中國信通院：腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022年）（55頁）.pdf

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1、No.202217 中國信息通信研究院 2022年11月 腦機接口腦機接口總體愿景與關鍵總體愿景與關鍵 技術研究報告技術研究報告 (20222022 年年)版權聲明版權聲明本報告版權屬于中國信息通信研究院，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：中國信息通信研究院”。違反上述聲明者，本院將追究其相關法律責任。本報告版權屬于中國信息通信研究院，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：中國信息通信研究院”。違反上述聲明者，本院將追究其相關法律責任。前前 言言 腦科學問題是人類社會面臨的基礎科學問題之一，是人類理解自然和理解

2、人類本身的待深入探索領域，而腦機接口是有效探索手段之一。我們站在通往未知世界的偉大旅程起點上，探索大腦之途勢必艱辛而具有挑戰。在國家戰略和頂層設計的引領下，在科技創新不斷更迭促進下，在人民大眾的期待關注下，腦機接口技術將在面向世界科技前沿、面向國家重大需求、面向人民生命健康的科技創新主戰場上發揮重要作用。為此提出“腦智芯連，思行無礙”這一行業發展總體愿景，并針對此愿景目標的實現，嘗試勾畫出在不遠的未來，腦機接口產業發展的藍圖和愿景期望。希望產業各方能夠在此愿景描繪的不同場景下開展更多研究、開發、交流與合作，共同繪制腦機接口產業美好的未來。研究過程中，我們開展了大量走訪調研，就腦機接口系統的總體

3、愿景目標、系統應滿足的需求及關鍵指標、關鍵技術發展現狀和趨勢、腦機接口系統的應用場景和業界訴求等問題廣泛征詢專家學者意見，得到了行業多方的大力支持，并獲得了大量有價值的第一手信息和觀點。調研工作覆蓋國內十多個省份的主要高校、科研機構和企事業單位，主要包括清華大學、天津大學、北京理工大學、昆明理工大學、杭州電子科技大學、電子科技大學、西安交通大學、上海大學、國防科技大學、中科院深圳先進院、中科院半導體所、之江實驗室、博?？悼萍迹ǔＶ荩┕煞萦邢薰?、浙江強腦科技有限公司、山東海天智 能工程有限公司、浙江柔靈科技有限公司、西安臻泰智能科技有限公司、北京華腦技術發展有限公司、上海韶腦傳感技術有限公司、

4、中電云腦（天津）科技有限公司、無錫傲意科技有限公司、藍色傳感（北京）科技有限公司、上海念通智能科技有限公司、北京品馳醫療設備有限公司等，在此向所有專家提供的專業支持和寶貴建議致以衷心的鳴謝。目目 錄錄 一、腦機接口系統的總體愿景.1（一）腦機接口發展概述.1（二）總體愿景.3 二、腦機接口系統應滿足的需求及關鍵指標.5（一）需求.5（二）關鍵指標.8 三、腦機接口關鍵技術.15（一）采集技術.16（二）刺激技術.22（三）范式編碼技術.24（四）解碼算法技術.28 四、典型應用場景案例和需求.33（一）腦狀態檢測.33（二）神經調控.37（三）對外交互.40 五、展望與建議.45（一）未來展望

5、.45（二）發展建議.47 圖圖 目目 錄錄 圖 1 腦機接口系統的五大需求支撐愿景實現.4 圖 2 腦機接口系統的關鍵指標.5 圖 3 腦機接口關鍵技術.16 表 目 錄 表 1 腦機接口系統的關鍵指標.8 腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）1 一、腦機接口系統的總體愿景（一）腦機接口發展概述（一）腦機接口發展概述 大腦是我們思想、情感、感知、行動和記憶的源泉，大腦的復雜性賦予我們人類智慧，同時使我們每個人都獨一無二。近年來，研究大腦認知的神經科學已經在分子細胞、關鍵元器件、軟硬件開發、應用系統、儀器儀表等多方面取得進展和突破，使得腦機接口產業的商業應用逐漸成為可能。腦機接口

6、是指在有機生命形式的腦與具有處理或計算能力的設備之間，創建用于信息交換的連接通路，實現信息交換及控制。腦機接口按照信號采集方式不同主要分為植入和非植入兩種技術路線。植入式腦機接口是有創方式，是指對深入到顱骨以下的組織進行信號采集和記錄。常見技術手段包括皮層腦電圖（Electrocorticogram,ECoG）、單個神經元的動作電位（Spike）和局部場電位（local field potential,LFP）。也有技術以介入為手段，以創傷性較小的方式將電極送入顱內血管來采集腦電信號。植入式腦機接口記錄的信號時空分辨率高、信息量大，能夠對復雜任務進行實時、精確控制。植入式腦機接口技術主要應用在

7、醫療領域，最有可能率先落地并帶來市場收益的是神經替代、神經調控相關技術和產品。神經替代腦機接口技術是為了彌補特殊人群因器官損傷導致的信息收發能力缺損，采用腦機接口技術把感覺信息直接寫入腦，或是將腦意圖信息從腦內讀出，解碼后實現對外交互，完成意愿動作。神經替代腦機接口腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）2 技術國內外都已經進入科研臨床階段，主要針對感覺和/或運動神經損傷人員（如癱瘓、失語和失明患者）做基本功能替代或功能重建。神經調控腦機接口技術是進行精神狀態實時解析并精準刺激調控腦內神經活動的異常狀態。對記憶喪失、中重度抑郁、精神分裂、毒癮戒斷等病癥來說，神經調控腦機接口技術比藥物

8、治療更為精確高效。由于當前精神類疾病發作的理論模型尚未建立，且治療靶點不明，因此神經調控腦機接口技術主要進行神經機理探索和治療嘗試，輔助提升此類病癥的診療水平，還無法進行廣泛臨床治療。非植入式腦機接口采用無創采集技術在頭皮表面或附近采集大腦響應信號。常用技術手段包括腦電圖（electroencephalography,EEG）、功能近紅外光譜（Functional near-infrared spectroscopy,fNIRS）、腦磁圖（magnetoencephalography，MEG）、功能核磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging，fMR

9、I）。非植入式腦機接口由于安全無創，因此得到了廣泛的研究與產業應用，但受限于在腦外采集信號的強度與噪聲干擾，目前可實現的腦機交互性能有限。非植入式腦機接口技術可應用在更廣泛的生活生產領域，正逐步在康復訓練、教育娛樂、智能生活、生產制造等眾多方面為人類帶來福祉。產業界在非植入腦機接口領域普遍重視面向產業和消費領域的研究，配合虛擬現實、增強現實、眼動儀、外骨骼等外設，利用非植入式腦機接口系統開展多場景應用探索，如：運動康復訓練；利用用戶腦波創造音樂和控制電器；利用用戶情緒識別數據個性化推薦用戶腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）3 潛在喜好產品；對用戶情緒進行識別感知以提示預警，從而

10、實現疲勞駕駛提醒和安全生產等等。腦機接口已成全球科技前沿熱點，在面向未來的科技創新發展中占有重要地位。世界主要國家和地區都在加快腦機接口產業布局，積極開展相關技術研發。腦機接口技術也將帶動和引發其他技術的未來發展。腦機接口技術是人與機器、人與人工智能交互的終極手段，也是連接數字虛擬世界和現實物理世界的核心基礎支撐技術之一，同時其與量子計算、云計算、大數據等信息通信（ICT）技術的結合將成為各領域新的重要研究方向?？梢源_定地說，受益于技術的不斷革新與突破，腦機接口將會顯著提升人類生活質量。（二）總體愿景（二）總體愿景 腦科學問題是人類社會面臨的基礎科學問題之一，是人類理解自然和人類本身的“終極疆

11、域”，而腦機接口是破解該“終極疆域”的有效手段之一。在國家戰略的積極推動下，在科技創新不斷更迭促進下，在人民大眾期待關注下，腦機接口技術將發揮重要作用。腦機接口技術涉及腦科學、人工智能技術、信息通信技術、電子信息技術和材料學。未來的腦機接口技術，應實現“腦智芯連，思行無礙”這一行業發展總體愿景。其中，“腦”寓意為大腦和思維意圖，“智”寓意為人工智能和類腦智能，“芯”寓意為以芯片為代表的外部設備，“連”有通訊、接口、協同三重含義。通過“腦智芯連”的科學融合，實現“思行無礙”的目標，即期待大腦及人類智能和外部設備相互連接后，人腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）4 類的思想和行為控制

12、之間，不再有疾病和空間的障礙；人類的能力得到顯著增強，不再承受神經疾病帶來的痛苦。為促進“腦智芯連，思行無礙”這一愿景目標的實現，報告提出腦機接口系統應滿足“準確、高效、穩定、易用和安全”五大需求。腦機接口系統應具有準確的大腦意圖解碼算法；高效的信息解碼效率，快速地反饋響應和執行任務；穩定的設備性能與抗干擾能力；易用、輕便、舒適的使用體驗；安全的植入、采集和信息傳送保障。來源：中國信息通信研究院 圖 1 腦機接口系統的五大需求支撐愿景實現 腦機接口應從性能指標與可用性指標兩個方面有效衡量腦機接口系統是否滿足五大需求。性能指標主要體現在響應時間、識別正確率、可輸出指令數量和菲茨吞吐量四個易量化指

