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(一)脑机接口技术按双路线发展并分三阶段演进

自2013年起，全球多国相继启动为期十年左右的脑科学研究，显著加速了脑机接口的技术革新与产业化进程。基于脑计划实施的时间节点与技术演进特征，可将脑机接口技术在横向上分为脑感知技术和脑调控技术两条演进路线，在纵向上分为三个时间阶段。1.0时代(2013年前)脑感知与脑调控技术各自独立发展，该阶段脑感知与脑调控技术以单向采集或刺激为主，缺乏双向交互能力与闭环能力。2.0时代(2014-2023年)脑感知交互性提升，脑调控走向闭环，在脑计划资源投入下，脑机接口技术呈现两大突破，一是脑感知技术交互化，多种开源工具、智能算法使复杂抽象的脑感知结果可理解性加强，输出更为实时准确，实现流畅的交互体验。二是脑调控技术感知化，即从开环刺激转向闭环调控，如脑起搏器可基于感知结果动态调整刺激参数。3.0时代(2024年起)感知、刺激、控制技术融合发展，随着多国的脑计划进入后半程，脑机接口技术向深度融合演进，不仅能精准感知大脑活动信号，还能依据这些信号对大脑状态进行调控，同时实现对外围设备的有效控制，为用户提供更自然、智能的交互体验。

1.1.0时代:脑感知与脑调控独立发展

(1)开环脑感知

在1.0时代，EEG、MEG、fNIRS等无创脑感知技术主导发展，但空间分辨率与侵入性矛盾突出。有创技术如ECoG、fUS等使用范围受限，仅用于科研，临床转化存在困难。

脑电感知技术在1.0时代，以无创的EEG、有创的ECoG和阵列电极为主。无创EEG技术的时间分辨率为毫秒级，空间分辨率为毫米级，易受肌电、眼电伪迹干扰。设备形态为头盔式或网状电极帽，需导电膏降低接触阻抗，使用不便。典型应用为癫痫监测、睡眠分期分析。有创的ECoG和阵列电极能直接记录皮层神经元电活

动，信噪比高于无创技术，但需开颅手术植入。设备形态多为软质宏电极和硬质电极阵列，主要用于癫痫病灶定位研究。

脑磁图技术在1.0阶段的时间分辨率为毫秒级，空间分辨率优于EEG，但对环境磁场敏感。设备以全头盔式超导量子干涉仪(SQUID)阵列为主，需液氦冷却维持超导态。典型应用为进行功能区定位，如语言区术前规划、癫痫灶定位等。面临动辄千万的高成本，需定期补充液氦的维护复杂问题，而且受限于SQUID传感器技术，无法做到设备小型化。

功能近红外脑成像技术在1.0时代的时间分辨率1-10Hz，空间分辨率约1cm。设备形态为多通道光纤探头阵列。典型应用为认知神经科学研究、婴幼儿脑功能评估。但该时期的设备穿透深度有限，无法探测深部脑区，易受头皮血流干扰，需复杂算法校正。

(2)开环脑调控

在1.0时代，脑调控技术经历了从基础研究到临床转化的转变。人工耳蜗、DBS等有创电调控技术与无创磁调控技术率先实现商业化，神经反馈等调控技术仍处科研验证阶段。

电调控技术在1.0时代并存有创与无创两大方向。有创电调控技术的临床导向开始明确，技术路径清晰且走向商业化。人工耳蜗在1977年商业化，技术走向微型化与智能化，在2000年后从单通道向多通道演进，且支持算法升级，但言语识别仍受噪声干扰。脑

起搏器在1987年被批准用于帕金森病治疗，技术演进中开始支持动态调整刺激参数，但存在手术风险、电极移位等问题。无创电调控技术被用于治疗抑郁症、慢性疼痛等，安全性高但空间分辨率低，且存在个体差异大，缺乏统一刺激参数标准，临床效果可重复性低等问题。

磁调控技术在1.0时代空间分辨率优于经颅电刺激，1985-2000年的早期阶段主要用于神经科学基础研究，2008年后获批可用于治疗抑郁症，标志着技术取得临床转化突破。该阶段磁调控技术结合导航技术可实现个体化靶点定位，精准度得到提升。但穿透深度有限且个体差异大，导致需反复校准，且疗效持久性差。

