在严格控制的实验室里，一组数据揭示了一个现实：面对机器人治疗师时，自闭症儿童的眼神注视时间比面对人类治疗师时平均多出数秒，自发微笑的频率接近翻倍。
自社交机器人被提出用于自闭症谱系障碍（ASD）治疗以来，相关研究已超过20年，但高质量临床证据一直有限，难以进入主流疗法。近日，一项发表在权威期刊《Science Robotics》名为DREAM（自闭症谱系障碍儿童机器人辅助治疗开发）的大型研究提供了迄今最扎实的临床证据。
研究团队通过两项精心设计的随机对照试验，证明了机器人辅助疗法在提升核心社交技能方面与传统疗法效果相当，并更进一步的揭示出其在激发患儿参与度和维持治疗兴趣方面的独特优势。
▍临床困境：当传统疗法遭遇兴趣瓶颈
自闭症谱系障碍的核心挑战在于社交互动与沟通困难。传统的行为疗法，如应用行为分析，虽有效但强度高、重复性强。对许多孩子而言，进行多次训练后容易感到枯燥，注意力涣散、配合度下降，出现制约疗效提升的兴趣瓶颈。
机器人因其行为的高度可预测性、无限的重复耐心以及科技产品具备的天然吸引力，被视为一个潜在的理想治疗师。然而，过去二十多年的探索大多停留在小规模概念验证阶段，不仅临床证据等级不足，一个核心争议也始终存在：观察到的儿童参与度提升，究竟源于机器人独特的、可持续的交互价值，还是仅仅是一种短暂的新奇效应？这也成为从实验室迈向真实临床的关键障碍。
▍研究设计：从疗效到效果的双重验证
为了给出严谨答案，研究团队采用了医学研究中最严格的范式，即分别进行疗效试验与效果试验。
这绝非简单重复。疗效回答的是“这种方法在理想条件下是否有效？”，效果则探究的是“它在混乱的真实世界中是否依然可行？”。这种双重验证，是评估任何新疗法能否从实验室走向诊所的最高标准之一。
- 疗效试验：在标准诊所环境中的“期末考试”
研究在专业的诊所环境中进行。团队为此开发了专用的临床试验平台，一个配备了多个摄像头的传感器桌，机器人置于其上。这个平台能精确捕捉孩子的姿态、动作和面部表情，使机器人能实现半自主决策。具体来说，就是系统根据孩子的实时反应自动选择下一步行动，而人类治疗师则在旁监督，确保一切顺利进行。
69名（12名为女性）平均年龄4.4岁（2.5-7岁）的自闭症儿童被随机分为两组。一组接受由上述半自主机器人引导的治疗（RAT），另一组则接受由资深人类治疗师执行的标准疗法（SHT）。为确保公平比较，两种疗法都精准瞄准相同的三个核心技能：模仿能力、共同注意力和轮流发言，疗程结构、时长和强度（共12次）也完全匹配。
- 效果试验：在真实学校环境中的“实战演练”
为了验证方法能否走出实验室，第二项试验将场景移至罗马尼亚克卢日-纳波卡市孩子们日常学习和接受服务的特殊教育学校。团队这次开发了简化版的教育平台，移除了笨重的传感器桌，只通过一台平板电脑来控制机器人。这个平台更便携、更经济，主要目的是模拟未来在学校或家庭中可能的应用场景。
63名年龄范围更广（3-12岁）的自闭症儿童参与了此项研究，一组在常规课程外增加机器人辅助训练，另一组仅接受常规治疗。这次干预剂量更轻，总共只有5次课程，旨在检测机器人实际融入日常教育时的可行性。
▍核心发现：机器人不只是玩具
两项试验的结果相互印证，给出了多层次的重要结论。
- 技能：功力相当，达到主要目标
在最重要的核心社交技能（模仿能力、共同注意力和轮流发言）提升上，机器人辅助疗法与传统人类疗法取得了统计学上等效的效果。这意味着，就教学这些基础能力而言，机器人可以达到合格治疗师的水平。
- 参与度：机器人更具魅力
这是机器人展现独特优势的领域。数据清晰地显示，在与机器人互动时，孩子们表现出更多的眼神交流与更频繁的积极情绪。例如，在模仿任务中，机器人组平均眼神交流次数为8.01，显著高于人类组的5.54。同样是模仿任务，机器人组儿童微笑次数平均达7.72，而人类组为3.80。
这种更高的参与度，直接回应了传统疗法中孩子容易因重复训练而失去兴趣的痛点。研究表明，机器人能更好地维持孩子的注意力与互动动机。
使用临床试验平台评估RAT的疗效——主要结果（社交技能、临床结果、满意度和感知有效性）和次要结果（眼神交流和微笑，即参与度）
- 现实可行性：简装版依然有效，潜力可观
效果试验带来了鼓舞人心的发现。即便使用简化便携的平台，且仅增加5次课程，机器人组在模仿技能上的提升，仍显著优于仅接受常规治疗的对照组。这证明了机器人疗法并非实验室盆景，其简化版本在真实教育场景中同样能产生积极影响，为其作为一种可推广的补充工具提供了关键证据。
RAT使用教育平台的有效性——在模仿、共同注意、轮流和情绪识别方面的表现
使用教育平台的RAT的有效性——家长和教师评估的社交互动表现
▍深远意义：不止于证明机器人的有用
这项研究的意义，远不止于为机器人正名。
首先，它提供了一套标准化、可复现的机器人辅助干预协议，改变了该领域过去零散探索的局面。研究中使用的软件平台也已开源，可供全球同行使用和优化。
其次，机器人带来的高参与度，为解决传统疗法中的动机消退难题提供了新思路。它能将枯燥的重复练习转化为更吸引孩子的互动游戏。
更重要的是，机器人的特性为未来极致个性化的干预铺平了道路。它可以不知疲倦地执行完全一致的互动，并精确记录孩子每一次的微反应，这些数据可以帮助治疗师更精细地调整方案。
当然，研究也指出了当前局限。比如，干预周期仍较短；在提升技能向日常生活的泛化方面，仍需更多证据；如何为千差万别的自闭症儿童定制最适合的机器人交互？
团队展望，未来将探索融合更丰富的传感器，使机器人能实时感知孩子的情绪状态；结合人工智能，让交互变得更加动态和个性化；开发成本更低廉的系统，让这项技术能惠及全球更多家庭。
论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adl2266
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