13、標；可用性指標主要體現在易用性、長效性、魯棒性、安全性和互操作性五個指標。這些指標在不同技術路線下、不同應用場景下的需求各有差異，但基本涵腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）5 蓋了腦機接口技術和系統各方面要求。經過分析和產業調研，報告也給出了為促進愿景目標實現的各指標的建議值，從而為業界的技術創新和系統開發提供一定的參考。來源：中國信息通信研究院 圖 2 腦機接口系統的關鍵指標 腦機接口總體愿景的實現也離不開核心關鍵技術的支撐。關鍵技術包括采集技術、刺激技術、范式編碼技術和解碼算法技術。關鍵技術面向不同場景衍生出不同應用。本報告就當前主流應用場景進行歸納并分為三類，分別是腦狀態

14、檢測、神經調控和對外交互技術等。二、腦機接口系統應滿足的需求及關鍵指標（一）腦機接口系統應滿足的需求（一）腦機接口系統應滿足的需求 1.準確 在腦疾病診斷、行為輔助決策、外設交互控制等應用場景下，共性需求是系統能穩定做出識別正確率較高的判斷，即系統虛警概率低，腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）6 識別精確，這樣外部計算設備才能對大腦的需求正確反饋。識別正確率是系統核心需求之一。2.高效 腦機接口技術產業發展和應用一個重要前提就是高效，最好能夠達到和肢體響應一樣甚至更快的效率，實現人機快速響應。指令交互、打字、控制機械外骨骼等應用場景下如出現秒級延誤則給用戶體驗帶來較為負面的影響

15、。這要求系統快速解碼識別大腦意圖并做出反饋，響應時間是衡量快速響應的核心關鍵指標。系統快速響應性能，需要范式編碼、算法解碼和系統通信技術相互配合。在實際應用落地過程中，也應兼顧“快”、“準”、“穩”等方面協同發展。3.穩定 腦機接口本質上是一套通信系統，在不同的應用場景下，都需要考慮系統各項指標的穩定和抗干擾能力，即系統的長效性和魯棒性。長效性是指系統需要保持長期性能穩定。系統能在較長時間內各項性能指標不出現較大波動。魯棒性是指系統在一定的外部干擾情況下，依然能夠保持穩定的工作性能指標。在植入式腦機接口應用場景中，由于電極易于失效，系統更側重長效性指標；而在非植入式場景，由于信號易受干擾，更加

16、側重系統魯棒性。4.易用 易用包含“輕便”與“便捷”兩個含義?！拜p便”在非植入情形下腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）7 指腦機接口系統輕巧便于攜帶，在植入情形下指植入物尺寸小、重量輕。沉重的腦機接口系統一方面可能導致用戶接觸時造成身體壓迫，產生不適感，不利于長期使用。另一方面不利于外出攜帶，難以采集大范圍的腦信號，從而難以實現更廣泛的場景應用?！氨憬荨笔侵改X機接口系統具有操作便捷性。一方面需要降低使用者的操作復雜性，避免復雜的調試和維護等工作。尤其是在消費場景下，有必要盡量縮短設備部署時間、人機適應時間，實現快速交互。這就需要盡量減少和壓縮模型訓練時長，調試時長，從而提升用戶

17、對產品的接受度。另一方面普及無線信號傳輸，擺脫有線束縛，使用起來更加方便。此外，可考慮與智能外設，如智能耳機等終端設備進行系統化設計，提升使用的舒適性、便攜性。5.安全 腦機接口系統作為一種人機交互系統，在安全方面要考慮的因素包括：系統需要在軟件和硬件方面，能有效防御外部惡意攻擊，避免數據被竊或惡意篡改，系統需要內置一定的安全自檢機制；在機制和制度保障方面，需要有合法合規的信息與科技倫理制度、法規、倡議、指南和標準，確保神經隱私與神經權利不受侵犯，保障系統用戶的人身健康安全。對植入式腦機接口系統來說，在電極材料選擇上要考慮散熱性能、要確保植入后人體安全，需要對植入物的質量、形狀、功耗和應用場合

18、進行限定，以避免損害生物組織。對于非植入式腦機接口技術來說，不當的使用方法可能存在潛在的人身安全隱患，需要對腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）8 腦機接口系統的使用安全性做嚴格要求。（二）腦機接口系統的關鍵指標（二）腦機接口系統的關鍵指標 目前腦機接口技術正從“學術科學探索”走向“應用轉化落地”。為推進產業落地工作的開展，本報告從性能和可用性兩方面提出滿足五大需求的腦機接口系統關鍵指標。性能指標包括響應時間、識別正確率、可輸出指令數量和菲茨吞吐量，可用性指標包括易用性、長效性、魯棒性、安全性和互操作性。易用性指標進一步通過準備時長、輕便性和舒適性體現。表 1 腦機接口系統的關鍵

19、指標 腦機接口系統腦機接口系統關鍵指標關鍵指標 衡量指標衡量指標 性能指標 響應時間 識別正確率 可輸出指令數量 菲茨吞吐量 可用性指標 易用性 長效性 魯棒性 安全性 互操作性 來源：中國信息通信研究院 1.性能指標 在腦機接口研究中，往往以信息傳輸速率（Information transfer rate,ITR）作指標評價系統的性能。ITR 的大小與系統的響應時間、識腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）9 別正確率與可輸出指令數量相關，是一項綜合反映腦機接口系統多方面性能的指標。但僅以 ITR 作為性能指標，很多時候無法體現響應時間、識別正確率與可輸出指令數量分項指標各自的重

20、要性，甚至可能導致某項關鍵指標被忽視。因此本報告在分析系統性能指標時，從響應時間、識別正確率、可輸出指令數量和菲茨吞吐量四個方面，綜合評估描述腦機接口系統應具備的性能。（1）響應時間 響應時間是指腦機接口系統對使用者單次腦意圖響應所需的時長，具體包括單次響應所需的信號采集時長、腦信息解碼時長（又稱計算時長）和系統通信時長三部分。其中，所需的信號采集時長指腦機接口系統采集解碼用生理信號所需要的時長。腦信息解碼時長是指系統對所采信號進行解碼以理解用戶意圖所需的時長。系統通信時長是數據包在系統各模塊間傳遞的時延。響應時間可以有效反映腦機接口系統的通信效率，也是反映人機交互順暢與否的核心關鍵指標。在不

21、同范式、應用場景下，系統響應時間差異較大。對于頭皮腦電（Electroencephalograph,EEG）、皮層腦電圖（Electrocorticogram，ECoG）等實時性較高的電信號采集系統來說，比較理想的響應時間是：在腦狀態檢測場景下建議不大于 10 秒，在神經調控場景和對外交互場景下建議不大于 1 秒。對于以功能近紅外光譜（Functional near-infrared spectroscopy,fNIRS）為代表的信號采集系統來說，由于血流動力學參數變化較觸發事件具有滯后性，因此此類系統的交互響應時間較長。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）10（2）識別正確率

22、識別正確率是指腦機接口系統為識別人腦意圖進行解碼的正確率，該指標是衡量系統性能的核心指標。在腦機打字、腦控機器人等特定場景下，識別正確率經常用任務成功率表示。任務成功率是指成功完成控制任務的次數和控制任務執行總次數之間的比值。比較理想的識別正確率在腦狀態檢測場景下不應小于 85%，在神經調控場景下不應小于 95%，在對外交互場景下不應小于 95%。對腦機接口離線數據進行調參時，往往因為樣本量較小而容易造成模型的過擬合。為驗證腦機接口系統的泛化性，本報告中的識別正確率建議由實時在線驗證實驗所得（建議被試數量不少于 10 例）。（3）可輸出指令數量 可輸出指令數量即腦機接口系統可以解碼的腦意圖種類

23、，該指標可反映系統的交互能力?？奢敵龅闹噶顢翟蕉喾从诚到y可解碼的大腦意識越豐富、可執行任務的行為越豐富。因此在睡眠檢測、情緒識別、腦機打字等場景下，可輸出指令數量對評價系統性能具有較高參考價值。從理想值看，睡眠檢測場景下建議檢出睡眠種類不應小于 5 種，情緒識別場景下建議檢出情緒種類不應小于 4 種，在腦機打字場景下建議輸出字符種類不應低于 40 種。在機器人、機械臂、無人機等復雜外部設備控制中，自由度不應小于 6 種?？奢敵鲋噶顢盗亢蛯嶋H使用需求有關，需根據具體場景需求確定最佳范圍。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）11（4）菲茨吞吐量 控制能力是指腦機接口系統將大腦神經活動

24、轉化為外設在實際場景中完成復雜控制操作的能力，腦機接口系統的控制能力和工作效率可用菲茨吞吐量1（Fitts Throughput）指標衡量。腦機接口系統的菲茨吞吐量定義為：難度系數與移動到目標位置所需時間的比值，其中，難度系數是交互移動距離和目標尺寸兩者比值取對數。菲茨吞吐量來源于菲茨定律（Fitts Law），這是主要用于人機交互和人體工程學的人體運動預測模型，用難度系數和吞吐量來分別衡量任務難度和控制效果。在腦機接口研究中也多采用菲茨吞吐量作為系統控制效果的衡量指標。以腦控虛擬鼠標移動為例，虛擬鼠標從起始物體 A 移動到目標物體 B 的難度系數由 AB 之間的距離以及目標物體 B 的尺寸決

25、定，AB 間距離越大，目標物體 B 的尺寸越小，難度系數越大。不同難度系數下虛擬鼠標到達目標的所需時間不同，菲茨吞吐量是同時考慮運動速度和控制準確度的綜合指標，數值越高體現腦機接口系統的控制效果越好。通常菲茨吞吐量達到 0.7 bits/s 可實現較為流暢的控制效果，1 bits/s 是更為理想的指標。2.可用性指標 可用性也是腦機接口系統走向產業落地的關鍵，是除了性能指標 1 ISO 9241-9:2000 標準詳細說明了非鍵盤輸入設備的性能要求，并利用菲茨吞吐量作為性能度量。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）12 之外的另一系統評價維度。系統可用性的衡量指標包括：易用性、長