神经反馈技术在1.0时代实现了实时算法升级，从简单阈值比较发展为机器学习驱动的动态反馈，设备形态更加便携化，被用于自闭症治疗、癫痫控制等。但该阶段存在质疑有效性的声音，且长周期训练才能见效，患者依从性差，缺乏统一训练协议，不同实验结果可比性低。

超声调控技术于2008年被首次在小鼠模型中证明可调控运动皮层活动，验证无创神经调控可行性。2012年开启人体研究先河，对初级体感皮层的超声调控可记录到体感诱发电位变化。技术创新趋势朝向无创、深部脑区调控发展。但调控精度受到颅骨的密度、厚度及非均匀性影响，长期安全性未知。

光调控技术于1973年首次被用于观察神经元活动,开启光学方

法在神经科学中的应用。2000年左右，光遗传学与近红外光调控兴起，实现毫秒级神经元激活或抑制，2007年光遗传学在活体动物中的可行性得到验证。2010年以后，光遗传学从基础研究向临床前应用拓展，探索其在帕金森病、癫痫等神经疾病中的治疗潜力，近红外光调控技术逐步应用于神经退行性疾病。但存在光穿透深度与散射限制，长期安全性未知，光热效应或光机械效应对神经元的调控机制尚不明确，可能引发非特异性效应。

2.2.0时代:脑感知交互性提升，脑调控走向闭环

(1)交互式脑感知

多国政府从2.0时代开始重视和支持脑机接口技术发展，使得技术突飞猛进，呈现技术路线多条，产品形态多样，功能多元的特点。由BrainGate主导的阵列式犹他电极系统，在全球范围内已成功植入数十名患者体内。该系统凭借其精准的信号采集与分析能力，助力患者实现脑控打字等人机交互功能，为肢体运动障碍患者开辟了新的沟通途径。Neuuralink推出的柔性微丝电极系统能帮患者流畅地操控高难度游戏，展现信号传输与解码方面的高效性和稳定性，为人机交互提供了新途径。Synchron研发的血管内电极系统与前沿科技紧密融合，其系统搭载OpenAI公司的大模型、英伟达公司的芯片以及苹果公司的智能头显，患者仅需通过思维活动，就能控制家居设备的开关、调节温度等，为患者的日常生活带来便利。

在国内，上海阶梯医疗自主研发的脑机接口系统完成前瞻性临床试验，标志着国产柔性微丝电极系统取得重大突破，为神经康复、人机融合等应用场景提供了技术支撑。北京脑科学与类脑研究所主导的皮层表面微电极阵列(ECoG)系统帮助失语患者重建交流能力，提升了患者的生活质量和社会融入感。博睿康的ECoG系统帮助患者实现自主喝水等脑控功能，患者脊髓损伤的临床评分有显著改善。在脑机接口技术的发展进程中，2.0时代的脑感知技术解码与分析能力获得提升，展现出更为友好的交互性能。脑感知技术不再仅仅满足于获取脑信息，得益于算法的优化、计算能力的增强以及多学科交叉融合，2.0时代的交互式脑感知技术能够精准捕捉和清晰揭示大脑的实时状态，如大脑在正常生理活动下的神经活动模式，以及在病理状态下出现的异常信号。基于强大的解码分析能力，脑感知技术与各类外接设备建立起高效的连接并交互，应用场景得以拓展。例如，在医疗健康领域，通过精准分析脑电信号的异常变化，提前预警癫痫、卒中等疾病的发作先兆。该技术还能检测佩戴者的脑疲劳状态并及时发出提醒，避免事故发生。2.0时代的交互式脑感知技术能将渐冻症患者脑意图转化为语音和文字显示在屏幕上，实现患者与外界的有效交互，提升其生活质量和尊严。

