在歐洲，每年有1900起新的截肢案例。而機器人、康復科學、工程學能為這些人做些什么呢？至少在我寫這篇文章之前，它們能做的，非常少。

雖然多指義肢已經(jīng)在醫(yī)療市場上出現(xiàn)8年了，但是要實現(xiàn)我前文描述的景象現(xiàn)在仍然很難實現(xiàn)，更別說整條手臂的截肢了。如果你失去了整條手臂，要實現(xiàn)上述的情景簡直癡人說夢?，F(xiàn)在，只有世界的實驗室才能解決這個問題，而前提是它們能夠吸取到足夠多的資金?，F(xiàn)在，世界上只有一個成熟的機械義肢------DEKA義肢， 得到了FDA（美國食品藥品管理局）的批準。該裝置由Segway的Dean Kamen的公司開發(fā)，尺寸與重量基本與成人的手臂一樣。該義肢由植入在殘留肢體中的肌動電極控制。傳感器會收集上臂肌肉運動時的電信號，而義肢中的計算機可識別出使用者的操作類型。雖然它在某一特定范圍的應用較為成熟，但要造福廣大百姓還遠遠不夠。

 工業(yè)機器人還是摩托車？

我們研究中心關注這個問題已經(jīng)有10年之久了，并且一直在為打造自然靈活、值得信賴的上肢義肢而努力。

我們面臨著巨大的挑戰(zhàn)：怎樣將義肢連接到病人身體、怎樣確保系統(tǒng)能夠讓病人做自己想做的事，怎么避免控制系統(tǒng)產(chǎn)生的錯誤等等。我們與醫(yī)院和診所密切接觸，來了解病人的真正需求。

我們發(fā)現(xiàn)：主要的瓶頸就是現(xiàn)在的義肢有點像工業(yè)機器人。它們最開始是為某一特定的人群打造，后來卻要運用于其他的病人。因為每個病人的情況不一樣，因此要完成這個任務幾乎不可能。

我們需要一整套體系（包括傳感器、控制電子和義肢本身）能夠緊緊地和病人身體契合，并隨著時間的推移越來越契合。而對于系統(tǒng)來說是一個學習過程：一方面，基于機器學習的控制系統(tǒng)需要一直處于一種“提高”的狀態(tài)，能夠越來越適應新的環(huán)境；另一方面，病人也會隨著時間的推移對自己的義肢越來越了解，能夠向義肢發(fā)出指令。

這個過程有點像學習開摩托車。你需要了解引擎的力量、轉(zhuǎn)向裝置的穩(wěn)定性，還需要學習如何啟動、控制方向、剎車等等。你練習得越多，你的技能就會越強。經(jīng)過一段時間之后，你將能游刃有余。而義肢也是一樣，你需要與它親密接觸，這樣日復一日之后，它才能成為你身體的一部分。

讓義肢不斷學習

我們使用這種機器學習技術(shù)來產(chǎn)生”不斷適應“的效果，讓義肢與病人越來越合拍。算法可以將身體信號轉(zhuǎn)變?yōu)榭刂浦噶?，在接受到熟悉的指令時，義肢會作出相應反應；而在接受到不熟悉的指令（比如當時病人處于壓力狀態(tài)，肌肉狀態(tài)與平時不一樣，這時義肢會接受到新的指令）時，新的指令會添加到信息庫之中，這樣義肢今后遇到類似的情況將會作出相關反應。 

這種技能其實非常重要。義肢會遇到很多不同的場景，比如，穩(wěn)定地提起重物。想象一下：某個下午你在購物，不管你在走路、坐下、彎腰、蹲下，購物袋必須穩(wěn)定地掛在你的手上，因此你的手、手腕、肩膀等必須保持穩(wěn)定。而在康復項目的最開始，我們就要預測到這種情況；而碰到?jīng)]有遇到的情況，義肢就需要學習。 

其實，義肢的學習就是控制系統(tǒng)的學習，而控制系統(tǒng)要不斷學習，就要讓它不斷和物體接觸，這就是康復的關鍵。此外，沒有哪個測試能迅速地產(chǎn)生效果。我們需要結(jié)合各種不同的物體、控制系統(tǒng)、義肢等等，一次一次試驗，讓系統(tǒng)適應不同的日常場景。這就意味著我們的工程師、數(shù)學家、機器人學家必須將自己的技能與醫(yī)學、與病人結(jié)合，必須學習與終端用戶、醫(yī)生等接觸，并要從一開始就測試不同的機電整合模型。

前面道阻且長

義肢不僅需要解決生物排斥性問題，需要與人體契合，更重要的，它要具備學習技能。不過，現(xiàn)階段的現(xiàn)實還很殘酷，很多截肢的人并沒有辦法安裝上義肢，并且世界上至今尚未出現(xiàn)文章開頭提到過的那種康復中心。

要讓義肢真正造福有需要的人，我們?nèi)匀坏雷枨议L。從中長期來看，我們應該開放義肢市場；而在短期內(nèi)，我們需要提升義肢功能，讓義肢能夠不斷學習，使之與用戶越來越合拍。只有這樣，我們才能真正讓殘疾人的世界變得更加美好。