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1、软硬件技术迭代

近年来，BCI（脑机接口）技术取得了一系列突破性进展，以Elon Musk 为代表的Neurolink 公司宣布正式步入临床应用阶段，得益于软硬件技术的更新迭代。

软硬件技术的迭代是BCI 技术的重点：

软件层面：人工智能技术的快速发展将为BCI 带来更多的创新机会。通过将人工智能与BCI 技术相结合，有望实现更高效、准确的脑信号解读和交互。深度学习具有强大的特征提取和模式识别能力，在近年来技术不断更新迭代，实现了算法的更新迭代并有望突破BCI 数据个体差异化的障碍。

硬件层面：BCI 技术的硬件技术亦在不断提高，更高精度的传感器正在被开发，以更好地捕捉大脑的信号。此外，BCI 设备正在变得越来越轻便、便携，侵入性有所改善，如由此衍生的无创BCI 技术可以不需要通过开颅手术植入电极，从而降低侵入性，提高用户的接受度。侵入性接口设备与人体兼容性亦在改善。

2、AI 赋能脑机接口软件迭代

BCI 技术的出现，使得用大脑信号直接控制外界环境的想法成为可能。要想实现BCI，有三个必要条件：

第一，必须有一种能够可靠反映大脑思维的信号；第二，这种信号能够被实时且快速的收集；第三，这种信号有明确的分类。目前可用于BCI 的人脑信号有：EEG（脑电图），EMG（脑磁图）和fMRI（功能性核磁共振图象）等。目前大多数BCI 研究机构采用的大脑信号是EEG。

BCI 系统一般都具备信号采集、信号分析和控制器三个模块：

信号采集：受试者头部戴上一个电极帽，采集EEG 信号，并传送给放大器，信号一般需放大10000 倍左右，经过预处理，包括信号的的滤波和A/D 转换，最后转化为数字信号存储于计算机中。

信号分析：利用ICA、PCA、FFT、小波分析等方法，从经过预处理的EEG 信号中提取与受试者意图相关的特定特征量（如频率变化、幅度变化等）；特征量提取后交给分类器进行分类，分类器的输出即作为控制器的输入。

控制器：将已分类的信号转换为实际的动作，如在显示器上的光标移动、机械手运动、字母输入、控制轮椅、开电视等。

反馈环节：有些BCI 系统还设置了反馈环节，不仅能让受试者清楚自己的思维产生的控制结果，同时还能够帮助受试者根据这个结果来自主调整脑电信号，以达到预期目标。

人工智能对于个性化定制和改善用户体验有着可预见的前景：

AI 深化自然语言处理技术和语音识别技术应用，使用户通过语音命令来控制外部设备，提高设备的易用性，并通过深度分析用户的脑电信号和数据，AI 算法可以为用户提供个性化的干预和训练方案，提高BCI 技术的有效性和实用性。

同时，深度学习赋能了算法，深度学习具有从高维数据中提取特征并从分层表示中学习的能力，并在计算机视觉和自然语言处理领域中产生了许多实际应用。鉴于其在其他领域的有效性，深度学习似乎有望从原始的EEG 数据中学习以提取更好的功能以提高性能和鲁棒性。EEG 数据集是高维的，具有高参数的深度学习模型可以直接学习原始的EGG 信号。

2021 年，斯坦福大学研究人员将人工智能（AI）软件与BCI 设备结合，成功开发出一套全新的皮质内BCI 系统，该系统利用循环神经网络（RNN），使得大脑运动皮层的神经活动可解码“手写”笔迹。该解码方式受益于神经网络的迅速发展使患者对手写的想法转换为电脑屏幕上的文本。

3、脑电信号硬件设备更新

BCI 的硬件是进行信号采集、处理、分析的一线设备，覆盖了各式各样技术模式，占据BCI 技术体系的

绝大部分，其中包括：

生物兼容材料：BCI 设备材料需要具备良好的生物兼容性，以免引起过敏、炎症等副作用、同时具有低毒性、无刺激性、良好的生物降解性。

无线传输技术：无线技术可以提高便捷性和舒适性，并且通过减少穿透或者提供更为封闭的系统来降低感染的风险。

其中技术体系的核心在于BCI 硬件芯片所需技术：

高水平集成电路技术：这其中包括模拟电路设计、数字电路设计、射频设计、低功耗设计等多个领域知识。一些关键的研发平台要求包括高精度的芯片设计软件、电路仿真软件、射频测试设备和集成电路制造设备等。

侵入式BCI 与非侵入式BCI 对于硬件的要求各有不同，源于工作原理和目标应用的不同。

不同工作原理决定了不同的信号采集方式：侵入式BCI 需要直接接触大脑，因此对电极材料的生物相容性、耐用性和信号传输能力要求更高。而非侵入式脑对电极的要求则反之，但需要更高的信号处理能力来提取有用的信息。

目标应用的不同决定了硬件需求的不同：侵入式BCI 通常应用于临床治疗、神经科学研究等。需要高精度、分辨率和灵敏度信号控制的应用，因此对硬件的要求集中在技术层面较高。非侵入式BCI 则更多地应用于消费层面，如游戏、智能家居等，对硬件的便携性、易用性和成本等方面要求较高。

对于侵入式BCI 来说，BCI 植入设备研发的重要部分主要是电极的设计和制造，需要用到高精度、高质量的设备和原材料。

2023 年初，美国约翰霍普金斯大学FlorinM.Selaru 教授和毛海泉教授合作发现了一种可注射、生物可降解、机械可破碎的纳米纤维-水凝胶复合化学材料，并可以有效提高BCI 电极的生物相容性，减少炎症反应。同时新的神经接口材料亦得到开发：基于金纳米粒子、石墨烯和碳纳米管的新型界面材料，可以提高神经接口的信号传输速度和灵敏度。

对于非侵入式BCI 设备研发则在需要信号质量和便捷性、可用性之间权衡，方能在有效的基础上发挥安全、易操作的优势。

中科院、天津大学和美国斯坦福大学联合开发的基于纳米材料、金属网格和弹性聚合物制成的新型柔性电极于2023 年问世，这些电极在保证信号质量的同时，具备更高的保护性和延展性。

而部分侵入式和侵入式的区别在于是否进入大脑灰质，同时，无创式或微创式植入BCI 也取得了诸多进展。