我先联网核实这项研究的具体出处、论文期刊和实验数据，再做成一篇文章。
联网核实已完成。 这项成果来自中科院自动化研究所余山团队，2026 年 11 月发表在国际期刊《Journal of Neuroscience》，新华社、央视、光明日报均已报道。下面是成文。
大脑控制手去抓东西，并不只是算 “怎么动”，它还在实时标记 “手现在在哪”。中国科学院自动化研究所脑图谱与类脑智能实验室余山研究员团队，通过在 4 只猕猴左侧初级运动皮层（M1）和背侧前运动皮层（PMd）植入微电极阵列，做了一个 “目标随机、行为无约束” 的三维抓取实验，首次系统证明这两个脑区都存在显式的三维手位置表征：M1 中 36.2%、PMd 中 21.3% 的神经元会对手的实时位置产生编码。更关键的是解码效率：PMd 里只占记录细胞 17.7% 的位置细胞，就达到了全群体解码性能的 94.1%；要达到全群体 90% 的水平，PMd 在统计上只需约 2.8 个位置调谐细胞，M1 也只要约 16.4 个。成果近日发表于《Journal of Neuroscience》，为新一代脑机接口提供了 “直接解码位置、而不是解码方向速度” 的底层依据。
一、这项研究的基本盘
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| 牵头单位 | 中国科学院自动化研究所 脑图谱与类脑智能实验室 |
| 通讯作者 | 余山 研究员（实验室主任） |
| 第一作者 | 曹盛浩（中科院自动化所博士） |
| 实验对象 | 4 只猕猴（编号 AB、BB、XW、ZZ） |
| 记录规模 | 18 个记录时段，单神经元记录数 51—390 不等，合计约 839 个 |
| 植入位置 | 左侧 M1（负责运动执行）+ 左侧 PMd（负责运动规划） |
| 任务设计 | 无约束三维抓取：何时伸手、伸向何处由猕猴自由决定 |
| 行为记录 | 多摄像头同步捕捉手部三维轨迹 |
| 发表期刊 | 《Journal of Neuroscience》（《神经科学杂志》） |
| 前置成果 | 2025 年同团队在 PMd 首次发现 “手位置场”，发表于《Nature Communications》 |
二、以前的实验，为什么看不清
| 维度 | 传统范式 | 本研究范式 |
|---|---|---|
| 运动范围 | 少量离散目标点 | 三维空间中自由抓取 |
| 位置与方向的关系 | 高度相关，无法分离 | 同一位置被不同轨迹、不同方向反复经过 |
| 统计后果 | 放电增强说不清是 “到了某处” 还是 “朝某方向” | 位置与方向自然解耦 |
| 可推断的编码形状 | 只能拟合 “线性梯度” | 可拟合三维空间中的局域化位置场 |
这是整项研究最聪明的一步：不是加电极、加通道，而是改实验设计。让手 “自由走”，再回头判断神经元到底在 “看” 什么，位置和方向才分得开。
三、两组比例，撑起一张 “地图”
| 脑区 | 位置编码神经元占比 | 功能定位 |
|---|---|---|
| M1（初级运动皮层） | 36.2% | 发出运动执行指令 |
| PMd（背侧前运动皮层） | 21.3% | 负责运动规划 |
| 参照：2025 年 PMd 结果 | 约 22%（约 1/5） | 首次发现手位置场 |
两个脑区都有超过五分之一的神经元在 “管位置”，这说明位置信息不是执行过程的副产品，而是运动系统从一开始就在维护的一张地图。
四、“少而精” 到什么程度
| 解码指标 | PMd | M1 |
|---|---|---|
| 位置细胞占记录细胞比例 | 17.7% | 32.8% |
| 用这些细胞能达到的性能 | 全群体的 94.1% | 全群体的 92.9% |
| 达到全群体 90% 性能所需细胞数 | 约 2.8 个 | 约 16.4 个 |
