上周末，马斯克旗下的脑机接口公司Neuralink宣布一项重大进展，已获得美国食品和药物管理局批准，将启动该公司首次脑植入设备人体临床试验。

昨天，工业和信息化部总工程师赵志国在2023中关村论坛上表示，我国已经形成覆盖基础层、技术层与应用层的脑机接口全产业链，并在医疗、教育、工业、娱乐等领域应用落地。

(资料图片)

后续将把脑机接口作为培育未来产业发展的重要方向，加强脑机接口应用场景的探索，加速推动脑机接口产业蓬勃发展。

什么是脑机接口？

脑机接口（Brain computer interface，BCI）是在人脑与计算机或其它电子设备之间建立的直接交流和控制通道。通过这种通道，用户可以直接通过大脑思想来表达想法或操纵设备，而不需要语言或动作。脑机接口实现可以分为四步：脑电采集->信号获取及处理->信号输出（执行）—>反馈。

脑电采集： 脑电采集是 BCI 的关键步骤，采集的效果、信号强弱、稳定性及带宽大小直接决定后续的处理及输出。采集方式是通过不同类型的接口将大脑活动产生的电波采集并转换为电信号，传输至电脑。

信号获取及处理： 信号处理是将转化为电信号的大脑活动，去除干扰电波以及其他信号，并将目标分类并处理，转化为可以执行输出的对应信号。

信号输出/执行： 信号输出是指将收集并处理后的脑电波信号传输至已连接的设备器材，执行目标动作或显示目标内容等。

反馈： 在信号执行后，设备会产生动作或显示内容，参与者将通过视觉、触觉或听觉感受到第一步产生的脑电波已被执行，并触发反馈信号。

脑科学研究可以追溯到 1924 年，近期逐步开启商业化发展

脑科学研究是人类探索自身的研究过程，大致可分为三个阶段：

1、脑结构理解： 在 1924年 Hansberger 发明了 EEG 脑电捕捉设备，实现了首次人类大脑电波获取，并在之后的几年尝试控制大脑信号并提出了脑机接口的概念。

2、脑部信息读取： 21 世纪初，BrainGate首次尝试了侵入式脑机接口并且有较为成功的效果，可以帮助患者控制机械做出简单动作。

3、商业化落地： 随着科技硬件逐步成熟，脑机接口应用逐步多元，BrainCo、NeuraLink等公司发布商业化产品。

根据“侵入性”可将脑机接口分为侵入式脑机接口、半侵入式脑机接口和非侵入式脑机接口三类

侵入式脑机接口 通过手术等方式将信号采集装置(电极)直接植入患者大脑皮层，以获得高强度、高质量的信号，但此种方式经济成本和安全风险均较高，极有可能引发免疫反应和脑胶质细胞结痂等炎症反应，从而导致信号质量下降。

半侵入式脑机接口 通过手术方式植入电极，但电极处于颅腔内，未达到大脑皮层，相较于侵入式脑机接口，虽采集到的信号较弱，但免疫反应和炎症反应发生率均较低，安全系数较高。

非侵入式脑机接口 无需手术，是对人体创伤最小，采集方法最为简单的脑电信号采集方式，将信号采集电极置于头皮外部的非侵入式脑机接口，但由于电极与神经元距离较远，测得的信号噪声较大，对信号后期的处理要求较高。

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提取大脑信号最常用的方式为非植入式, 包括功能性磁共振成像(functionalMagnetic Re- sonance Imaging, fMRI)、脑磁图(Magneto Encephalo Graphy,MEG)、脑电图(Electro Encephalo Graphy, EEG) 和功能近红外光谱(functionalNear-Infrared Spectros- copy, fNIRS)。 脑电图具有低信噪比和低空间分辨率, 但它无创、便携、低成本、性能好, 实时响应, 在技术上比其他脑信号要求低，因此 EEG脑电图作为无创纪录技术在脑机接口中已被普遍使用。

在脑控机器人系统中，根据人和机器之间的互动程度，脑机接口控制系统有两种典型的交互方式：直接控制和共享控制。

直接控制方式下，脑机接口控制系统完全由脑机接口控制，其性能完全取决于脑机接口的性能，并不需要机器人额外的智能。但当前脑机接口控制系统准确率和信息传输率欠佳，输出的控制命令有限，同时当前脑机接口直接控制完成较为复杂的控制任务时，给使用者带来巨大压力和精神负担。

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脑机接口应用

应用场景#1：医疗方面的运动辅助及义肢控制

运动神经受损导致日常动作无法执行，脑机接口重新恢复神经回路。由于脊髓损伤、肌萎缩侧硬化或脑干中风，病人的“大脑-肌肉”神经通路被损坏，导致肌肉无法完成神经指令。借助脑机接口搭建外部“神经通路”，病人能够直接控制设备辅助完成意向动作。结合脑电信号与肌电信号，脑机接口帮助用户实现运动辅助设备控制。借助 EEG 获取脑电信号及 EMG 获取肌电信号，运动辅助系统能够对信号进行解码和分类，获得与意向动作相匹配的控制指令，从而操控外部设备完成动作。由于 EEG 精确度较低，难以从脑电信号获得精确的控制指令，该系统需要结合肌电信号，进行多维组合分析从而识别精确的控制指令。

