脑机百科消息(bciwiki.com)，脑机接口能检测与动作相关的神经活动，动力外骨骼则提供辅助动作所需的力。一篇2026年9月15日发表于《Theoretical and Natural Science》的综述指出，脑电信号噪声大、肌肉活动随疲劳与恢复而变化，合适的助力程度又高度依赖使用者和具体任务，因此人工智能的作用主要是同时处理多种变化信号，而不是依赖某一个固定输入。综述由Haoheng Zhang完成，作者单位为加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校。
综述梳理了脑电、肌电与机械传感如何组合用于外骨骼控制，并对比了两类目标迥异的应用。在卒中康复中，机器人助力应当始终与患者自身的动作尝试保持关联，并随着自主控制能力的改善而减少；在健康使用者身上，助力的价值则体现在降低完成任务的能量或肌肉消耗。近期研究已把深度学习、迁移学习、脑电与肌电混合控制以及人在回路优化用于这些问题。
作者认为，这些结果虽有前景，但仅提高分类准确率并不足够。延迟、校准、疲劳、不确定性和物理安全都会影响系统是否真正有用。综述提出的实用设计思路是：让人工智能主要负责解读使用者并选择高层助力策略，而力矩、关节、速度等机械限位继续由传统控制器执行。