器鱼 ZBotlarval zebrafish inspired robot。该模型驱动的 ZBot 不仅能精准复现斑马鱼幼鱼的 “慢速直行 2slow 2视频1” 与 “常规转向routine turn” 游泳行为图 3更令人惊喜的是通过调节运动神经元motor neuron输出增益等参数还可模拟出 J 型转向J-turn、接近游泳approach swim等多种游泳步态。图3. 机器鱼ZBot复现斑马鱼幼鱼的游泳表现。视频1. 机器鱼连续型游泳和间歇性游泳。流体粘度影响运动位移对转向功能几乎无干扰水中生物体型差异极大从体长可达 30 米的蓝鲸到仅 4 毫米的斑马鱼幼鱼其游泳所处的流体力学环境截然不同。体型较大的鱼类游泳时雷诺数较高惯性力起主导作用而斑马鱼幼鱼等小型水生生物处于低雷诺数区间黏性力占主导。为厘清不同雷诺数下的运动机制差异研究者利用 “雷诺数与特征长度成正比、与流体粘度viscosity成反比” 的物理原理对 ZBot 在不同粘度流体环境中进行参数化测试测试介质包括普通水粘度 1、中粘度流体粘度 213.9 cP及高粘度流体粘度 457.0 cP。实验结果显示随着流体粘度升高ZBot 的推进效率显著下降在高粘度流体中的位移仅为普通水中的约三十分之一视频2但此时其运动轨迹与斑马鱼幼鱼在天然低雷诺数环境下的真实游动模式愈发贴近。令人意外的是高粘度流体低雷诺数对转向功能几乎无影响—— 例如ZBot 在普通水中完成一次转向动作turning bout的转向角度约为 60 度在高粘度流体中仍可达约 45 度。视频2. 流体粘度升高快速降低运动位移。间歇性运动被普遍认为能提升动物运动的能量效率传统观点认为其核心原因是鱼类滑行时身体保持直线可减小水的阻力。而该研究团队提出了全新猜想间歇性游泳能使驱动器或动物肌肉始终处于更高效的工作区间进而提升整体能效。为验证这一猜想研究人员首先对比了生物肌肉与实验所用伺服电机的“负载 - 效率” 特性发现二者均呈现倒 U 型效率曲线 —— 中等负载时效率达到峰值过载或轻载时效率则急剧下降随后通过测量电机负载状态并预测效率证实 ZBot 在间歇性游泳模式下以相同速度运动时电机效率及综合能效均高于连续游泳模式。不过受限于间歇性游泳的占空比limited duty factor其最大速度无法达到连续游泳模式的水平。这一现象在普通水及两种高粘度流体中均普遍存在。该研究通过对机器鱼的系统性实验巧妙借助“机器人实验” 相较于 “动物实验” 的独特优势揭示了单纯依靠动物实验难以探明的深层机制。这不仅深化了人类对生物运动行为及运动机理的认知更为机器鱼控制策略提供了新方法中低速巡航场景下优先采用间歇式驱动以最大化能效高速机动任务中则切换至连续驱动模式以保障响应速度与位移能力。本篇论文的第一作者为Xiangxiao Liu刘祥骁本科毕业于东南大学自动化学院硕士和博士毕业于日本大阪大学就读期间获日本学术振兴会JSPS DC1资助后续于瑞士洛桑联邦理工学院EPFL开展博士后研究工作。