26、效性、魯棒性、安全性和互操作性。（1）易用性 易用性又可通過腦機接口系統的使用準備時長、輕便性和舒適性三個指標反映。準備時長是指人員在腦機接口系統使用之前所需的準備時長和人機協同訓練時長之和。準備時長具體包括調試準備時間、阻抗調整時間等。人機協同訓練時長與系統使用者對系統的使用熟練度以及解碼算法是否需要現場采集訓練數據相關。此外，部分腦機接口系統需要針對不同使用者定制不同的解碼算法參數，也會導致人機協同訓練時間較長，從而使系統的易用性降低。非植入腦機接口系統比較理想的準備時長建議不大于 3 分鐘。植入式腦機接口系統由于需要比較繁瑣的植入過程，因此準備時長較長，需要盡量優化植入手段，提高系統易用

27、性。輕便性是指腦機接口系統的輕質與便攜。輕質是指對使用者而言符合人體工學，且不造成明顯傷害和負擔。通常以重量指標衡量輕便性，為確保人體頸椎以上部分不受傷害。比較理想的頭戴式腦機接口系統（含外設）重量不應大于 500 克，不超過 200 克將是更為理想的目標。便攜是指易用使用和攜帶，信號傳輸方式是衡量便攜的重要指標之一。比較理想的便攜方式是擺脫有線連接，以藍牙、Wi-Fi、超寬帶或其他先進的無線通信方式進行數據傳輸。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）13 舒適性同樣是易用性的重要指標，體現在范式設計、外形設計、材料選取等方面。當前業內廣泛使用的范式多源自二十世紀九十年代，歷經三十

28、余年發展，范式雖然奠定了實驗研究的基礎，但其交互方式普遍存在不符合人類自然行為的問題，由此導致面向消費級產品時用戶接受度和配合度較低，即便是在醫學領域應用也比較受限。因此舒適性以可定量定性的體驗感、滿意度等作為主要衡量指標，特別是對腦機接口消費級產品的落地具有重要意義。（2）長效性 長效性指系統可穩定持續使用的時間，是用來衡量系統穩定性的重要考量。在非植入場景下，長效性體現在系統續航時間長。例如娛樂游戲時系統不會因用戶出汗等干擾導致系統性能下降。在植入場景下，長效性體現在系統不會受生物組織分泌物和免疫系統干擾導致性能下降，電池續航需要能夠保證 8 小時以上的持續腦電信號傳輸與分析。因此建議比較

29、理想的非植入場景下，單次的穩定可用時長不小于3 小時；植入場景下，有些國家規定穩定可用時長不應小于 1 年，常規情況下，醫療器械的理想植入時間是 10 年以上。（3）魯棒性 魯棒性指標用來衡量腦機接口系統對抗外部擾動變化的能力。腦機接口系統需要在各類外部干擾環境下使用。正常環境本身就存在大量干擾信號，此外還包括強磁環境、超聲波診斷治療環境、放射治療腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）14 環境等。這就要求腦機接口系統在所處的環境中，能夠有效屏蔽大部分外界干擾，保證交互響應時間、識別正確率等性能指標維持在一個較高的水平。此外，在使用過程中，腦狀態也不是一成不變的，因此魯棒性還體現在

30、具有一定的自適應能力，可隨用戶狀態變化而自適應調整，確保系統性能指標在較小的范圍內波動。（4）安全性 安全性是腦機接口系統可用性的重要指標。一是要保障腦機接口系統整體安全和數據安全。硬件和軟件具備基礎的安全防范能力和手段，防護手段到位，確保能夠有效抵御外部攻擊，避免系統被篡改而做出錯誤指令。同時要確保使用者的信息不外泄，尤其是需要聯網使用的設備，例如解碼算法、腦電數據上云的系統需要確保信息安全；二是要確保人身健康安全。需要在符合常規安全要求基礎之上，做出更適合腦機接口系統的安全專用要求。三是要符合科技倫理安全。需要制定完備的科技倫理制度，確保隱私信息不外泄、風險可控、尊重生命權利、增進人類福祉

31、、保障公平公正。（5）互操作性 互操作性是腦機接口系統應用落地和廣泛發展的重要指標，體現了腦機接口系統之間實現跨系統訪問、雙向連接和交互控制的能力?；ゲ僮餍砸环矫骟w現在同類型系統之間保持框架一致和接口一致，另一方面體現在腦機接口系統能在電腦、手機、增強現實（AR）設備、腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）15 虛擬現實（VR）設備等其他智能終端上互通互用和即插即用。系統應根據此方面的技術標準要求，開發相關接口和可互通的系統平臺?；ゲ僮餍阅芰χ笜丝梢酝ㄟ^系統符合互操作標準的程度來衡量。三、腦機接口關鍵技術 腦機接口作為新興技術，為大腦與外部直接交互提供了新的解決思路，在新一輪的技術

32、升級中被給予厚望。腦機接口產業落地有賴于關鍵技術的突破和革新。目前全球在腦機接口關鍵技術研究方面發展蓬勃，但依然存在亟需解決的若干問題。對此，業界也正在嘗試多種手段予以突破。腦機接口關鍵技術包括采集技術、刺激技術、范式編碼技術、解碼算法技術、外設技術和系統化技術。其中，采集技術研發重點包括采集端和信號處理端。采集端常規技術手段包括電采集、磁采集、近紅外采集等手段，其中電采集為主流研發方向，磁和近紅外等采集技術因為成本和技術成熟度等制約，距離應用落地相對更遠。信號處理端涉及模擬芯片和數字芯片。由于當前腦機接口系統所用的數字芯片多為行業通用芯片，所以重點介紹模擬芯片的發展。刺激技術重點介紹腦深部電

33、極刺激（Deep Brain Stimulation,DBS）閉環控制的進展，以及腦機接口技術在助盲領域的最新進展。范式編碼和解碼算法技術介紹了當前主流研究進展。由于外控技術和系統化技術的創新多在于工程集成，因此不在此介紹。腦機接口技術的應用場景按照信息流向分為腦狀態檢測、神經調腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）16 控和對外交互三類。從信息流向來看，腦狀態檢測是信息從大腦流向外部和外設，神經調控則是信息從外部和外設流向大腦，而對外交互則是信息的雙向流動，因此重點圍繞信息的利用、交互和反饋來介紹腦機接口系統在不同場景下的典型應用以及系統在各方面性能上的需求。來源：中國信息通信研

34、究院 圖 3 腦機接口關鍵技術（一）采集技術（一）采集技術 1.植入式電極 植入式微電極是腦機交互的關鍵基礎，被廣泛應用于基礎神經科學、腦疾病的診斷治療以及腦機交互通信等領域。植入式微電極通過將以離子為載體的神經電信號轉換為以電子為載體的電流或電壓信號，從而獲取大腦神經電活動信息。植入到大腦中的微電極可以高空腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）17 間分辨率和時間分辨率方式，精確記錄電極附近單個神經元的動作電位，從而實時監測大腦活動。傳統的植入式微電極由金屬和硅等硬質材料制備而成，形成了以密西根電極和猶他電極為主的硬質電極。隨著微納加工技術和電極材料不斷發展，微電極趨向于柔性、小

35、型化、高通量和集成化發展，形成了以微絲電極、硅基電極和柔性電極為主的多元化發展局面。高性能柔性微電極對長期穩定慢性記錄具有重要意義。硬質微電極和腦組織之間存在機械失配問題，會對生物體的正?；顒釉斐衫^發性腦損傷，不適用于長時間的慢性實驗。具有高生物相容性的柔性微電極器件有利于緩解免疫反應，提高信號質量，對實現大腦活動長期穩定的慢性記錄具有重要意義。利用低楊氏模量生物材料和高性能界面材料制備柔性電極成為該領域的熱點。高通量微電極將為拓展全腦神經科學研究奠定重要基礎。為了獲取更豐富的神經元動態，神經微電極被要求同時記錄盡可能多的單個神經元的電活動?，F有植入式微電極通量遠小于大腦神經元數目，發展新型高

36、通量微電極，實現批量化的高時空分辨率腦電信號采集，對于追蹤神經環路活動以及解析全腦尺度的神經網絡功能等基礎神經科學研究至關重要。多功能微電極有力促進多種激勵方式綜合調控。通過集成電刺激、藥物注射和光刺激等功能，植入式微電極在讀取生物體大腦活動信息的同時，還能調控生物體生命活動，實現生物體和外部設備的雙向通腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）18 信。研究多功能的神經微電極器件，搭建閉環系統，可實現癲癇等腦疾病的診治和神經功能恢復等應用。2.非植入式電極 非植入式電極應用場景廣泛。非植入式電極不需要進行手術植入，直接放置于頭皮上即可進行腦電信號采集，因此也稱為無創電極，其安全無創特

37、性更易被使用者接受，因此在非臨床腦疾病診療、消費級腦科學應用等場景中得到了廣泛的應用。改進的干電極是電極產業落地的主流選項。隨著基于頭皮腦電的腦機接口系統在便攜性、快速應用及舒適度等方面的應用需求增長，電極的改進成為亟需解決的關鍵問題。傳統的濕電極盡管信號質量好，但其專業的操作需求，耗時長，用后清洗等固有缺點無法規避。因此無膏的干電極技術逐漸發展起來以適應新的應用場景和需求?；诮饘俨牧匣驅щ娋酆衔锊牧系亩嗄_柱式/爪式干電極、基于導電纖維的刷毛式干電極、基于微機械加工工藝的微針電極及電容式電極等，在提高使用便捷性的同時，也通過材料改進和結構設計優化不斷地降低電極與皮膚的接觸阻抗，提高使用舒適度