应用场景多样化，多种电波组合提升精准度并减少训练时间。运动辅助系统一般需要结合 EEG 和身体其他的生理信号，如 EOG（眼电信号）、EMG（肌电信号）等，分析后可获得较高控制精度，并能够缩短辅助设备系统与用户的磨合训练时间。

侵入式接口精确捕捉脑电信号控制义肢，帮助瘫痪病人完成部分日常功能。由于瘫痪的病人无法传输肌电信号，只能依靠高精度的脑电波完成设备控制。因此，大多患者均使用侵入式接口方案，如 Uath array、LFP（Local Field Potential）等。在 2020 年初，国内完成了首例侵入式脑机接口临床研究，浙江大学附属第二医院医生通过手术将 Utah array侵入式接口植入到病人控制右侧上肢运动的运动神经皮层。进过 4 个月的康复训练，病人实现了用意念控制机械臂进食，并且能够完成喝水及日常娱乐等行为。

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应用场景#2：通过神经反馈训练强化大脑反应

借助 EEG 设备对参与者进行神经反馈训练，强化某一频段脑电波达到增强反应目的。神经反馈治疗是借助 EEG 设备采集大脑皮层各区域的脑电活动信号，通过分析参与者的脑电信号并用视觉和听觉信号刺激进行正向反馈训练（给参与者带来心理期望结果，一般会产生愉悦感），选择性强化某一频段的脑电波以达到预期的治疗目的。

脑机接口在军事领域也有应用，通过神经刺激训练缩短专业人员训练时间。美国国防部高级研究计划局（DARPA）对脑机接口投入大量资源。在 2011 年，DARPA 利用电极贴在大脑皮层的特定位置上，释放少量电流，帮助学习者在短时间内快速提升学习效果。这项成果已经被美国军方用来训练士兵的认知和决策能力，能够减少专业人员训练时间。

应用场景#3：借助 EEG 捕捉事件相关电波，完成沟通

经典 BCI 沟通应用 P300 拼写器，依靠视觉刺激完成沟通交流。

P300 拼写器在屏幕上随机高亮字符矩阵的某一行或一列，一次实验中矩阵的每行每列均会被高亮一次。EEG 持续记录脑电波信号，并将电波信号进行加工处理。如果在特定位置的高亮后 300 毫秒检测到 P3 波（小概率电波），则表示参与者正在关注这一位置。通过解析脑电信号中的 P300拼写器高亮时间及位置顺序，并对照刺激序列的时间，进而确定产生刺激的行列位置，最终确定出参与者注视的字符。

脑机接口产业链：芯片仍在研发阶段，下游应用主要为医疗器械，远期来看可能创造人机交互的新型网络体系

脑机接口产业链发展仍在初期阶段，下游应用多集中于科研设备和康复训练。 根据中国电子技术标准化研究院的《脑机接口标准化白皮书 2021》,2019 年全球脑机接口市场规模约 12 亿美元，预计 2027 年达 37 亿美元，CAGR 15.5%。目前脑机接口主要以非侵入式为主，用于诊疗康复领域，其中医疗保健领域占比 62%，剩余为疾病治疗领域。脑机接口技术的发展将撬动医疗健康、教育、游戏甚至智能家居行业，麦肯锡《The Bio Revolution Report》预计未来 10 到 20 年，全球脑机接口产业产生经济规模达 700-2000 亿美金。

上游设备尚未实现标准化量产，自研 BCI 芯片和算法成为核心技术壁垒。 脑机接口的设备主要包括脑电采集设备、BCI 芯片、处理计算机以及数据集&处理算法、操作系统级分析软件、外部嵌套设备等。脑电采集设备若为非侵入式主要为采用干电极/湿电极的脑电采集帽（或为耳机、头箍形态），若为侵入式则为微电极/探针。BCI 芯片主要实现脑电信号的预处理（包括放大、滤波、模数转换、编码等）、信号通信甚至部分信号处理环节。信号处理环节通常在计算机或云端完成，需要实现用户意图的特征提取、将提取的信号特征转换为通信指令，之后由通信设备或辅助设备给出反馈（通常为显示器或声音、机械反馈）。但由于目前业界对脑信号的模拟和“写入”了解非常不充分，目前的脑机接口活动尚未实现完全闭环。

2021 年 6 月，Nature 生物医学工程子刊纽约大学华人团队发表论文实现了对急慢性疼痛感知信息的实时解码以及光遗传刺激反馈，从而达到对疼痛的实时闭环调节。脑机接口完全闭环能力的研发不仅将大幅提升诊疗效果而且将成为未来“人机共生”的重要接口。

脑机接口产业链概览

脑机接口概念相关公司梳理

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