4 月 9 日，由 Elon Musk 担任 CEO 的侵入式脑机接口公司 Neuralink 发布了最新进展。一只名叫 Pager 的 9 岁猕猴于 6 周前在脑内植入了两个脑机接口设备，经过训练后，它可以用大脑控制光标在屏幕上移动。

 

随后 Elon Musk 在社交媒体 Twitter 上评论：“ Neuralink 的第一款产品可能是帮助瘫痪病人用大脑操作智能手机，甚至比普通人用手指操作还快”，“之后的产品形式可能是将颅内的神经电信号转化为运动/感官刺激，从而（举个例子）帮助瘫痪病人重新行走”。

 

图1｜Elon Musk 关于 Neuralink 最新视频发布的评论

 

成立不到 5 年的 Neuralink 每次进展发布都会吸引世界的目光。我们也观察到在中国陆续有脑机接口方向的创业公司涌出，并获得了资本市场的关注。

 

在刚刚过去的 3 月份，博睿康（Neuracle）获得红杉资本中国等机构的过亿元人民币 B 轮融资，宁矩科技（NeuraMatrix）获得经纬中国数百万美元 Pre-A 轮融资；去年 12 月，脑陆科技披露完成近亿元人民币战略融资。

 

然而脑机接口究竟是什么？这项探索背后的底层驱动逻辑是什么？有哪些技术路径？有哪些应用前景？目前科研与产业的前沿概况是怎样的？哪些方向最先实现商业化落地的突破？本文将从脑机接口技术分类路线、应用方向、商业化落地案例等角度尝试为读者拨开这项技术的赛博科幻表象，并梳理出一条理解其发展脉络与产业化探索的主线。

 

1.脑机接口的底层驱动逻辑

 

1924 年，德国精神病学家 Hans Berger 发现了神经电的活动并记录成了脑电图（electroencephalogram, EEG）。1970 年代，美国国防高级研究计划局（DARPA）开始发力探索大脑潜力。1973 年，美国加州大学洛杉矶分校教授 Jacques Vidal 首次提出了脑机接口概念（Brain-Computer Interface, BCI）。直至进入二十一世纪，脑机接口开始受到学术界关注。近十年来，脑机接口真正成为学术研究的热点领域，并逐步走向商业化。

 

图2｜PubMed 中搜索脑机接口关键词出现的研究频次

 

随着现代科技和医疗技术的发展，人类预期寿命不断提高，目前是 80-90 岁，在本世纪后半叶甚至有望突破 100 岁。未来 50 年，30% - 60% 的人群有望活到超过 90 岁。然而，当下现实情况是，绝大多数人群在 50-70 岁开始出现脑功能下降带来的问题，比如记忆力下降、痴呆、抑郁、癫痫、脑肿瘤、脑萎缩等等。如果这些与大脑相关的问题得不到根本性的改善，一个人群普遍寿命延长的社会将会面临着文化、伦理和经济等层面的巨大挑战。这是人类平均寿命快速增长与大脑工作寿命有限之间的矛盾。

 

另一方面，近 50 年的信息技术革命给人类社会带来了指数级增长的信息增量，然而人类学的相关证据表明，过去 2000 年来人类的个体大脑并未发生显著的生物学进化。这意味着人类文明知识的爆炸式发展远远超过生物大脑的进化速度，二者之间也存在显著矛盾。

 

人类本体和生物大脑的两大矛盾将长期伴随我们存在。脑科学与脑机接口技术的发展或许将帮助我们发现解决这两大矛盾的关键问题，从而获得变革性的解决方案。我们认为，这是脑机接口近年来获得快速发展的底层驱动逻辑。

 

上一个十年是全球脑科学和神经工程方面发展最为快速的十年。一方面，包括中国在内的全球主要经济体在主动推进脑科学研究，纷纷提出 Brain Project；另一方面，在神经工程领域也涌现出一批初创企业。在这些力量的推动下，脑机接口技术不断自我迭代，正在创造出一个又一个令人激动的里程碑。

 

图3｜世界主要经济体脑科学研究计划（数据来源：张学博等，神经科学和类脑人工智能发展：新进展、新趋势，生命科学，2020）

 

图4｜神经工程领域初创公司涌现（数据来源：张学博等，神经科学和类脑人工智能发展：新进展、新趋势，生命科学，2020）

 

2.脑机接口技术路线分类

 