38、和應用性。凝膠半干電極具有潛在的廣闊應用前景。干電極實現了腦機接口系統的便捷應用，但其與頭皮的電連接僅靠微量的汗液，接觸阻抗較高，且強烈依賴于壓力，因此舒適度和信號質量及穩定性成為該項技術需要突破的技術難題。半干電極利用材料或結構特性，釋放少量導電液到頭皮，以降低電極與頭皮的界面阻抗?；诓牧象w系的凝膠半腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）19 干電極物理化學特性可調，通過材料組分配比的優化可兼顧電化學特性和機械特性，從而得到使用舒適度較好且信號質量可與濕電極匹敵的性能，是一種極具應用前景的電極技術。3.芯片 隨著集成電路技術的快速發展以及電路與神經科學融合研究的持續探索，腦信號

39、采集技術朝著微型化、輕量化、高通量、分布式采集的方向不斷前進。針對腦機接口的應用、算法、硬件以及范式的研究內容也逐漸豐富，植入式與非植入式腦機接口系統通過電極與采集硬件對腦信號進行采集、處理和解碼，從而實現對腦科學基礎理論、腦疾病以及腦控外設的探索與研究。腦信號采集芯片是將腦信號直接轉化為數字信號的核心硬件，也是腦信號讀取與解碼，腦部疾病診斷與調控所依賴的工具。針對腦部信號的生理特性以及應用場景，在定制化腦信號采集芯片設計過程中存在諸多技術挑戰。精密放大器是腦信號采集芯片中的核心模塊，在腦機接口應用場景中需要滿足多重技術參數要求。對于腦信號來說，其幅值微弱（幾十V 到幾個 mV）、頻率低（0.

40、5 Hz 到數 kHz），因此易受外界噪聲干擾，從而導致信號質量不佳。為了保持最佳的信號質量，腦信號采集模塊的部分關鍵參數，例如信號噪聲、共模抑制比（CMRR）、電源抑制比（PSRR）、增益匹配、運動偽影等需要優化。多個腦信號采集參數之間存在相互制約的關系，多參數的統籌優化是當前腦信號采集芯片設計的核心問題之一。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）20 信號噪聲是腦信號采集過程中最大的干擾源之一。由于前端放大器的閃爍噪聲與腦信號在頻譜上部分重疊，采取簡單的濾波工作難以提取純凈腦信號，因此對較低頻率的腦信號使用斬波放大技術，將所采集的信號調制到較高頻率以避開放大器的閃爍噪聲。斬波技

41、術在交流耦合儀表放大器中實現了良好噪聲和功耗平衡，但放大器的輸入阻抗在斬波調制過程中會降低到兆歐范圍以下，導致信號在進入放大器前產生衰減。為解決輸入阻抗降低的問題，有團隊提升了正反饋回路的輸入阻抗。還有團隊采用電容組對輸入阻抗升壓回路的電容進行校準，也有團隊采用調整電路耦合的方式來切換斬波器和輸入電容的位置，避免因斬波調制導致的輸入阻抗降低。共模抑制比是衡量系統應對環境干擾的關鍵參數。針對微弱腦信號，高共模抑制比可以保證信號不被共模擾動2掩蓋，從而提高信號質量。此外，在多通道神經信號采集過程中，由于電極在植入大腦后產生的一系列生物相容性問題，導致電極阻抗可能隨植入時間增多而明顯提升（數個月后可

42、高達 100k至數 M），繼而影響腦信號的信噪比以及系統共模抑制比。為保證采集信號質量，前端放大器電路采用共模反饋技術以及共模前饋技術以提高系統級共模抑制比。采集芯片的微型化設計是植入式腦機接口系統核心技術挑戰之一。為了將采集芯片縮小至可植入的尺寸范圍，針對片上有源/無源器件的微型化是相關研究中的技術難題。具有電容耦合的全差分放大器 2 共模擾動也稱共模干擾，是電源線對環境中的電子設備產生的一種干擾。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）21 結構通過采用晶體管搭建的偽電阻（Pseudo Resistor）結構可大幅縮小片上無源器件的面積，同時偽電阻提供了較大的阻抗以及較低的高通截

43、止頻率，適合設計微型化的腦信號采集芯片。采用時分復用/正交頻分復用等技術通過固定的采集單元對多個通道的腦信號進行同步采集，也可明顯降低片上面積。針對不同的腦機接口應用以及采集芯片面對的一些技術難題，國內外有許多團隊提出了解決方案。例如針對采集過程中的電極間直流偏置引起斬波放大器輸出飽和的問題，一種直流伺服反饋回路技術通過積分器將輸出端的直流分量提取并反饋至輸入端，有效抑制了電極間的直流偏置。對于采集芯片的超低功耗需求，有團隊設計了基于反相器結構的超低壓斬波放大器，非常適合植入式場景。針對芯片微型化的問題，放大器與 DAC 結合的數字-模擬混合反饋技術可大幅縮小采集芯片的片上面積。針對腦信號采集

44、過程中的共模干擾問題，基于電荷泵（charge pump）的共模反饋技術通過對輸入端的共模擾動信號進行動態反饋，能有效抵抗高達 15V 的共模擾動。對于采集芯片的無線供電問題，線圈的無線電感傳輸技術被應用在植入式腦機接口芯片中，通過外部傳輸線圈以及中繼線圈和片上耦合線圈，實現了對體內采集芯片的無線供電以及采集到的腦電信號無線傳輸。體表網絡無線傳輸技術（Body area network，BAN）解決了無線供電時線圈難對準的問題，利用被試者的身體表面對采集到的信號以及能量進行無線傳輸，適用于可穿戴的腦機接口場景。在提升系統集成度方面，目前已腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）22

45、有將信號采集、存儲、以及基于 AI 的信號歸類識別等模塊集成在一起的腦機接口片上系統，實現了較高的系統集成度。針對于高通量植入式腦機接口芯片，有些公司設計了帶有動作電位識別的高集成度采集芯片，該芯片與數千個柔性電極相結合，實現了對高通量腦信號的采集。（二）刺激技術（二）刺激技術 1.閉環腦深部電刺激技術 腦深部電極刺激（Deep Brain Stimulation,DBS）一種非常具有代表性的植入式電極刺激技術。DBS 通過植入體內的腦起搏器發放弱電脈沖，刺激癲癇、帕金森的病灶腦區，抑制病灶區神經元的異常無規則放電，進而抑制相關癥狀，使患者恢復自如活動和自理能力。傳統的 DBS 調參需要基于微

46、電極信號分析、刺激效果分析、影像定位、核磁分析等多技術手段選擇治療觸點。借助腦機接口技術，腦內電極不僅具有單向刺激功能，還可進行周圍神經元信號采集，以做到精準觸點選擇。就技術發展進度看，目前可以做到信號采集之后由醫生根據生物標志物和與患者的交互反饋進行觸點選擇，未來還將向自適應角度發展，自適應技術研發方向包括：通過優化的信號處理方法實現自適應調控。如在機器學習、深度學習基礎上對患者腦電數據進行預測分類，為醫生提供分類結果以助于診斷，提升觸點選擇的精準度。另外，在患者體態姿勢發生變化導致電極與靶組織之間距離改變時，例如咳嗽、打噴嚏、深呼吸時，可腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）2

47、3 根據誘發復合動作電位調控刺激以避免發生瞬時過度刺激。通過刺激參數空間拓展改善自適應調控。刺激參數空間包括觸點、幅度、頻率、脈寬的選擇。目前在常用單極恒頻刺激的基礎上已開發交叉電脈沖模式、變頻刺激及多觸電不同頻刺激技術，極大地拓寬了刺激參數空間，實現更好的癥狀調控。依托多樣生物標志物實現自適應刺激調控。當前國內外知名 DBS廠商正在嘗試基于生物標志物實現自適應刺激調控，例如檢測神經遞質濃度，通過血清素、去甲腎上腺素、多巴胺脫氧血紅蛋白度、氧合血紅蛋白的濃度識別治療效果并作為依據來動態調整刺激幅度。也有基于血流水平、范圍或預定血流值矩陣等血流信息調節刺激幅度、脈沖寬度、脈沖率和占空比等指標。通

48、過磁共振相融 DBS 技術實現自適應調控下的腦網絡探索?，F有磁共振兼容 DBS 技術解決了在強磁場下電極發熱、移位及感應電流等安全隱患，使植入 DBS 的患者能在 3.0T 磁共振下進行長時間的同步刺激及掃描。在解決臨床需求的同時，也使 DBS 成為探索刺激相關腦網絡變化的直接媒介，通過功能磁共振解析刺激相關局部及整體腦網絡改變，為新靶點的發現及適應癥的拓展提供依據。2.視覺調控技術 植入式視覺調控技術對盲人群體提高生活質量具有重大意義，相關研究已經開展。全球絕大多數研究團隊在開環視覺重建的研究中，研究方向逐漸從視網膜刺激向皮層刺激轉移。目前主要集中在電刺激腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（