有创的脑电感知技术

2.0时代，有创的脑电感知技术创新聚焦电极和算法，电极的工艺设计、植入损伤、分辨率等方面不断突破传统局限，算法软件在

脑电信号可解释性、解码还原度和解码速度等方面不断进步，为脑科学研究与临床应用带来了新的机遇。

从电极体积来看，呈现不断减小的趋势。中国科学院上海微系统与信息技术研究所运用垂直堆叠方法，将柔性探头与Intan放大器芯片直接集成到印刷电路板上，这一微型化设计使探头面积减少50%以上，重量降低75%以上，降低了植入难度，还减少了对脑组织的占用空间。从电极植入损伤来看，也呈现不断减小趋势。韩国首尔国立大学研发出可通过注射器进行微创植入的帐篷类电极，在植入后能扩大200倍，从而更好地适应脑组织的形态。这种电极还具备生物降解性，避免了二次手术取出的风险，减轻了患者的痛苦和负担。佐治亚理工学院研发的微创脑机接口系统尺寸不到一平方毫米，微小的尺寸进一步降低了植入过程对大脑造成的损伤。

从电极性能来看，呈现采集更加精准的趋势。为了实现更精准的脑电信号采集，电极与大脑的贴合度至关重要。中国西北工业大学设计的电极基底采用了细菌纤维素这一特殊材料，并且采用了蛇形布局。细菌纤维素具有良好的生物相容性和柔韧性，能够更好地适应大脑表面形态，蛇形布局增强了电极与大脑的贴合度，确保了电极准确定位在目标脑区，精准采集脑电信号。北京大学采用超薄的柔韧塑料薄膜，制备出具有1024通道的高密度神经探针，分辨率达到微米级，可捕捉到更为细微的神经活动信号，为探究大脑的神经机制提供了工具。

从算法软件来看，解码能力显著提升。美国布鲁克林纽约大学提出基于深度学习的新型神经语音解码框架，将复杂的ECoG信号转换为具有明确可解释性的语音参数。使研究人员和临床医生更直观地理解语音产生过程中的大脑活动模式。美国约翰霍普金斯大学利用循环神经网络对ECoG信号进行精准识别与解码，捕捉到语音节奏等细节特征，使解码还原度大幅提升。日本大阪大学提出基于Grassmann核的映射函数，在保证解码精度的前提下，大幅提高信号解码的效率，有助于脑机接口技术在实时交互场景中应用。

无创的脑电感知技术

2.0时代，无创的脑电感知技术创新聚焦核心器件和算法软件方面，使得信号采集质量、佩戴舒适性等方面都取得了进步。解码能力提升也使得大脑功能定位、意图识别、运动控制更精准，这些成果为临床诊断和治疗提供了有效工具。

从电极性能看，采集能力、舒适性和实用性显著提升。无创电极作为无创脑电感知技术的关键部件，信号采集质量更高，中山大学研发的微针干电极贴片相较于传统的扁平结构，在信号质量上实现了大幅提升，信号精度达到了单个微针水平，为后续的数据分析和处理提供了基础。佩戴更加舒适。德国伊尔梅瑙技术大学开发的新型干电极由多个呈花状排列的倾斜针脚组成，此种设计改善了佩戴者在坐姿和仰卧姿势下的舒适度。利于长期卧床人群的长时程舒适佩戴，可连续监测脑电信号，为临床诊断和治疗提供数据支持。

长续航使得产品更具有实用性。加州大学伯克利分校用干式镀金电极研制出一款入耳式脑电耳机，其螺旋形的设计与头部较为贴合，信号干扰明显减少。耳机由甲基丙烯酸酯聚合物制作，可连续40小时不间断采集脑电信号，并能自动检测佩戴者的嗜睡情况，准确率高达93.3%，可长期监测脑疲劳，在驾驶安全监测、工作疲劳预警等领域具有应用前景。