我们拆解开脑机接口的关键组成部分来理解脑机接口的定义。脑（brain），是指有机生命形式的脑或者神经系统，而并非抽象的心智（mind）；机（computer或者machine），是指任何处理或计算的设备，其形式可以从简单电路到硅基芯片到外部的计算或运动设备；接口（interface）是一种用于信息交换的中介。

 

这种中介在 PC 时代是以键盘+鼠标+图形显示为代表，在智能手机时代以触摸屏为代表，在 5G 万物互联时代以各种智能传感器为代表。在人机互联的时代，脑机接口代表着人与外部设备间建立的直接连接通路。

 

简单理解，脑机接口是一个闭环的神经信息通信和控制系统。实现神经信息通信和控制的闭环离不开 4 个步骤：信号采集、信号分析解码成指令、将指令编码成行为、实时反馈回大脑。

 

以前文中提到的猴子用大脑玩电子游戏的案例来理解，这 4 步分别对应着：1）植入大脑中的电极采集到神经元发出的电信号，2）将该信号解析成操控光标运动的指令，3）用指令控制计算机系统内的光标移动，4）猴子用肉眼观察到光标移动（获得视觉反馈），然后开始思考下一次光标移动的位置。

 

图5｜脑机接口闭环系统原理，以脑控机械臂运动为例（图片来源：Nicholelis, Nature, 2001）

 

按照信息采集的方式，脑机接口可以分为侵入式和非侵入式两种技术路径。

 

图6｜脑机接口技术路径分类

 

侵入式脑机接口，是将收集颅内神经信号的电极等传感设备植入到大脑皮层中，或者贴合到大脑硬膜上。以这种方式采集到的信号具有较高的信噪比和时空分辨率，这是侵入式脑机接口相比于非侵入式脑机接口最大的优势。

 

然而，侵入式脑机接口无可避免的会对脑组织造成损伤，因此一般首选以动物作为实验对象。目前只有极少数实验用于患有严重神经或精神疾病的病人，旨在部分或者全部恢复实验参与对象的因为疾病或意外事故丧失的感知觉或运动能力，这也是当下侵入式脑机接口研究的重点方向之一。我们将在后文中列举几项有关方面的突破性进展。

 

过去 50 年中的大部分时间里，集成电路遵循着摩尔定律的指引向前发展，侵入式脑机接口领域也存在着一个类似于摩尔定律的发展规律：平均每 7.4 年可同时被记录的神经元数量翻倍。2010 年代，这一数据量在 200-300 个左右。进入 2020 年，Neuralink 展示的电极已经达到了 1024 通道，大大提升了可同时记录的神经元的数量，这也是 Neuralink 对当前侵入式脑机接口研究的重要贡献。

 

人类大脑中大约有 850 亿个神经元，我们了解到，当能够同时被记录的神经元数量达到 10 万量级的时候，或许人类对脑疾病和脑活动会有较清晰的认知。目前我们还在从 1,000 量级迈向 10,000 量级的阶段。

 

然而，侵入式脑机接口目前还只作用在局部大脑皮层，在相近地区植入太多的电极或采集更精准的信号带来的边际效应是递减的。更可行的办法是采集多个区域的信号，就像我们看到 Neuralink 的猴子实验中使用了两个接口，但带来的问题是大脑被暴露在更多的风险中，这是一个两难的选择。

 

图7｜平均 7.4 年侵入式脑机接口电极可同时记录的神经元数量翻倍（图片来源：Stevenson & Kording, Nature Neuroscience, 2011）

 

非侵入式脑机接口，是目前最常采用的脑信号采集路径，也是在商业化探索中更有望率先落地的技术路径。虽然采集的信号强度远远弱于侵入式脑机接口方案，信噪比低，时空分辨率更模糊，但因为这种方案不会对脑组织造成创口伤害，因此在普惠式应用方面更有潜力。非侵入式脑机接口当下的研究重点，一方面在于信号监测和分析设备及算法的改进，另一方面在于与多种潜在应用场景深度结合，探索应用潜力。后文中也会列举一些例证。

 

图8｜不同脑机接口信号采集路径的时空分辨率对比（数据来源：龚怡宏等，认知科学与脑机接口概率，西南电子科技大学出版社，2020；络绎知图整理）

 

3.脑机接口的三大应用层面

 

我们将脑机接口的应用按照从单向输出到形成闭环回路、技术难度从低到高、商业化落地从已落地到探索中的逻辑划分为三个层面：状态识别与监测、信息交流与控制、感知/运动功能康复与增强。

 

图9｜脑机接口三大应用层面

 

第一个层面，状态识别与监测

 