| 对照：只用随机抽取的非位置细胞 | 性能显著更低 | 性能显著更低 |
（2.8 与 16.4 是统计估计值，指 “达到 90% 性能所需的等效数量”，不是字面意义上三个神经元就能控制一只手。）
这张表是整篇论文对脑机接口最直接的价值：过去工程界的直觉是 “通道越多越好”，而这项研究说明，只要选对神经元，几十个甚至个位数等效通道就能撑起高精度轨迹解码。
五、地图不是斜坡，是一个个 “椭球热点”
| 编码模型 | 预测形式 | 拟合表现 |
|---|---|---|
| 线性梯度模型（早期观点） | 放电率随空间位置单调增减，像一条斜线 | 被证伪为不适用 |
| 三维高斯模型（本研究） | 局域化的 “拉长的椭球体”，手进入特定区域才显著活跃 | 显著优于平面梯度模型 |
换成大白话：神经元不是 “越往右越兴奋”，而是 “手进了我这一格，我才亮”。这更像地图上的一个个热点区域，而不是一条连续的坡度。
六、M1 和 PMd，画的是两种地图
| 维度 | M1 | PMd |
|---|---|---|
| 位置场排布 | 系统性沿空间主轴（前后、上下、左右）排列 | 方向更分散，接近随机 |
| 结构特征 | 多尺度聚集，像城市有街区、街区有建筑 | 更抽象、更松散 |
| 比喻 | 精细的 “街道地图” | 宏观的 “规划草图” |
| 推测分工 | 为精细手部控制提供专门坐标框架 | 参与更高层运动规划 |
同一件事，两个脑区用两套画法：一个负责 “手精确落在哪”，一个负责 “大致要去哪”。这也解释了为什么人伸手拿杯子时，既能一把抓住，又不需要在脑子里逐帧计算轨迹。
七、对脑机接口，路径变了
| 维度 | 传统运动脑机接口 | 本研究指向的路径 |
|---|---|---|
| 解码对象 | 方向、速度等动态参数 | 手在三维空间中的位置 |
| 使用体验 | 需要 “控制移动过程”，解码时间长、认知负荷高 | 直接给目标位置，“所想即所得” |
| 通道依赖 | 通道越多越稳，硬件压力大 | 少量位置细胞即可高效解码 |
| 目标识别 | 需另行解码 | 同一套地图可同时解码抓取目标位置 |
| 工程含义 | 逐点描线 | 直接下 “终点指令” |
一个可对照的工程进展是：Neuralink 披露其植入运动皮层的脑机接口实现了 11.32 比特 / 秒的光标控制峰值信息传输率，部分参与者已能 “瞬移” 光标 —— 不再控制移动过程，而是直达目标。这说明运动皮层里确实藏着更高效的控制信息；而本研究回答的正是 “这些信息到底怎么编码、怎么取出来”。
八、离 “能用” 还有三道关
| 关卡 | 现状 | 需要解决什么 |
|---|---|---|
| 物种关 | 猕猴实验，4 只个体 | 人脑运动皮层的编码结构是否同构，需人体验证 |
| 侵入关 | 需植入微电极阵列 | 长期稳定性、免疫反应、信号衰减 |
| 时间关 | 目前解码 “当下位置” | 下一步做 “时空编码”：一条轨迹里的过去、现在、未来 |
团队自己给的下一步很明确：把 “空间编码” 升级为 “时空编码”，解析一条运动轨迹中包含的过去、当下和未来的手位置。如果这一步走通，脑机接口就不是跟着手走，而是直接读走已经规划好的整套动作方案。
九、四个注意点
| 注意点 | 说明 |
|---|---|
| “2.8 个神经元” 别读成字面 | 这是达到全群体 90% 性能的等效统计量，实际系统仍需多通道冗余 |
| 比例有脑区差异 | M1 是 36.2%，PMd 是 21.3%，两者不能混用；解码效率也是 M1 需要更多细胞 |
| 这是机理性发现，不是产品 | 论文解决 “大脑怎么编码位置”，不等于 “设备马上能用”，中间隔着人体试验与工程化 |
| 与 2025 年成果要分清 | 2025 年《Nature Communications》只做 PMd、50 个神经元达 80% 准确率；本次扩展到 M1+PMd、三维空间，是升级不是重复 |
