BRAIN / BRAIN × AI20 SEP 2026
脑科学与AI76｜从"我的左边"到"地图上的北边"：大脑怎样导航，又怎样绕开障碍
这一篇跟写"智能的计算基础"系列第 048 篇，讲海马和内嗅皮层怎样一起完成导航。
导航至少需要两种坐标：一种以"我"为原点（"杯子在我左手边"），一种以世界为原点（"杯子在厨房桌子的北边"）。能自由走动的动物必须有后一种，否则每转一次身，整个世界都要重算。有了世界地图，大脑有两种走法：一种像查地铁线路图，沿着走过的路一站站连起来；一种像拿指南针，直接算出"目标在那个方向、多远"，能抄没走过的近路。两种各有毛病，大脑把它们合起来用。
2种坐标 01 以我为中心、以世界为中心 |
2种走法 02 线路图和指南针 |
2020 03 组合导航模型 |
第 60 篇讲过大脑里的三种导航细胞：位置细胞告诉你"我在哪"，头方向细胞告诉你"我朝哪"，网格细胞像一张坐标纸，帮你算"走了多远"。这一篇往前一步：有了这些零件，大脑怎样真正从 A 走到 B？碰到墙怎么办？
一只指南针放在地图上。大脑导航也用这两样：网格细胞像指南针算方向，位置细胞像地图记住走过的路。图片来源：Саша Алалыкин / Pexels
大脑导航的两种走法：拓扑导航像查线路图，靠位置细胞把走过的地点连成网，绕得开障碍但只能走熟路；向量导航像指南针，靠网格细胞直接算方向和距离，能抄近路但会撞墙。两者结合，再加上边界细胞帮忙避障。
BRAIN / 01
一、两种坐标：以我为中心，还是以世界为中心
—以我为中心：前后左右都是相对于我的。"门在我右边"——我一转身，门就变成在我左边了。眼睛、耳朵、皮肤收到的信息，天然都是这种坐标。—以世界为中心：位置是相对于环境固定的。"门在房间的东墙上"——不管我怎么转，这句话都不变。海马里的位置细胞，表示的就是这种坐标（第 60 篇）。
为什么必须有第二种？因为动物在动。如果只有"以我为中心"的坐标，每走一步、转一次身，记住的所有东西的位置都要重新计算。有了一张固定的世界地图，只需要更新"我在地图上的哪里、朝哪个方向"就够了。
原文没讲的一点：这两种坐标之间需要转换——眼睛看到的是"在我左前方"，要存进地图就得换成"在房间东北角"；回忆时又要换回来，才知道往哪边转。神经科学家伯吉斯等人在 2007 年提出过一个模型：这种转换主要在顶叶和压后皮层附近完成，头方向细胞提供"我现在朝哪"这个关键参数。
BRAIN / 02
二、第一种走法：查线路图（拓扑导航）
—怎么做：海马里的位置细胞，每一个对应一个地点。走过的路，会让相邻地点的细胞之间连起来（第 58 篇讲的 CA3 自连网）。于是大脑里有了一张"哪里连着哪里"的网。要去某个地方，就在这张网里找一条最短的连线，再按顺序一站站走过去。—好处：走过的路都记得，自然能绕开墙和障碍——因为墙那边本来就没有连线。—毛病：只能走走过的路。没探索过的地方，网上没有连线，就找不到路。
这像查地铁线路图：线路图上有的站，你都能到；但它不会告诉你"其实两站之间走路五分钟就到"。
BRAIN / 03
三、第二种走法：拿指南针（向量导航）
—怎么做：内嗅皮层里的网格细胞，像一张覆盖整个空间的坐标纸（第 60 篇）。知道"我现在的网格坐标"和"目标的网格坐标"，就能直接算出一条直线：往哪个方向、走多远。—毛病：直线可能穿墙。碰到障碍物，这种方法就卡住了。
BRAIN / 04
四、合起来用：一个 2020 年的模型
原文介绍了 2020 年发表在《海马》期刊上的一个模型（作者 Edvardsen、Bicanski、Burgess），把两种走法合在一起：
—平时用指南针：用网格细胞算出直线方向，朝目标走；—碰到障碍，局部绕开：用"边界细胞"感知附近的墙和障碍物，贴着边绕过去；—真卡住了，查线路图：让位置细胞"重放"走过的路线，在线路图上找一个离目标更近的中间点，先走到那里，再重新拿指南针。
模拟结果是：在堆满障碍的复杂环境里，这个组合系统能可靠地找到去目标的路，而单靠指南针那一种会卡住。
这个思路很像我们自己找路：大方向心里有数，碰到路不通就绕一下，实在绕不过去，就回想一下"上次是从哪条街过来的"。
BRAIN / 05