脑机接口正在切入教育、文娱、专业培训等领域，在这类商业落地场景中，非侵入式脑机接口方案是主流。这种应用实现的前提是通过便携化、可穿戴的设备实现对脑电信号的精准获取。以往，脑电波信号获取依赖复杂的外部仪器设备，要求被测试者在头上涂抹导电胶，并佩戴笨重的、布满线缆的帽子。得益于近年来材料学、信号处理算法等方面的突破，可穿戴的脑电检测设备已经成熟。

 

在教育方面，可以利用可穿戴脑电检测设备对学生的注意力水平进行实时评测，帮助教师获得教学效果的实时反馈，并为改进教学内容安排提供参考。在游戏文娱方面，可以用来监测电竞选手训练期间的时序性表现作为提升训练效果的参考。在专业培训工作管理方面，由于宇航员、飞行员、航空空中交通管制员等特殊作业岗位人员的认知负荷、疲劳程度对于工作安全、绩效十分重要，实时取得监测数据可以作为工作管理的重要客观依据。

 

 

 

图10｜被 Facebook 收购的 CTRL-labs 与 Facebook 原有 AR 眼镜开发部门融合，探索将可穿戴神经电信号检测设备与 AR 结合，创造游戏文娱领域新的应用形式

 

 

第二个层面，信息交流与控制

 

在这一层，我们观察到有越来越多的脑控外部设备等成果的出现，典型场景如脑控机械臂、假肢，这一场景也是侵入式和非侵入式脑机接口两种技术路径都在发力探索的场景。

 

2008 年，美国匹兹堡大学和卡内基梅隆大学的研究人员在猴子大脑中植入了 100 个电极，实现了让猴子通过意念控制机械臂喂食，这是侵入式脑机接口应用探索中的重要里程碑。

 

2012 年，美国布朗大学研究团队（BrainGate）在 Nature 期刊发表论文，报告了他们成功帮助中风 15 年的病人通过机械臂完成抓取和进食动作。实验对象全程没有依赖外界帮助，通过意念遥控了机械臂。

 

图11｜2012 年，BrainGate 团队成功让中风 15 年的病人通过脑控机械臂实现抓取和进食动作（图片来源：Hochberg et al., Nature, 2012）

 

中国在这一领域也取得了重要突破。2020 年，浙江大学完成了中国首例侵入式脑机接口临床转化研究，一位 72 岁的高位截瘫老人通过植入式电极控制机械臂同样实现了抓取和喂食的动作。相比于 BrainGate 早些时候取得的成绩，中国的这次脑机接口研究的对象年龄更大，挑战也更大。

 

图12｜2020 年，浙江大学宣布完成中国首例侵入式脑机接口临床转化研究

 

在这一方向全球最新的成果是，2020 年美国约翰霍普金斯大学宣布首次实现同时控制两条机械臂。根据研究人员的介绍，控制两条机械臂并非简单的动作求和，难度相比于控制单条机械臂有了数倍的提升。

 

图13｜2020 年，美国约翰霍普金斯大学宣布实现同时控制两条机械臂

 

以上三个案例都是基于侵入式脑机接口，神经信号的采集也是通过硬质的、针状的犹他电极植入脑内。采用这种电极的问题是，除了长期不可避免的损伤，大脑的排异反应会在电极周边产生胶质瘢痕，影响信号强度。因此，采用柔性电极替代犹他电极是侵入式脑机接口发展的必然趋势，以最大程度上降低对人体伤害，目前 Neuralink 已经将这方面进展向前推进了一大步，我们后文中将会提到。

 

非侵入式脑机接口应用以智能肌电假肢为代表。前面几项实验研究的目标是，通过侵入式脑机接口方案，让四肢健全但后天原因导致中风、瘫痪的病人获得控制外部设备的能力，而假肢的任务是让肢体残疾、但并未因此瘫痪的人士重新站立行走或者自如地使用双手。

 

在科学家将脑机接口技术应用于假肢研发之前，传统的平价假肢通常是木质或者硅胶等材料制成的机械假肢，没有任何的智能属性。一些海外高端品牌如冰岛的奥索（Ossur）、德国的奥托博克（Ottobock）价格高昂，让大部分真正需要的残疾人群体无缘受益，且智能化水平依然不足。

 

2019 年《时代》周刊评选的“2019 全球百大发明”中包括了一款基于非侵入式脑机接口技术的智能肌电（electromyogram，EMG）假肢——BrainRobotics。该假肢由 BrainCo（强脑科技）公司研发（见下文），采用人工智能算法处理神经电和肌电信号，实现了仿生神经肌肉通路的构建。

