猫的胡须与狭缝通过预判机制的多模态整合 猫的胡须是一种高度特化的触觉器官，其根部嵌入深度是普通毛发的三倍，并富含神经末梢和机械感受器。这些感受器能检测到微米级的位移，将物理接触转化为神经信号。 当猫接近狭缝时，胡须会主动前伸并散开，形成一个比身体更宽的“触觉探测场”。胡须与狭缝边缘的接触会产生振动，这些振动通过胡须根部的环层小体传递至三叉神经节。 三叉神经节将信号传输至脑干的三叉神经感觉核，在此进行初步的触觉空间信息处理。随后信号分两路传递：一路至体感皮层进行精确的狭缝宽度分析，另一路至上丘进行多模态信息整合。 在上丘中，胡须传来的触觉信息与视觉输入的狭缝图像、前庭系统提供的头部方位数据进行融合。这种整合使猫能构建出包含自身运动状态的狭缝三维动态模型。 基于多模态模型，小脑会计算通过狭缝所需的精确身体姿态调整序列，包括肩胛骨旋转角度、脊柱弯曲程度和四肢收拢方案。这个计算过程会参考以往成功通过类似狭缝的运动记忆。 最终形成的运动指令通过锥体外系下传至脊髓运动神经元，实现无需视觉反馈的流畅通过动作。整个过程中胡须持续监测狭缝边界，通过小脑-脑干回路实现实时运动校正。