2025年，中国西南大学的Zhang Ran及其所在的研究团队在Nature Communications（IF=15.7）上发表了一篇题为“A neurofunctional signature of affective arousal generalizes across valence domains and distinguishes subjective experience from autonomic reactivity”，研究通过结合自然主义功能磁共振成像（fMRI）和预测建模，开发了一个大脑情感唤起签名（Brain Affective Arousal Signature, BAAS），旨在精确捕捉主观情感唤起体验。研究结果表明，BAAS能够跨情绪过程、情绪价值和刺激模态敏感且可泛化地预测情感唤起，并且能够从自主唤起和清醒状态中区分出来。

研究人员发现了一种与情绪强度意识体验相关的独特大脑特征。通过结合人工智能建模、先进脑成像技术及真实实验场景，他们测量了多种情绪情境下的唤醒度，并将其与无意识的身体反应区分开来。这一突破性进展挑战了长期存在的关于感受与生理反应能否分离的争论。该发现为情感智能AI、情绪计算以及情绪障碍的靶向治疗等领域开启了新的可能性。

唤醒度——即个体感受到的警觉或兴奋程度——是情绪的基本维度之一，与情绪的正负向属性共同构成情感体验。科学家至今尚未完全理解大脑如何产生这种唤醒感受，也不确定大脑处理情绪唤醒的机制与处理清醒状态或生理反应的系统是否相同或存在差异。

本研究发现了一种大脑特征，能够揭示情绪强度如何被有意识地体验——以及这种体验是否与自主生理反应存在区别。研究团队通过结合人工智能驱动建模、先进脑成像技术及近真实场景实验范式，成功识别出一种能精确测量不同情境下情绪强度（唤醒度）的大脑特征——这些情境涵盖从见到爱人到观看恐怖电影等多种场景。特别值得注意的是，该团队成功将有意识的情绪体验与出汗、心跳加速等自主生理反应区分开来。

这项发现触及了一个困扰哲学家和心理学家150余年的核心争论：有意识感受与生理反应究竟能否分离。研究结果表明意识层面的情绪体验可与身体反应相分离，这一见解有望推动新一代情感智能AI系统的发展。除理论意义外，该突破性成果还为以下领域开辟了新路径：开发设计情感智能AI系统、推进脑机接口与情感计算技术、为焦虑症和抑郁症等情绪障碍设计更精准的干预方案。简而言之，这项研究为我们理解大脑如何产生情绪唤醒提供了更精准的路径，将为未来情感研究及其应用领域带来重要突破。

图1 实验范式和主要分析

BAAS在发现队列和验证队列中均显示出对主观情感唤起的高敏感性和预测能力。在发现队列中，平均预测-结果相关系数为0.82（R²=0.65），在验证队列中为0.70（R²=0.49）。BAAS的神经表征涉及多个分布式的大脑系统，包括皮层和皮层下区域（如杏仁核、腹侧被盖区、前扣带回、前额叶皮层等）。这些区域在情感唤起中起到关键作用，并且与正性和负性情感的元分析地图有显著重叠。

参考文献：

Zhang R, Gan X, Xu T, et al. A neurofunctional signature of affective arousal generalizes across valence domains and distinguishes subjective experience from autonomic reactivity[J]. Nature Communications, 2025, 16(1): 6492.