章鱼的腕足被切断后，仍可再生并恢复感知与运动功能。而对于绝大多数动物而言，其体内神经组织的修复能力远逊于表皮组织。南京大学电子学院施毅院士团队万昌锦副教授联合新加坡南洋理工大学等科研单位，致力于通过构建神经形态假体，实现并提升人工神经的修复功能。该团队研发出具备极速功能恢复能力（<0.02 s）的类神经器件，该器件作为核心计算单元之一，可对多种复杂目标实现高效识别（识别率>90%），并进一步构建出能够依据肌肉疲劳程度自主调控指令执行强度的人工感觉运动回路。该研究为下一代可植入神经电子器件、具身智能及精准医疗领域的发展提供了全新思路。

神经假体是一类通过电刺激、信号解码等技术，替代受损神经或脑区功能，帮助患者恢复运动、感知、交流等能力的植入式神经工程装置。面向实用的神经假体不仅需要具备高效的信息处理能力，还应能够在动态乃至受损的工作环境中保持稳定，并正常发挥感知、调控等功能。利用神经形态器件构建神经假体是重要的新兴技术方向。然而，已有的神经形态器件往往对机械扰动和结构损伤十分敏感，当发生拉伸、压缩或断裂时，器件性能往往难以恢复，通常需要更换假体设备以及重新训练系统模型，具有很大的手术风险，严重制约了其在实际医疗场景中的应用。

针对上述挑战，研究团队深入分析了传统神经形态器件在机械损伤与自修复过程中存在的共性问题：神经形态计算高度依赖动力学通路的完整性。例如，忆阻器的离子迁移通路、晶体管的载流子输运通路，其结构改变或损伤均会显著劣化器件性能。据此，研究团队提出了基于界面动力学过程的离电子储备池（Iontronic reservoir）概念，并基于自修复水凝胶制备了相应的原型器件（图 2）。该器件的神经形态计算主要依托纳米尺度的界面离子特性，不易受常规机械损伤的干扰；在断裂水凝胶重新接触后（<0.02 s），其离子动力学特性可快速恢复，进而实现计算性能的恢复。

该器件在语音识别、心电分析、人体动作识别等 9 项典型智能处理任务测试中，均实现了高于 90% 的识别精度。在此基础上，研究团队进一步验证了该器件在闭环神经调控中的应用潜力。研究团队利用该器件对体液 pH 变化（肌肉疲劳程度的关键指标）响应灵敏的特性，构建了集 “感知 — 计算 — 调控” 于一体的闭环人工感觉运动回路。动物实验结果表明，该系统可依据肌肉疲劳程度，动态调节坐骨神经的刺激强度，进而实现对后肢运动幅度的自适应控制。与采用固定刺激强度的开环方案相比，该闭环系统能够有效降低持续高强度刺激引发的酸中毒风险，在神经康复、运动辅助及智能植入式医疗器件等领域展现出重要的应用前景。该成果不仅为构建高可靠、低功耗、柔性可植入的智能神经电子系统提供了全新技术路线，也为研发下一代具备环境自适应能力的神经假体与类脑生物电子系统奠定了重要基础。

 a) 界面电离子储备池计算概念(左)及测试系统(右)；b) 闭环人工感觉运动回路(左)及指令-执行调控结果(右)。

该成果于2026年3月9日以“An iontronic reservoir for highly robust neuromorphic prosthesis”为题在《Nature Materials》发表。（DOI: 10.1038/s41563-026-02532-7）。

本研究由南京大学、新加坡南洋理工大学、金陵医院、甬江实验室等多家单位联合完成。第一作者为裴梦皎、高天、刘丽，通讯作者为万昌锦副教授、陈晓东院士、施毅院士、万青教授、薛斌教授、李昀教授。该研究工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目的资助。