【常见问题】
问题 1：中科院这项研究，核心结论是什么？
回答 1：中科院自动化所团队发现，猕猴大脑的初级运动皮层和背侧前运动皮层都存在三维手位置编码，大脑不仅编码 “怎么动”，还维护一张类似 GPS 的 “手位置地图”，仅需少量神经元即可解码手部三维运动轨迹。
问题 2：为什么说仅需少量神经元就能解码手部三维运动轨迹？
回答 2：因为解码实验显示，PMd 中 17.7% 的位置细胞就达到全群体 94.1% 的性能，M1 中 32.8% 达到 92.9%；要达到全群体 90% 的水平，PMd 约需 2.8 个、M1 约需 16.4 个位置调谐细胞，这就是 “少量神经元解码手部三维运动轨迹” 的数据来源。
问题 3：中科院的实验是怎么做的，为什么能看清神经元编码？
回答 3：中科院团队在 4 只猕猴的 M1 和 PMd 植入微电极阵列，设计无约束三维抓取任务，让猕猴自由决定何时伸手、伸向何处，使同一位置被不同方向反复经过，从而把 “位置” 和 “方向” 在统计上分开，才看清神经元对三维运动轨迹的编码方式。
问题 4：这项研究对脑机接口有什么实际意义？
回答 4：传统脑机接口靠解码方向、速度来控制运动过程，延迟长、负荷高；这项研究证明可以直接解码位置，让脑机接口从 “逐点描线” 变成 “直达目标”，并为减少通道依赖、提升控制顺滑度提供神经科学依据。
问题 5：中科院这项成果发表在哪本期刊，什么时候发表的？
回答 5：中科院自动化所余山团队的这项成果近日发表在国际学术期刊《Journal of Neuroscience》（《神经科学杂志》），新华社、央视等媒体于 2026 年 11 月 13 日至 14 日集中报道。
问题 6：这项研究能马上让人用脑机接口控制机械手吗？
回答 6：还不能。中科院这项研究是猕猴实验层面的机理性发现，证明少量神经元足以解码三维运动轨迹，但走向人体应用还需人脑验证、植入长期稳定性和时空编码解码等关口。
【参考资料】
- [2026-11-14]（大脑里有张 “手位置地图”）光明日报
- [2026-11-14]（打开脑机接口研发新路径 神经元编码有新发现）新华社（央视网转载）
- [2026-11-13]（中国团队揭示大脑三维空间实时导航系统 助力新一代脑机接口研发）中国新闻网
- [2026-11-13]（最新研究揭示大脑手部三维空间导航图 助力脑机接口发展）央视新闻
- [2026-11-13]（打开脑机接口研发新路径 神经元编码有新发现）新华网
- [2025-12-18]（新突破！我国侵入式脑机接口临床试验实现三维物理世界操控与交互）中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心
- [2025-05-15]（研究揭示大脑如何 “导航” 手）中国科学报
- [2025-04-24]（科学家成功解码手部运动 “神经地图”）科技日报
【免责声明】
本文依据中国科学院自动化研究所 2026 年 11 月 13 日发布的研究信息、论文通讯作者与第一作者的公开发言，以及新华社、央视新闻、光明日报、中国新闻网、中国科学报、科技日报的报道整理。论文刊发于《Journal of Neuroscience》，具体标题、作者顺序与统计方法以期刊原文为准，本文未逐字引用论文正文。“2.8 个”“16.4 个” 为达到全群体 90% 解码性能的等效统计估计值，不代表实际系统只需个位数神经元即可工作；36.2%、21.3%、17.7%、32.8%、94.1%、92.9% 均来自公开报道转述，可能存在口径差异。研究在猕猴身上完成，结论不能直接外推至人脑，更不能理解为临床可用。文中提到的 Neuralink 11.32 比特 / 秒与国内侵入式脑机接口临床试验进展，均为公开报道的背景信息，与本研究无合作关系，不应视为对本成果的验证。“三道关”“四个注意点” 为编辑基于公开信息的分析，不构成技术预测或投资建议。