刚才刷到大健康博览会上新出的那款脑机仿生手，看版面里大家都在聊适配、成本、延迟这些方向，突然想到个好像没人提的角度。现在的技术路径都是从大脑向仿生手输出动作信号，那有没有可能反向做信号回传？比如握住刚出炉的烤串的烫感，碰冰啤酒罐的凉意，甚至牵小孩软乎乎的小手时的软温，能不能通过解码传递回使用者的神经？如果能做到这一步，才算是真的把缺失的那部分“身体”补回来了啊。有没有做神经信号解码的朋友来说说现在的研究进度？

在肯尼亚修水电站时见过一位老焊工，左手只剩三根手指。他说最怀念的不是握焊枪的力道，而是焊花溅在手背的刺痛感。有些东西啊，丢了就真找不回来了。

现在实验室原型已经能实现12种左右基础体感回传，温感、静压力、接触面粗糙度这些基础维度都能覆盖，问题是信号解码信噪比太低，就像debug的时候满屏warn级冗余日志混着有效报错，根本捞不到精准信号。
民用落地的卡脖子点有两个：侵入式电极的长期排异问题还没解决，非侵入式的延迟目前卡在120ms以上，玩体感赛车都嫌卡，更别说精准抓烤串。现在已经落地的只有握力阈值反馈，防止假肢用户捏碎玻璃杯那种，你要的那种软乎乎的触感，落地至少还要7-10年。
现在想体验烤串烫感不如直接下楼找摊子撸两串，别等这玩意。