 

其原理是通过表面肌电传感器检测残疾患者残余肢体的肌肉活动，训练患者通过主动收缩肌肉来实现让假肢做出多种操作的控制。随着这款假肢产品向市场的推广普及，我们已经看到诸如写毛笔字、弹钢琴、攀岩这类难度极高的挑战也得以实现。

 

图14｜基于神经电信号的智能假肢

 

以上介绍中，瘫痪病人通过脑机接口技术获得了控制外部设备的能力，以及截肢患者得以自如的使用假肢，但这种将信号反馈回大脑的方式是视觉，而不是触觉。接下来，我们讨论脑机接口的第三个应用层面——感知/运动功能的康复或重建。

 

第三个层面，感知/运动功能康复与重建

 

2014 年，在巴西举办的世界杯开幕式上，全身瘫痪的小伙 Juliano Pinto 在脑机接口和机械外骨骼的帮助下踢出了当年世界杯的第一球。这项研究成果的背后是美国杜克大学神经工程学教授 Miguel Nicholelis，他是脑机接口领域享有世界声望的科学家、《脑机穿越》著作者、Walk Again Project 的发起人。

 

2016 年，Miguel 教授研究团队在 Scientific Reports 期刊发表论文，长期瘫痪的病人在借助非侵入式脑机接口和外骨骼的帮助下，经过训练恢复了部分身体功能。其原理是通过脑机接口将大脑对截瘫以下部位肢体的运动指令传递给外骨骼，通过外骨骼带动肢体运动，进而达到主动训练目的。经过世界杯开幕式前后 10 个月的训练，Juliano 的瘫痪登记从 T4 变为 T11 一下，这意味着他有 7 节脊椎恢复了感知和运动控制功能。

 

在随后的长期跟踪过程中，研究人员指出，有 4 名瘫痪病人在接受 12 个月的训练后，他们的下肢感知能力和肌肉控制能力发生了显著变化，以至于医生把诊断结果从一年前的“完全瘫痪”修改成“部分瘫痪”；28 个月后，8 名实验对象中的 7 名得到了显著改善。恢复最好的患者甚至能够不再依靠机械外骨骼行走。

 

这是目前脑机接口在脊髓损伤康复治疗领域取得的令世人瞩目的成就。Miguel 教授也曾表示，这项研究未来有可能转化成为脊髓损伤导致的瘫痪的康复治疗手段，为全世界约 2,500 万有需求的人群带来希望。

 

图15｜Miguel Nicholelis 教授团队采用脑机接口+机械外骨骼方式帮助瘫痪病人恢复部分身体功能，此为训练流程图（图片来源：Donati et al., Scientific Reports, 2016）

 

此外，2020 年，美国巴特尔纪念研究所的研究团队在 Cell 期刊发表论文，宣布利用侵入式脑机接口成功同时恢复了一名四肢瘫痪者的运动功能和触觉，这成为瘫痪复建领域又一项里程碑式的突破。

 

在我们看来，通过非侵入式脑机接口+机械外骨骼组合对瘫痪病人进行长期神经反馈训练短时间看是更现实的康复方案，毕竟在长期训练周期中，目前的侵入式脑机接口的电极还不能保证足够安全有效。

 

感知重建领域的突破不仅在于帮助瘫痪病人重获触觉和运动功能，还有研究团队在利用大脑信号进行语言解码，并在语音合成方面展示出了极大的潜力。

 

来自加州大学旧金山分校的神经外科教授 Edward Chang 的课题组于 2019 年在 Nature 期刊发表论文，他们实现了基于颅内微电级采集得到的神经电活动进行的语音合成，并且经病人颅内脑电翻译合成的语音已经达到了人耳可辨识的程度。

 

Edward 教授课题组利用给癫痫病人手术前定位病灶的机会，在病人语音处理相关的脑区植入数百个微电极，将记录到的神经电信号先通过一个训练好的循环神经网络模型解码成发声器官的运动轨迹，然后再将运动学特征解码成声学特征。

 

图16｜Edward Chang 教授课题组展示将大脑神经电信号解码合成语音

 

4.脑机接口商业化落地案例

 

我们介绍两家脑机接口领域的代表性公司，Neuralink 和 BrainCo（强脑科技），分别代表侵入式脑机接口和非侵入式脑机接口方案提供商。

 

Neuralink

 

