腦機接口作為生命科學和信息技術深度交叉融合的前沿新興技術，是培育未來產業發展的重要方向。近日，埃隆·馬斯克宣布旗下腦機接口公司Neuralink已獲得美國食品藥品監督管理局批準，將啟動首次人體臨床試驗。這被業內認為是腦機接口邁向商業化應用的重要里程碑。

記者日前從2023中關村論壇-腦機接口創新發展論壇上了解到，在產業界的共同努力下，我國已經形成覆蓋基礎層、技術層與應用層的腦機接口全產業鏈，并在醫療、教育、工業、娛樂等領域應用落地，將展現出強大的創新驅動力和巨大的發展潛力。

為醫療康復帶來福音

醫療健康是目前腦機接口技術最直接、最主要的應用領域。

據中國科學院院士、世界神經外科聯盟執委趙繼宗介紹，腦機接口通過在腦與機器之間建立連接，可以替代、恢復、增強、補充腦功能，為腦功能損傷患者的康復帶來福音。

據了解，Neuralink正在設計一種將大腦信號轉化為行動的設備，將首先專注于兩個應用：一是恢復人類視力，二是幫助無法移動肌肉的人控制智能手機等設備，甚至恢復脊髓受損者的全身功能。

記者了解到，2023年4月，北京腦科學與類腦研究中心已經啟動神經界面與神經解碼暨智能腦機系統增強計劃。天壇醫院逐步形成了腦機接口檢測平臺、腦機交互平臺、自適應反饋腦機訓練平臺、腦機融合神經調控平臺等研究平臺。

趙繼宗指出，腦機接口應用還處在臨床試驗階段，未來在醫療上的應用主要在幾個方向：一是對意識障礙的患者，通過腦機接口技術判斷是否有清醒的可能。二是對脊髓損傷病人，在損傷節段植入電刺激器促進患者行走。三是信號采集，針對手術中處于麻醉狀態的患者，通過“術中清醒”進行更精準的大腦定位。四是建立隱蔽漢語言通訊腦機接口系統，開發書寫運動軌跡解碼技術，用意念把中國的方塊字打出來。

“從理論上講，未來普通人也是可以使用這項技術的,包括娛樂、記憶力增強等。但我更希望的是腦機接口最先用來解決病人的痛苦，無論是意識障礙、偏癱、截癱、漸凍癥還是阿爾茨海默癥等,對他們來說這才是最重要的。未來，腦機接口的發展需要加強政產學研醫的通力合作，神經外科學理當成為腦機接口臨床轉化研究的主力軍。”趙繼宗說。

為工業生產帶上“安全帽”

腦機接口技術除了臨床醫療，目前也在工業安全監測領域落地實現。在北京師范大學教授鄔霞看來，非侵入式腦機接口技術非常適用于工業安全監測，未來也有望提升工業生產效率。

工業安全有設備安全、人員安全、生產安全三大需求。鄔霞表示，從目前的技術手段來看，在保證人員安全方面主要是崗前考核、安全意識教育，所用的檢測設備也只是手環等簡單生理狀態檢測設備；在保證生產安全方面，也主要是通過定期培訓、輪崗休息，或者是傳感器等簡單設備進行環境監測。

“當前，工業安全檢測手段難以滿足工業安全監測需求，我們希望能夠引入一些新的技術，非侵入式腦機接口技術非常適用于工業安全監測。”鄔霞說。

據介紹，基于腦機接口的工業人員安全數字化管理系統已經應用于隧道施工、礦山開采、基坑作業、電力巡線等場景，提供風險報告近400篇，發出風險預警和報警信息近2000條，成功抓取近3萬條風險隱患數據。

例如隧道施工場景下，大型機械和重型物料在運輸、吊裝、轉場過程中一旦出現和人的接觸都會造成安全事故。因此，讓施工人員佩戴具有腦機接口裝置的安全帽，實時監控工人的腦狀態，工作人員可以通過員工狀態實時監控平臺觀察到施工人員的脈搏、血氧等生理特征，并通過分析腦電數據來判斷疲勞度、專注度等。據悉，此方案已經應用在修建廣州、北京和重慶等地地鐵的施工隧道現場。

“展望未來，腦機接口技術除了在安全方面能夠對工業界有所幫助之外，也有可能通過腦控機械、腦控汽車等方式來提升機器效率，并通過儀器操作、設備駕駛等技能訓練來提升人的效率。”鄔霞表示。

未來還有諸多難點需要攻克

從1969年開啟腦機接口動物實驗開始，腦機接口進入科學論證階段。自2000年開始，多國科研高校開啟腦機接口研究，以Neuralink為代表的公司推出概念產品，腦機接口技術邁入應用試驗階段。

目前，腦機接口技術尚處于發展初期，國內發展進度與國際同步。我國高度重視腦機接口技術發展，已將“腦科學和類腦研究”列入國家重大科技創新和工程項目。

談及未來技術發展方向，趙繼宗指出，目前腦機接口的通信速率仍然較低，在大腦和機器之間建立高效的信息交互通道，是實現高性能腦機接口的關鍵；雙向腦機接口仍待發展，“從腦到機”需要將腦信號轉化成意圖運動指令，“從機到腦”將與外部環境交互的設備捕獲的感覺信息傳遞至大腦；實現腦機接口應用的過程中，對腦活動數據進行有效安全的管理并制定相關標準規范也至關重要。

從具體應用領域來看，也有諸多難點需要攻克。鄔霞表示，以工業安全監測領域為例，第一個難點是要從硬件設計源頭保障高精度腦電信號質量，例如可以采用全頻段24位ADC腦電采集電路，實現32萬倍以上的共模抑制能力。第二個難點是如何在復雜的工業場景下實現高度穩定可靠的算法輸出，可以通過實時自適應腦電濾波器，并盡量采用少通道的數據來進一步提高應用算法的魯棒性，讓輸出更加穩定。第三個難點是確保腦機接口系統的快速穩定運行，要解決無線信號傳輸問題，并打造千人實時傳輸分析處理系統，實現多終端、快速標準化部屬，此外需要結合腦機接口、無線測距、貨物類型、廣播通訊等因素制定針對性安全解決方案。

腦機接口技術在教育、娛樂等領域同樣具有廣闊的市場應用前景。隨著相關技術的日趨成熟與商業化落地應用，未來有望形成萬億級市場規模。麥肯錫預計，腦機接口相關市場規模在2030-2040年間可達700億~2000億美元。