在虛擬現實手術訓練或使用電腦鼠標時，屏幕顯示的微小延遲（如85毫秒）往往難以被察覺，卻可能暗中破壞我們"肌肉記憶"的形成。這種被稱為隱性感覺運動學習（implicit sensorimotor learning）的能力，是人類掌握復雜動作技能的核心機制。以往研究多關注200毫秒以上的明顯延遲效應，而哈佛大學工程與應用科學學院的Alkis M. Hadjiosif團隊發現，更微妙的亞百毫秒延遲才是影響學習效率的關鍵瓶頸——這一發現源自對神經可塑性機制的深刻洞察：小腦浦肯野細胞的長時程抑制（LTD）和皮層神經元的長時程增強（LTP）都具有20-30毫秒的精確時間窗口，暗示毫秒級的反饋差異就可能中斷學習信號的傳遞。

研究團隊采用高精度實驗系統（200Hz數位板+120Hz顯示器），通過高速攝像實測將基礎延遲優化至25ms，并設置85ms和300ms對照組。42名受試者在完成點對點伸手任務時，接受30°視動旋轉（VMR）干擾，同時通過"目標報告范式"（aim report paradigm）分離隱性和顯性學習成分。關鍵技術包括：1）三階段實驗設計（基線/訓練/延伸訓練）；2）19方向泛化測試；3）計算機視覺標定的延遲測量系統（開源代碼已發布）。

【Implicit sensorimotor adaptation increases and explicit strategy decreases when latency is reduced】
數據顯示，將延遲從85ms降至25ms時，隱性適應提升50%（13.8°→20.4°），顯性策略降低40%（15.0°→9.1°），使隱顯比例從45/55逆轉為70/30。延伸訓練階段該效應進一步放大，隱性學習對25-85ms區間的敏感性是85-300ms區間的20倍（1.26°/10ms vs. 0.06°/10ms）。

【The sensitivity of implicit sensorimotor adaptation to latency markedly increases at low visual feedback latencies】
非線性分析揭示，隱性學習在亞百毫秒范圍的延遲敏感性驟增，25-85ms區間的單位延遲改善效果是85-300ms區的7-20倍，符合小腦神經元群體特異性延遲調諧的理論預測。

【Visual feedback latencies affect how both implicit and explicit adaptation generalize to different movement directions】
泛化測試表明，隱性學習呈現局部高斯分布（峰值7.7°），而顯性策略表現為全局偏移（18.3°），證實二者具有不同的神經表征基礎。

這項發表于《Scientific Reports》的研究首次量化了亞百毫秒延遲對運動學習的非線性影響，為解釋既往研究中隱性適應量2倍差異（12°-25°）提供了關鍵變量。其意義在于：1）確立25ms為感覺運動學習的最佳延遲閾值；2）揭示神經可塑性機制與行為學的精確時間耦合；3）為在線運動學習實驗的硬件標準提供依據。正如作者強調，未測量的基線延遲可能是實驗室間數據變異的重要來源，這促使學界重新審視30年來相關研究的設備參數報告規范。未來VR康復訓練系統和手術機器人界面優化中，25ms或將成為新的黃金標準。