49、2022 年）24 初級視覺皮層（V1）以獲得人工視覺感知。這就需要進行刺激電極的植入。最新的實驗已經植入了超過 10 塊猶他陣列，通道數達到 1024。該系統還包括采集視頻的攝像頭，采集到的圖像信息通過信號處理獲得簡單的二維灰度圖像（目前還沒有具有色彩的植入式人工視知覺輸入），并據此刺激初級視覺皮層神經元。受試者通過植入電極可以在有限的視野范圍內看到一些灰度調制的低分辨率點陣圖像。目前的研究結果表明，用小電流電刺激初級視覺皮層神經元（V1 neurons）會激活直徑數百微米的皮層區域，從而獲得簡單的視覺知覺，稱為光幻視（phosphenes）。電刺激可以改變大腦皮層的信息流，影響到正常視覺觀

50、測內容。由于電刺激是相對粗糙的刺激方式，因此獲得的視覺感知也相對粗糙。目前研究致力于通過多個電極同時刺激，讓受試者感知到具體圖像或連貫動作。2020年發表在Science上的研究結果表明，通過植入大規模 1024 通道電極并進行訓練，可以使非人靈長類正確識別字母，辨識運動方向等。如何通過不同模式刺激增強受試者感知連貫形狀的能力，并最大限度向其傳遞視覺信息依然是未來研究重點。目前的植入式視覺調控研究多為開環腦機接口系統，開環腦機接口系統難以實現精確刺激模型，且電刺激也難以與真實的視覺刺激保持一致，因此存在不可控風險且難以實現精細視覺輸入。因此閉環視覺調控是未來重要的技術探索方向。（三）范式編碼技

51、術（三）范式編碼技術 大腦的各種思維與響應活動千變萬化，且同時發生，因此很難直腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）25 接從中準確解碼特定類型的活動。在腦機接口系統中，用范式來表征對預定義的大腦意圖的編碼方案。范式定義為：在編碼任務中，對希望識別的大腦意圖用可檢測、可區分、可采集的腦信號予以對應，從而實現對大腦意圖的可識別輸出。在過去的幾十年中，出現了許多腦機接口范式，常見典型的有運動想象范式、穩態視覺誘發電位范式、P300 范式。這些范式往往根據是否有外部刺激和輔助而分為被動式和主動式范式。1.被動式范式 視覺誘發電位刺激范式 P300 朝向界面布局優化、人臉圖像拼寫和融合物理

52、刺激方向發展。傳統的視覺 P300 電位刺激范式下，拼寫器允許受試者通過閃爍不同的行和列來選擇目標，但沒有考慮兩個相鄰符號連續閃爍對結果的影響。近年有大量研究針對 P300 電位刺激范式的拼寫界面布局開展優化工作，有效消除了相鄰符號閃爍帶來的影響。一些研究發現面部符號可以比傳統 P300 字符拼寫范式誘導更高的 P300 電位。因此許多研究嘗試用人臉圖像代替數字或字母符號，使每個符號在以一定頻率閃爍時都會變成人臉圖像，而不是簡單的顏色或大小變化，實現了 P300 電位刺激范式的解碼性能提升。最近也有研究發現，在視覺 P300 電位刺激范式中添加其他形式的物理刺激可以提高使用者的表現，例如使用偏

53、光鏡增強刺激、基于積極情緒的視聽組合刺激、引入聲音和視頻刺激等方式。因此將 P300 電位與其他物理刺激融合的范式研究也是近年的熱點。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）26 穩態視覺誘發電位（Steady-state visual evoked potentials，SSVEP）刺激范式朝向更高效、更舒適和更自然發展。SSVEP 范式腦機接口主要應用方向包括：高速率腦機接口打字交互系統、特殊群體腦機報警系統、自然場景的腦機目標選擇系統等。為支撐上述三大應用場景，SSVEP 范式的主要發展趨勢包括：更高效：SSVEP 范式編碼從最初 4 目標編碼已發展至 160 目標編碼，且編碼

54、的識別響應性能也在持續提升，因而實現的高速率SSVEP-BCI 系統的性能也在不斷提升。后續 SSVEP 會持續研究更高效、可分性更好的范式編碼。更舒適：SSVEP 范式刺激的最佳頻帶為 815Hz，該頻帶的多目標閃爍刺激雖然實現的系統性能優異，但也容易誘發視覺疲勞，因而在實際落地應用中受到了一定的阻力。目前 SSVEP 舒適刺激的方式主要包括降低亮度變化率、提高刺激頻率、減小刺激目標面積以及采用空間編碼（外周視野）刺激等。上述研究已取得了較大的進展，并不斷繼續推進中。更自然：SSVEP 刺激范式的每個刺激塊需要按固定頻率進行閃爍且具有一定的面積，因而在實際應用過程中僅與腦機打字場景最為貼合，

55、即將字符繪于對應的閃爍目標塊上即可。目前已有部分 SSVEP范式采用空間編碼的方式將中央視野區域空出，在視野外周進行刺激編碼，進而實現更貼近自然應用場景的應用。也有適當降低 SSVEP 閃爍塊面積并與生活場景結合的編碼思路，受限于刺激面積變小對響應腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）27 強度的影響，為保障系統的識別正確率與響應速度，此類應用的SSVEP 編碼目標數較少。此外，SSVEP 的主要響應腦區位于后腦枕葉，因而往往需要佩戴腦電帽，不利于生活自然場景使用。為解決該問題，部分研究采用時頻混合或時空頻融合的編碼方式，嘗試提升無毛發區的 SSVEP 響應強度，取得了一定的進展。

56、為了 SSVEP 腦機接口在生活場景落地，上述研究仍在持續推進中。2.主動式范式 運動想象（Motor Imagery,MI）范式朝向更精細發展。運動想象是一種非常重要的主動式腦機接口范式，用于識別大腦對四肢和舌頭的運動意圖。其無需外界條件刺激和明顯的動作輸出就能誘發大腦感覺運動皮層的特定響應?，F已廣泛應用于基于腦機接口的假肢、機械臂和輪椅等設備控制、字符拼寫及臨床中風康復治療等場景?；谶\動想象范式的腦機接口已經發展多年，經過數十年的研究，大肢體部位的 MI 控制已經基本發展成熟，而對更細微運動做出想象并有效識別（例如不同手指的伸縮、握拳、不同手勢的運動想象等）是運動想象范式編碼的發展方向。

57、運動相關皮層電位范式朝向多肢體運動意圖解碼和連續運動解碼發展。運動相關皮層電位（Movement-related cortical potential,MRCP）是一種可以從低頻頭皮腦電中捕捉到的與運動規劃、執行相關的神經活動信號。MRCP 主要由三部分組成，即與運動準備相關的準備電位（Readiness potential,RP）、與運動發生、起始相關的運動電位（Motor 腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）28 potential,MP）以及與運動執行、運動性能相關的運動監測電位（Movement-monitoring potential，MMP）。相較于 SSVEP 和

58、P300 等被動式腦機接口范式，MRCP 和運動想象是不依賴于外部刺激的、由人體真實運動意圖誘發的主動式腦機接口范式。而相較于運動想象，MRCP 不依賴于重復的運動想象。因此，MRCP 具有自然、真實、可以反映人的實際運動意圖等優點。典型的 MRCP 范式包括點到點的上肢運動（如 center-out）、連續運動追蹤式的上肢運動（如 PTT）、指定動作類型的上肢或下肢運動（如手腕內旋/外旋）等。由于 MRCP 具有可反映運動意圖的特性，其對發展與運動康復、運動功能診斷、日常生活輔助等相關的運動腦機接口具有重要價值。目前，MRCP 主要發展趨勢包括從單肢體到多肢體的運動意圖解碼、從離散分類問題到

59、連續回歸問題的連續運動參數解析、與神經假肢、外骨骼、機械臂等外設結合的人體運動增強和康復治療等。（四）解碼算法技術（四）解碼算法技術 1.植入式主流解碼技術 卡爾曼濾波器成為當前主流解碼方法。以運動控制為例，早期的植入式腦機接口解碼大都使用維納濾波器線性解碼系統。此類解碼系統不包含運動學過程模型，而是將群體神經元的反應作為輸入，將空間坐標內的運動速率作為輸出，通過最優線性估計的方法進行解碼。早期很多腦機接口實驗室都用該方法進行解碼。后來，為滿足控制過程中的解碼連續性需求，需要有運動模型作參考以修正和優化解碼器腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）29 輸出，卡爾曼濾波器成為當前的主

60、流解碼方法，其在離線、實時以及臨床試驗中都得到了廣泛的應用?？柭鼮V波的優點是算法簡單，而且可以不需考慮神經元具體編碼內容即可解碼，因此可以實時快速解碼。其缺點在于解碼效果一般，且每次實驗之前都需較長的校準時間，另外，卡爾曼濾波解碼的系統魯棒性相對較差。為解決這些問題，國際上提出了很多方法，其中最具前景的方法主要包括類腦解碼器設計和神經學習。類腦解碼器成為新一代解碼方法。最近一些皮層神經元群體編碼特性研究結果表明，雖然大量的神經元被記錄并用于腦機接口的解碼，但因大腦神經元的信息編碼相對于運動是冗余的，用于控制的神經元群體反應維度要低于神經元數量。因此在理論上可以找到一個隱藏或潛在的低維狀態空間

61、來描述在該控制條件下的有效神經元群體反應，并將這個狀態空間中的潛變量映射到相關行為或運動控制變量用于運動控制。將這些編碼特性應用于解碼器設計，得到類腦的解碼器可用于腦機接口控制。目前學術研究結果表明，此類穩定子空間是存在的。此方法的優勢是雖然記錄到的神經元群體信號有高噪聲且會發生變化，但其在子空間上的動力學過程一直穩定，因此可以有效去除不穩定記錄以及神經元發放變化帶來的干擾，從而獲得更為魯棒的腦機接口系統。神經學習提供新的解碼思路。當前還有一種前沿的腦機接口解碼方法是通過訓練大腦進行學習來使用腦機接口，即神經學習（也稱腦腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）30 機學習）。腦機接口