五、一条进化的规律：先为一件事长出来，后来借去干别的
原文最后总结了一条很重要的规律：海马和内嗅皮层最初是为了空间探索、记住"在哪里发生了什么"而长出来的；但因为它本质上是一套通用的存储和检索结构，后来被借去做了很多别的事。
第 53、60 篇讲过同样的道理：大脑先学会给空间画地图，后来把这套本事借去思考——人们在脑子里"排列"概念、"走过"一段推理、"找到"两个想法之间的"近路"，用的很可能是同一套机器。
进化生物学里有个词专门描述这种现象："扩展适应"——一个结构最初因为一种功能被保留下来，后来被用于另一种功能。羽毛最初可能是为了保暖，后来才被用来飞。
BRAIN / 06
六、原文要更正的地方
—作者身份：原文说第一作者是"奥斯陆 Autodesk 的软件工程师"。论文上的单位是挪威科技大学计算机系，合作者是伦敦大学学院认知神经科学研究所的 Bicanski 和 Burgess。伯吉斯是这个领域的重要学者，原文没提。—边界细胞的位置：原文说"内嗅皮层中的边界细胞和边界向量细胞"。更准确的说法是：边界细胞主要在内嗅皮层，边界向量细胞主要在下托（海马结构的另一部分，2009 年 Lever 等人报告）。两者都对墙和边界有反应，但不在同一个地方。—"图数据结构和图搜索算法"：这是模型的实现方式，不代表大脑真的在跑一个图搜索算法。原文自己也承认"生物学操作细节尚不明确"。
BRAIN / 07
七、对照 AI
—机器人导航是同一个思路。今天的机器人和自动驾驶，也是把"地图上的路线规划"和"局部避障"分开做：大方向按地图算，眼前的障碍物由传感器实时绕开。大脑和工程师独立地走到了同一个分层方案（第 65、69 篇讲的"分层控制"）。—AI 智能体做长任务，也需要"指南针 + 线路图"。让 AI 连续干几十步的事，它需要知道"最终目标在哪个方向"，也需要记住"走过哪些路、哪些路不通"。只有方向、没有记忆，就会反复撞同一堵墙；只有记忆、没有方向，就只会走老路、找不到新办法。—大模型缺"以世界为中心"的地图。大模型擅长用语言描述位置关系，但它没有一张稳定的、自己维护的世界地图——每次都是根据上下文临时拼出来。这也是 AI 在需要空间推理、长期规划的任务上，仍然容易出错的原因之一。
BRAIN / 08
八、边界
—2020 年的组合导航模型是计算模型，大脑是否真的这样分工，还需要实验验证。—坐标转换主要发生在顶叶和压后皮层，是主流理论之一，细节仍有争议。—原文最后一节"从运动转向感觉"是下一篇（新皮层）的引子，本篇不展开。
BRAIN / 09
九、自测：合上文章回答
—以我为中心和以世界为中心的坐标，各是什么意思？为什么自由走动的动物必须有后者？—什么是"扩展适应"？海马和内嗅皮层是怎样的例子？
BRAIN / 10
十、三行，留着复习
```
两种坐标 以我为中心（左右前后）和以世界为中心（地图）；动物在动所以必须有地图，两者之间要转换
两种走法 拓扑导航像查线路图，绕得开障碍但只能走熟路；向量导航像指南针，能抄近路但会撞墙
合起来与借用 平时按指南针，碰壁局部绕，卡住就查线路图找中间点；空间地图后来被借去思考（扩展适应）
```
本篇是「脑科学 × AI」系列第76篇，药神撰写（2026-10-08），跟写「智能的计算基础」第048篇。更正：论文第一作者单位为挪威科技大学计算机系，合作者为UCL的Bicanski与Burgess；边界向量细胞主要在下托。
阅读依据：「智能的计算基础」第048篇。Edvardsen V, Bicanski A, Burgess N. Navigating with grid and place cells in cluttered environments. Hippocampus 2020（PMID 31408264）；Byrne P, Becker S, Burgess N. Psychol Rev 2007（PMID 17500630）；Lever C et al. Boundary vector cells in the subiculum. J Neurosci 2009（PMID 19657030）。回引第53、58、60、65、69篇。