清华用果蝇连接组控机器人：换身体进迷宫优势最大领先30个百分点
量子位 · wechat · 2026-11-04
清华大学团队将成年果蝇的 FlyWire 连接组（138,584 个神经元、约 373 万条有向连接）构建为固定的循环网络核心，接入仿真身体做具身控制研究，论文《A Drosophila connectome prior enables adaptable embodied control》。
核心发现是：连接组的优势在「变化」中显现——平地匀速直行时与同参数 MLP 相当，但跨障碍成功率更高、转向指令粗糙度降低 29.9%、变速跟踪误差更小。同一套连接结构接入双足、三足、四足、六足等不同身体后均带来明显收益，双足受益最大；在迷宫任务中成功率超过 MLP、Transformer、LSTM 等七类对比方法，Medium 迷宫成功率从 44.1% 提升到 64.2%，需 6–7 次转弯的复杂路线从 20.4% 提到 50.6%。
机制上，机械感觉与上行神经元在闭环训练中被自发招募为关键控制通路，通路干预实验（切断后航向误差增 3.52°，约为对照三倍）验证了其功能贡献；连接组控制器还表现出更低的局部策略敏感性。团队认为，进化形成的神经连接结构可作为可复用的运动控制先验，为具身智能提供类脑设计原理。代码已开源。
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