62、系統中存在兩個學習系統，一個是解碼器的機器學習，另外一個就是具有強大學習能力的神經系統。腦機接口初期的實驗都體現了大腦學習本身的重要意義，但如何讓大腦學會使用腦機接口的解決方案尚不完善。腦機接口系統在使用過程中，閉環控制的練習可以導致神經元為適應用戶的運動系統而發生變化。因此，閉環過程中的解碼器與開環時的解碼器可能完全不同，結果表明提供快速的反饋比過濾錯誤更為重要，因此誕生了改進閉環性能的技術，一般被稱為閉環解碼器適應（Closed-Loop decoder Adaptation，CLDA）。此類方法根據閉環腦機接口使用期間記錄的數據實時改進解碼器，讓解碼器根據用戶當前神經信號的性質來決定解碼

63、器的結構。此外，用戶的神經系統也在實時學習如何應用這個解碼器。兩者的相互結合以及相互促進得到了一個“腦機雙學習”的融合式腦機接口系統。此系統可以在神經信號不穩定時依然輸出穩定的表現，且僅需少量校準即可即插即用，同時魯棒性極高，在適應新的應用場景時有同時保留已學控制技巧并探索新控制方式的特性，因此極大的提高了腦機接口系統在實際應用中的可能性。2.非植入式主流解碼技術 分解算法是非植入式腦機接口系統的主流解碼算法。分解算法廣泛應用于腦機接口系統的去噪與意圖解碼。分解算法通常使用矩陣分解或提取空間濾波器來增加不同類別意圖的解碼可分離性。大多數分解算法都是為特征提取而設計的，矩陣特征分解后通常需要連接

64、到分腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）31 類器。獨立成分分析（ICA）是使用廣泛的分解算法之一。ICA 一方面可對不同源信號進行特征分析，另一方面還可用于去噪（例如去除眨眼成分、偽影信號等）。在解碼腦意圖時，不同腦機接口范式的分解算法存在差異。運動想象范式解碼多采用通用空間模式（CSP）及衍生算法。CSP 可最大化不同分布的方差信號，例如對左右手運動想象進行分類。在 CSP 基礎上逐漸衍生出濾波器組 CSP（FBCSP）、提議判別濾波器組CSP（DFBCSP）、臨時約束的稀疏組空間模式（TSGSP）等。穩態視覺誘發電位（SSVEP）解碼多采用典型相關分析（CCA）及衍生算法。

65、CCA 算法有效解決了以往非空域分解算法難于處理的導聯挑選問題。近十年學者提出諸多 CCA 改進算法，例如濾波器組CCA（FBCCA）、任務相關成分分析（TRCA）、集成 TRCA（eTRCA）、任務相關成分分析算法（mTRCA、TDCA 等）。視覺 P300 電位解碼算法依托 xDAWN 算法和 DCPM 算法。目前有增強 P300 誘發電位的xDAWN 算法以及將空間模式提取和模式匹配結合的 DCPM 算法。近十年以黎曼幾何為代表的流形算法在腦機接口系統中廣泛應用。黎曼幾何算法通?？梢杂糜趯ΨQ正定（SPD）矩陣的空間上應用運算，進而提供一個統一的框架來處理不同的腦機接口范式。例如基于最小均

66、值距離（MDM）和帶有測地線濾波（FgMDM）算法對 MI任務進行分類。MDM 類似于使用歐式距離而不是黎曼距離的最近鄰算法。FgMDM 將協方差投影到切線空間，將線性判別分析（LDA）應用于切線向量，然后將它們投影回帶有選定分量的 SPD 空間。黎腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）32 曼框架由于具有擴展性，因此易于多場景應用并與機器學習方法結合。深度學習算法在近年被引入腦機接口解碼研究?；?CNN 網絡結構設計的 Shal-lowConvNet 和 DeepConvNet 模仿了 FBCSP 中的時間和空間濾波器，性能接近 FBCSP。進一步利用深度可分離卷積代替普通卷積

67、提出的 EEGNet 在 SSVEP 范式應用中取得了很好的效果。CNN網絡模型具有的批處理歸一化功能也可用于視覺P300范式的解碼。進一步還有諸多深度學習的改進模型，例如 CNN-RNN 架構、CNN-LSTM 架構。還有一些研究側重于腦機接口的數據擴增，進而得到更多的訓練數據，提升解碼效果。典型的數據擴增網絡模型包括循環的對抗網絡（RGAN）、增強 MI 數據的 C-LSTM 模型等。遷移學習算法的進步是腦機接口走向應用落地的關鍵。許多機器學習算法的訓練數據與測試數據來自相同的特征分布。此類算法在腦機接口應用中，雖然面向單個被試在短時間內可以取得良好性能，但在不同被試或相同被試不同時間的情

68、況下性能則大幅下降。這些問題被稱為跨被試和跨時間的可變性問題。為了減輕這兩個問題的影響，通常需要一個校準階段來在每個會話開始時收集足夠的訓練數據，但這會明顯增加系統使用的準備時間。遷移學習旨在利用源域中的先驗信息改進目標域中預測函數的學習過程，解決跨會話和跨主體的可變性問題。腦機接口的早期遷移學習算法側重于分解算法的改進。而后黎曼幾何法進一步促進了腦機接口的遷移學習算法進步。近年來，深度學習算法也開始應用于遷移學習領域。此外，其他領域的遷移學習腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）33 方法也在腦機接口研究中有一定的借鑒，例如信息幾何（STIG）的光譜傳輸算法在快速序列視覺呈現范式

69、(RSVP）的驗證；融合轉移分量分析（TCA）和聯合分布適應（JDA）提出的用于腦機接口的流形嵌入知識轉移（MEKT）方法。四、典型應用場景和需求（一）腦狀態檢測（一）腦狀態檢測 1.腦功能評估與輔助診斷（1）場景描述 腦機接口系統已逐步應用于腦功能評估與輔助診斷。由于頭皮腦電（Electroencephalograph,EEG）信號具有高度非線性且隨機特點，使用信號處理技術可以很容易區分正常和異常的大腦活動，因此腦部受傷等癥狀或疾病都可以使用腦電圖來診斷許多與神經病學相關的疾病，例如癲癇、睡眠障礙、腫瘤、抑郁癥、自閉癥等疾病。（2）關鍵需求 在準確方面，基于腦信號解碼的疾病輔助診斷已逐漸在臨

70、床上應用落地。經過對產業相關技術現狀的調研，此類系統最關鍵的指標即為識別正確率，通常需要達到 90%以上。當然，也并非一味追求高識別正確率，而由不同疾病以及支撐技術發展現狀決定。在高效方面，腦功能評估與輔助診斷對系統的響應交互速度要求相對不高，大致有 15 分鐘出結果即可。當然根據技術發展水平而言，腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）34 實際操作中還是越快越好。但是對人機協同訓練時長要求較高，因為抑郁癥、自閉癥等患者的測試配合度通常遠低于常人，準備過程的耗時需要盡量縮短。在穩定方面，腦疾病輔助診斷設備的需求不高，通常是在固定的使用環境應用，對外界干擾可以做一定的場地限制。在易用

71、方面，腦疾病輔助診斷設備的需求相對較低，檢測過程通常不會持續太久，且在臨床環境使用，使用者對輕便的需求相對不明顯，只要不對使用者造成明顯負擔即可。2.腦紋識別（1）場景描述 在當前的數字信息社會中，個人身份驗證技術是個人和企業安全系統中必不可少的工具。腦紋具有高隱蔽性、不可竊取性、不可仿制性以及必須活體等方面的獨特優勢，因此在機密性、安全性要求較高的應用場合中，可以使用腦電波進行身份識別。（2）關鍵需求 在準確方面，基于腦電信號的身份驗證、識別將在個人消費支付、軍事設備控制上應用落地。經過對產業相關技術現狀的調研，我們認為腦電身份驗證系統最關鍵的指標即為驗證識別正確率，通常需要大于等于 99%

72、。在高效方面，基于腦電的身份驗證和識別對系統的響應交互速度腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）35 有一定要求。在穩定采集腦電信號的前提下，一般需要 1 分鐘內輸出結果。在公安刑偵、金融支付等場合均需要應用任務能快速部署，因此設備的準備過程耗時需要盡量縮短。在穩定方面，腦電身份驗證識別對系統的穩定性要求較高。具體體現在三個方面：一是具有跨任務狀態的穩定性；二是具有跨時段的穩定性；三是具有跨系統的穩定性。前兩者的穩定性可以通過算法模型來增強。最后的跨系統的穩定性，需要腦機接口行業盡快建立起數據采集的通用標準。在易用方面，腦電身份驗證識別對系統便攜易用需求相對較高，驗證識別過程通常不

73、能持續太久，最好是干電極、金屬電極或者生物凝膠電極等易用操作傳感設備，避免使用操作繁瑣的濕電極。3.安全監控（1）場景描述 傳統的安全生產監管模式長期以來都是圍繞制度安全和設備安全展開，對人員狀態突變造成的安全事故無法預測預警，當事故發生后無法對現場人員進行及時發現救助，也無法從人員角度對安全隱患進行排查分析。腦機接口系統基于對大腦狀態的實時讀取和解析，將作業人員和生產作業安全相關的大腦狀態進行了綜合數字化呈現，結合大數據技術賦能人員安全生產監管，實現人員安全事故的預測預警、事故發生的自動報警和現場反饋自救，也讓管理者能夠從人員安全數據的角度進行風險隱患排查。因此腦機接口系統可用于?；飞a、