Neuralink 于 2016 年在美国旧金山成立。创始团队除 Elon Musk 之外，还包括生物相容性材料专家 Vannessa Tolosa、无线脑电传输方案专家 Timothy Gardner、脑和认知科学专家 Philip Sabes 等人。Neuralink 成立的初衷是为了解决与脑科学相关的医疗问题，预期展示的首个人体应用是帮助四肢瘫痪的人用脑操作智能手机。

 

2019 年 7 月，Neuralink 发布第一代脑机接口设备 N1 芯片、柔性电极及芯片植入设备缝纫机，并在小鼠身上展示。2020 年 8 月，发布第二代脑机接口设备“硬币” Link V0.9、配套自动化手术机器人 V2，并在活猪身上展示应用。2021 年 4 月 9 日，展示猴子玩电子游戏实验视频。目前，Neuralink 尚未进入人体实验阶段。

 

Neuralink 于 2020 年 8 月展示的手术机器人和柔性电极得到了脑机接口领域内专家的认可，通过手术机器人的方式将细如发丝、防腐蚀、且高通量的柔性电极植入脑皮层内部，已经是目前解决植入式脑机接口创伤问题的最优解。但实现无线传输是否会造成电池发热以及是否会因此造成信号传输中断，我们也将持续关注。

 

 

 

图17｜猴子 Neuralink 2020 年 8 月发布会亮点梳理（络绎知图整理）

 

BrainCo（强脑科技）

 

BrainCo（强脑科技）是一家非侵入式脑机接口底层技术研发公司，2015 年孵化于哈佛大学创新实验室，核心创始团队来自于哈佛大学、麻省理工学院等高校和研究机构。该公司曾入选《麻省理工科技评论》“ 50 家聪明公司” 2020 年榜单。

 

公司率先在脑电信号检测与分析方面取得研发突破，实现了脑电检测设备的小型化、便携化，并将该项技术封装成 Focus 智能脑电检测头环，可应用于 ADHD（注意缺陷与多动障碍）与自闭症干预、儿童与运动员专注力提升等多个领域。此外，公司自主研发的智能肌电假肢—— BrainRobotics，也被评选为《时代》周刊“ 2019 年全球百大最佳发明”，目前已经面向全球量产出货。

 

目前，BrainCo 团队分布在杭州、深圳和波士顿。公司已经获得来自招商局资本、中国电子、光大控股、赛领资本等投资机构在内的多轮总共近 1 亿美金融资。

 

5.展望脑机接口不远的将来

 

脑机接口并非是一个全新的技术或概念，从提出至今经过 50 余年的发展，已经逐渐从学术界走向创业圈。虽然目前落地应用案例相对较少，但已经表现出明显的趋势和巨大的潜力。现实应用与大众对于脑机接口概念的预期或许还存在遥远的距离，但短期来看，其发展方向是清晰、可执行的。

 

我们认为侵入式脑机接口实现人体应用的物理基础，短期会朝着以下几个方向发展：1）开发生物相容性更高、更柔性的电极材料，2）采用更安全的植入方式，3）神经信号记录仪器的微型化开发，4）从有线连接向无线连接过渡，既要实现高通量的数据传输，同时也要兼顾电池功耗、充放电频率等要求。

 

非侵入式脑机接口的潜力在于探索在更多场景中的应用，比如游戏娱乐、专注力提升、解决失眠问题、自闭症干预治疗、阿尔兹海默症延缓等等。此外，将非侵入式脑机接口与 VR、机械外骨骼等外界技术手段结合，在瘫痪康复治疗领域也有着巨大的应用前景。

 

参考资料

 

葛松等，脑机接口：现状、问题与展望，生物化学与生物物理进展，2020

 

张学博等，神经科学和类脑人工智能发展：新进展、新趋势，生命科学，2020

 

龚怡宏等，认知科学与脑机接口概率，西南电子科技大学出版社，2020

 

Nicholelis, Actions from thoughts, Nature, 2001

 

Stevenson & Kording, How advances in neural recording affect data analysis, Nature Neuroscience, 2011

 

Hochberg et al., Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm, Nature, 2012

 

Donati et al., Long-Term Training with a Brain-Machine Interface-Based Gait Protocol Induces Partial Neurological Recovery in Paraplegic Patients, Scientific Reports, 2016

 

Moses et al., Real-time decoding of question-and-answer speech dialogue using human cortical activity, Nature Communications, 2019

 

Ganzer et al., Restoring the Sense of Touch Using a Sensorimotor Demultiplexing Neural Interface, Cell, 2020