74、腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）36 施工作業、應急救援、冶煉生產等眾多場景。（2）關鍵需求 在準確方面，由于涉及作業人員的安全，系統必須具有極高識別正確率，確保在極端狀態下準確及時的進行事故預警和報警。為此，要保留適度的算法冗余度，在降低誤報率的條件下盡量提升準確度，確保在安全事故發生時準確率達到 99%以上。在高效方面，復雜工況環境要求腦機接口系統做到無干擾快速響應。為此，要搭建以高精度微弱腦電信號采集和實時分析系統，結合高效穩定的無線傳輸技術，具有互操作性的跨平臺應用程序接口，最終實現即戴即用、實時監測和秒級響應。在穩定方面，工業場景的規?；逃靡鉀Q三個主要問題，一是

75、在工況作業等高噪聲強干擾場景中獲取高信噪比的腦電信號，需要積累各種作業工況環境中腦電參數數據庫，不斷優化工程算法濾波器，提升整體信號質量；二是少量通道條件下實現復雜腦狀態實時分析計算。工業場景的條件限制導致只能采用少量信息通道，這對低信息量條件下的實時腦狀態分析對算法提出了更高的要求；三是腦機接口系統在工業場景規?；逃弥?，不同群體和個體之間的差異對于魯棒性構成了嚴峻挑戰。為此，需要根據實際場景數據不斷優化算法，迭代數據模型，提升腦機接口系統的魯棒性。在易用方面，在真實惡劣環境中應用要確保高精度微弱腦電信號采集設備小型化、便攜化、可穿戴。這需要在已有防護裝備中進行便腦機接口總體愿景與關鍵技術研

76、究報告（2022 年）37 攜化腦機接口系統的嵌入式改造，并在電極性能、人因工程、材料設計、防水防塵等諸多方面進行優化定型，既要滿足現場人員無痕式佩戴的舒適度體驗，又要適應各種高溫、高濕、高粉塵的外界強干擾環境，保證高精度腦電信號的穩定采集和傳輸效率。（二）神經調控（二）神經調控 神經調控技術利用植入性或非植入性技術，采用電刺激或藥物手段改變中樞神經、外周神經或自主神經系統活性從而來改善患病人群的癥狀。腦機接口相關的神經調控技術主要包括腦深部電極刺激（DBS）、迷走神經刺激（VNS）、經顱磁刺激（TMS）、經顱交流刺激（tACS）、經顱直流刺激（tDCS）、經顱超聲刺激（TUS）、經顱電刺激和

77、神經反饋（Neurofeedback）技術。1.有創神經調控（1）場景描述 DBS 是典型的有創型神經調控技術。傳統的方法是通過脈沖電刺激實現調控。其電流、頻率、脈寬等參數通過醫生“試錯”的方式對調控效果進行觀察并調整。隨著腦機接口技術的進步，閉環的神經調控通過增加感知模塊可以對不同腦狀態進行實時調控，這種刺激效果更靈活，更適應、更自動化，從而達到更好的治療效果和更小的副作用。國外已經進入成熟商業化應用的領域包括癲癇、帕金森、強迫癥等，正在探索中的疾病包括成癮、抑郁、阿爾茲海默癥等神經疾病。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）38（2）關鍵需求 在準確方面，應用于醫療領域的神經調

78、控設備產生的脈沖刺激有一定限制，對神經組織損失較小且可逆，同時神經調控具備短期和長期的兩種作用機制，因此，對識別正確率未作苛刻要求。在高效方面，人機交互響應速度隨病種而導致要求不同。癲癇等疾病對快速響應的要求較高，在腦電已發生改變且臨床癥狀出現前做出判斷，并以刺激方式抑制癲癇發作?，F有的商業設備數據顯示，約4 秒計算時間能完成癲癇發作的監測和刺激的反饋。對于抑郁、帕金森等疾病，對快速響應交互性要求則相對較低，不大于 4 秒即可。在穩定方面，采用微創或有創神經調控技術能夠在一定程度上避免顱骨對采集和刺激信號造成衰減，因此在復雜環境下通常能夠實現人機穩定交互以及快速應用體驗。但要防止在極端惡劣環境

79、條件下應用此技術（例如，電磁干擾、極端溫度、壓力變化），從而對設備產生信號干擾，從實踐來看，已有證據表明 RFID 設備、高壓氧倉、強電磁干擾環境有可能導致信號偽跡，從而產生誤刺激。閉環神經調控的應用由于以有創或微創為主，因此對長期穩定使用要求較高。一方面要求神經界面能夠長期穩定進行采集和刺激，減少由于纖維蛋白增生導致的采集和刺激失效；另一方面要求功耗更低以降低人體損害，以及電池容量更大以實現長期工作，避免頻繁更換電池等二次手術造成新的創傷。從當前技術發展來看，神經刺激器的工作有效期已經從傳統的三至五年延長至十年甚至更長時間，并已開發安全的可充電技術，腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（202

80、2 年）39 滿足在人體內長期穩定的工作需求。在易用方面，植入醫療器械為滿足更加輕便的需求當前多通過微創方案解決。傳統的神經刺激器體積較大，約 30cm3左右，且需要在胸內和腦內植入并通過引線連接。采用微創技術則可實現輕便性目標，植入體的體積僅需顱骨切除，或者磨骨即可植入，從而減少手術創傷以及術后并發癥幾率，因此有創植入正在朝向微創植入方向發展。2.無創神經調控（1）場景描述 孤獨癥（又稱自閉癥）譜系障礙是一種嚴重的神經發育疾病，據美國疾病控制與預防中心（CDC）2021 年 12 月調查結果顯示，在過去二十年里美國自閉癥患病率持續上升，2018 年調查的 8 歲兒童中自閉癥患病率為 2.27

81、%，高于上一個報告期（2016 年）的 1.85%。我國的自閉癥患病率調查數據為至少 1%。作為腦機接口技術的重要研究和應用方向，基于神經反饋的數字療法是自閉癥領域技術發展的前沿和必然趨勢。國際公認的應用行為分析（applied behavior analysis,ABA）療法有效率一般不超過 50%?，F已有實踐表明，疑似或確診的孤獨癥譜系障礙患者在康復過程中，針對社交與交流缺陷，通過非侵入式可穿戴腦機接口系統，結合智能神經反饋訓練技術，進行基于大腦實時信號的評測和閉環干預，并與應用行為分析、言語治療、作業（職能）治療等方法結合，能夠促進神經可塑性，提高社交腦功能，提升行為訓練效果。腦機接口總

82、體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）40（2）關鍵需求 在準確方面，需要以醫療級別腦電帽 90%以上的信號精度記錄腦電波，以 85%以上的識別正確率解碼社交腦的腦電生物學指標，并以符合患者學習風格的方式提供反饋。在高效方面，需要能夠在 200Hz 以上的采樣率、2000ms 以內的解碼和反饋速度，以非人工的方式為患者提供有效的強化。在穩定方面，有實踐表明，通過符合患者學習風格的方式構建交互方式，讓超過 95%的患者堅持每周使用系統 3 次以上，總時長超過每周 3 小時則使用效果較好。且腦機接口系統與應用軟件的通訊方式在實踐中表明，需要有穩定的短距離無線連接能力，通信線路在 3 小時內應保持

83、不中斷。在易用方面，應用軟件需要具有互操作性，能適配多種主流操作系統、多款市面主流終端設備，操作需要降低門檻、降低專業知識門檻，讓康復機構初級康復師、患者及家屬均可快速入門使用。系統也應不需要涂抹導電膏和佩戴有線設備等，這樣能促進患者在醫院以外的地方接受治療。（三）對外交互（三）對外交互 1.協助溝通（1）場景描述 腦機接口可為漸凍癥、中風康復患者等失去語言交流功能的人員腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）41 實現腦電打字系統，提高患者的生活質量。未來還可應用于人與人之間的隱秘交互，該交互過程無聲響和無肢體動作。腦機打字從技術應用角度可分為植入式腦機接口打字系統與非植入式腦機接

84、口打字系統。上述兩種系統對關鍵特征的需求存在差異。植入式腦機接口打字系統對使用者會造成一定的腦部創傷，但由于采集的信號質量更高，因此具有更強的系統性能。因此植入式腦機打字系統在快速響應、高準確率、長期穩定方面需求強烈。同時受限于植入式系統的技術發展現狀，存在穩定交互、快速應用、輕便易用方面的需求，使用者只需要在固定、安全、噪聲穩定的環境長期使用即可。非植入式腦機接口打字系統相比植入式腦機打字系統采集的信號質量較低，但具有快速應用、安全無創的特點。該系統在快速響應交互、識別正確率方面的要求較高，但系統性能低于植入式系統。非植入式腦機打字系統在快速應用體驗、輕便性、抗干擾實現穩定交互方面也有很高的

85、需求。但在長時穩定交互方面要求較植入式系統相對較低。最近，也有通過介入式植入電極的腦機接口打字系統。該系統通過顱內血管的支架式電極采集信號，避免了對腦組織的創傷。此種植入方式的腦機接口系統除了在快速響應、高準確率及輕便易用方面有很高的要求，而且對長效性的要求也非常高。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）42（2）關鍵需求 在準確方面，識別正確率指標是腦機打字系統的核心競爭力，通常腦機打字系統的正確率應高于 95%才具有較好的實用效果。在高效方面，腦機打字系統優劣的重要指標之一就是響應時間。腦機打字系統的單次響應時間理想值在 0.5 秒1.5 秒之間，響應時間低于 0.5 秒時較難

86、保持識別正確率，單次響應時間超過 1.5 秒也將導致用戶體驗較差。在穩定方面，目前的腦機打字系統大多應用于固定環境，因此對抗干擾性能的要求并不迫切。但從需求出發，在未來腦機打字系統用于人與人之間隱秘交互方面則需具備較強的抗干擾穩定交互能力。植入式腦機接口系統都需要保證至少 1 年的穩定使用時長，1 年是長期隨訪期的最低要求，也是可以開展臨床試驗的最低要求。作為醫療器械，穩定使用時長最好在十年以上。在易用方面，植入式腦機打字系統的輕便性要求相對較低，在脖子以上的非植入式系統配重不應大于 500g，最好小于 200g，同時最好能減少導電膏的使用。在準備時長方面，植入式需要手術花費一定時間。非植入式

87、腦機打字系統目前需要在 10 分鐘內完成裝配準備調試，該時間越短越好。在人機協同訓練時長方面，植入式與非植入式系統均希望采用“冷啟動”的方式，即使用者可直接開展系統應用，機器在使用過程中快速迭代解碼算法，在 10 分鐘甚至更短時間內達到針對個體優化的腦信息解碼精準度。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）43 2.面向醫療康復的外設控制（1）場景描述 據估計，世界上近 1%的人口患有腦血管疾病后遺癥。這些后遺癥包括運動功能受損、一般認知缺陷、生成或處理語言困難以及情緒狀態的改變，這些現象是中風后常見現象。這些患者中近 30%患有慢性運動障礙，其中偏癱是中風后最常見的致殘病癥。因此，

88、卒中后康復的主要目標是恢復運動功能，更有效的康復干預措施需求迫切。迄今為止，運動康復是腦機接口在中風領域研究最多的應用。用于神經康復的腦機接口系統僅需通過記錄和解碼患者進行特定心理任務產生的局部腦信號，就可以向外部康復設備傳輸指令。其主要目標是促進相關大腦區域的神經活動，并促進神經重塑。采集的腦信號通常通過以下方式由外部設備反饋給患者：一是向患者提供關于想象的視覺運動任務反饋，例如在虛擬環境中加強運動想象訓練；二是通過康復機器人等外部器械帶動患者的運動損傷部位運動，完成“閉環”的感覺運動回路。（2）關鍵需求 在準確方面，面向醫療康復的腦機接口系統解碼準確率是患者完成有效康復的基本保證，系統的解

89、碼精度高不僅能夠準確的完成康復流程，促進神經元的康復能力提升，并且更高的準確性會提高患者的信心和動力水平，更好地提升治療效果。此外，更高的準確度也可能腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）44 使患者更具有參與度，而準確性較低的腦機接口康復系統因無效反饋頻出，可能導致患者產生挫敗感，因此對康復產生負面影響，因此應盡量控制運動意圖解碼正確率不低于 85%。在高效方面，快速解碼也是康復系統中不可缺少部分，外部設備的運作是根據患者的大腦活動進行改變的，康復系統能夠實時的根據患者腦活動做出相應動作，從而有利于增強患者的代入感。因此，從受試者開始進行腦活動到外部設備做出動作響應需盡量保持在

90、3s 以內，以提升患者的使用感及康復系統的實用價值。在穩定方面，康復類腦機系統需要具備一定的抗干擾能力及長期使用穩定特性。一方面，康復類腦機接口系統的目標不僅限于在醫院中的輔助康復訓練，還希望在未來能擴展至患者家中或戶外活動場景，這就需要系統具有較強的抗環境噪聲能力。此外，康復類腦機接口系統也需要長期穩定，尤其是在醫療應用場景中，如不能在較長的時間保持性能穩定，則會造成臨床醫生與患者的使用困擾。在易用方面，康復范式的設計也是關鍵環節之一，對于不同的運動損傷患者需要制定不同的康復范式，例如下肢運動損傷與手部運動損傷的患者需要分別制定下肢以及上肢的康復范式，并且和虛擬現實技術結合設計更具有沉浸感的

91、康復范式能夠讓患者有代入感，增強受損神經元的參與程度。因此，需要對患者進行全面的臨床和神經生理學評估，以全面分析和制定個性化的康復計劃。此外，有必要探索在沒有感覺反饋的情況下是否可以實現與臨床類似的康復效果。如果僅腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）45 使用視覺或虛擬現實反饋即可獲得同等康復效果，則可以帶來更便攜、更簡單且價格合理的家用康復系統。五、展望與建議（一）未來展望（一）未來展望 經過數十年的科學探索與技術論證，腦機接口已從科幻成為科學，并處于從科學研究到產業落地的關鍵時期。就腦機接口目前的發展情況，在今后一段時間，腦機接口的基礎學科研究和應用落地都將得到長足發展，從而

92、有望促進腦機接口市場規模不斷擴大。1.技術展望 在基礎學科研究方面，一方面，腦機接口技術自身受外界成熟條件影響得以長足發展，由于神經科學、工程學、計算機學、材料學等多學科的不斷成熟完善，腦機接口技術在采集、刺激、編碼和解碼等方面取得進一步突破，腦機接口產品的“準確、高效、穩定、易用、安全”能力有效提升；另一方面，腦機接口技術將加速神經技術與類腦計算技術的融合，助力腦科學研究更好的認清大腦工作機理，實現認識大腦、解碼大腦和調控大腦的目的。當前腦科學研究在大腦學習、情感記憶等機理研究方面達到突破閾值，未來可能在高級智能方向形成大力突破，進而對當前以數學為基礎的人工智能技術造成顛覆性影響，引發以人工

93、智能為代表的計算技術革新。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）46 2.應用展望 在應用方面，腦機接口的產業應用實踐將具有顯著的社會效益。體現在：一是促進人民健康生活水平質量提升，特別是對神經疾病群體（漸凍癥、癲癇、帕金森等）生活質量改善起到顯著推動作用，推動醫療、康養產業數字化和智能化；二是推動前沿科技創新，人才短缺、老齡化嚴重威脅、抗災救援等問題一直困擾人類生活，人類能力的增強對于彌合差距和滿足行業需求至關重要，腦機接口技術將推動人體增強和替代技術發展，對人類生活和社會活動產生顛覆性影響。三是助力經濟發展，腦科學與多領域融合將呈現應用行業廣、輻射范圍大的特點。3.市場展望 盡

94、管當前腦機接口核心軟硬件產品全球市場估算在十多億美元，神經調控軟硬件產品全球市場規模約百億美元，但如滿足報告所提出的愿景，則有助于推動神經系統疾病的數字療法走向應用，屆時則撬動達到數千乃至萬億規模的睡眠調控、消費娛樂、神經疾病治療市場。根據中國殘聯統計數據，我國肢體殘疾 2472 萬人，視覺障礙群體將近 1800 萬，有聽力殘疾人數達 2780 萬人。據不完全統計，我國老年癡呆患病率有 6%，抑郁癥和焦慮癥的患病率接近 7%，其它神經系統疾病患者過千萬，并隨著老齡化程度提高而快速增長。因此預測神經重塑、神經替代、神經調控腦機接口技術將擁有數十萬億規模的市場空間。腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報

95、告（2022 年）47（二）發展建議（二）發展建議 腦機接口應用落地離不開關鍵技術的突破，工程技術的革新，科研工具平臺的支撐，標準體系的推動、測試驗證體系的完善，科技倫理的共識。因此，腦機接口產業在發展中對“多學科協作、多行業協同”的訴求非常強烈。有必要面向腦機接口領域，形成“產學研用醫政”協同創新體系，因此建議：一是以科研資源共享機制推動學術協同。腦機接口的技術發展離不開數據、儀器、人才等科研資源。構建面向腦機接口領域科研資源共享機制，搭建科研資源共享平臺，有效地支撐知識創造和科學研究，促進科研團隊協作，促進交叉學科間合作，為高水平科學研究和高層次人才培養提供有力保障。二是以聯盟合作方式推動

96、產業協同。成立腦機接口產業聯盟，從科學研究、產品研發、測試應用、臨床實踐、標準制定與政策配套等方面凝聚產業力量，搭建行業內溝通交流合作的良好平臺，組織國內外專家形成合力，互通有無。推動協同創新，使政府、企業和科研高校之間形成密切溝通合作模式，促進科技成果轉化，引領應用場景探索開拓等。協調組織核心技術攻關研究和基礎關鍵研發要素設施建設，推進軟硬件等共性產業技術研發，推動技術及產業融合發展。三是以標準和測試研究推動應用落地。落實國家標準化發展綱要中“推動標準化與科技創新互動發展”的工作思路。在“腦智芯連，思行無礙”行業發展總體愿景目標下，針對腦機接口系統關鍵需腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022 年）48 求和性能指標開展標準研究和測評驗證等工作，從而促進采集、編碼、解碼等核心技術的演進，以定量化的標準和評價體系對腦機接口產品進行效能評估，推動腦機接口標準化工作的高質量發展，促進應用盡早落地，造福人民生命健康。四是以科技倫理保障應用安全。一方面開展多方對話與合作，梳理原則清單，共同制定具有可操作性的倫理準則和行業公約，另一方面，面向腦機接口領域，在技術、實驗、數據方面加強科技倫理制度化建設，建立健全科技倫理審查和風險評估制度。中國信息通信研究院 地址：北京市海淀區花園北路 52 號 郵編：100191 電話：010-62304812 傳真：010-62304980 網址：