从算法软件看，无创信号的解码能力得到提升。德国柏林自由大学使用新型超高密度脑电系统和体感诱发电位绘制大脑中央沟图，单个通道分类出大脑中央沟前部或后部的准确率达到95.2%，解析到的大脑功能电生理特征表征与植入电极达到的水平相当，有助于在定位大脑功能区域时，降低侵入性操作带来的风险。意图识别和运动控制更精准。印度贝内特大学提出基于深度时间网络的模型，能准确识别运动想象脑电信号，在二分类和多分类数据集上的分类准确率达到99.7%和84%，可精准捕捉用户的运动意图，实现更自然、高效的人机交互和运动控制。算法模型更加具可解释性。美国休斯顿大学使用模拟方法生成混合不同比例噪声的脑电信号，以此验证不同模型解释方法在时间精度、频率干扰和空间定位等方面的稳健性。这种方法有助于研究人员深入理解算法模型的工作原理，评估其在复杂环境下的性能表现，为算法的优化和改进提供依据。用户控制更加便捷。德国人工智能研究中心利用迁移学习方法训练解码分类器预测运动意图，无需进行繁琐的校准过程，降低脑电通

道数量，简化使用流程，提高了系统的实用性和普适性。脑磁图技术

2.0时代，传统脑磁图的超导材料革新、集成与小型化、算法软件优化方面取得了显著突破和进展，同时无液氦技术兴起，设备趋于小型化和可穿戴化，这些进步推动了脑磁图在神经科学基础研究、临床疾病诊断、康复医学以及人机交互等多个领域的应用。随着技术的不断发展和完善，脑磁图有望在未来发挥更大的作用。

传统超导量子干涉器件(SQUID)脑磁图仪的超导材料特性不断优化。在超导材料革新方面，研究人员不断探索和改进低温超导材料的纯度、晶体结构和制备工艺，以提高SQUID的灵敏度、稳定性和工作温度范围，使得SQUID能够在更接近绝对零度的条件下稳定工作，同时提高了对微弱脑磁信号的探测能力。在设备小型化方面，微纳加工技术和先进封装工艺在2.0时代大幅进步，从而使单个传感器的尺寸缩小到了毫米级别，数百甚至上千个通道的SQUID传感器可集成在一个芯片上，以精确地捕捉大脑不同区域的磁场变化，为研究大脑功能提供了更详细的信息。在算法软件优化方面，SQUID脑磁图仪的实时信号处理能力得到提升，能在毫秒级别内完成对脑磁信号的处理和分析，实现对大脑活动的实时成像和反馈。基于贝叶斯理论、独立成分分析和深度学习等方法，脑磁图与脑电图、功能磁共振成像信号有效融合，这些融合分析方法利于癫痫病灶定位、认知功能研究和神经精神疾病诊断。

原子磁强计技术为脑磁图带来技术路线变革，在降低成本与提升效率方面展现优势。传统脑磁图装机量全球仅数百台，主要原因在于传统脑磁图设备要求低温运行，对运行环境要求苛刻，运维成本高，导致广泛应用受限。2024年，我国脑磁图技术取得突破。北京昆迈医疗、未磁科技自主研发的无液氦的原子磁强脑磁图相继上市，这些新型设备能在室温环境下实时、无创探测大脑神经活动产生的磁场信息，信号强度优于传统技术，具备一致性高、鲁棒性强以及多通道无串扰等优势。在设备形态方面，整机朝向可穿戴发展。以275通道的SQUID脑磁图设备为例，重约450kg，并且要求被测试者的头部相对于传感器必须保持静止，使用存在诸多不便。基于原子磁强计技术的探测器可缩小至硬币大小，同时成本大幅降低。英国公司Cerca Magnetics的此类设备仅重905g,还可根据需求量身定制，确保传感器与测试者不同类型的头皮直接接触，从而保证信号采集的准确性。该设备已被加拿大多伦多SickKids等医院投入使用。

功能近红外脑成像技术

2.0时代，功能性近红外光谱技术(fNIRS)持续进步，分辨率与实时成像等硬件能力提升，多模态融合等算法优化了成像质量，整机出现便携化与可穿戴化趋势，实用性更高。

在硬件设计方面，该技术实现了分辨率的提升、实时成像能力的增强，以及与脑电图(EEG)等多模态技术的深度融合。英国伦敦大学借助漫射光层析成像技术，采用重叠空间采样策略开展3D

脑功能成像研究，提高了空间分辨率与成像精确度，在优化成像质量的同时降低了成本。Kernal公司将fNIRS与EEG等多模态技术融合，从多个维度获取大脑活动信息，提升了对大脑功能研究的全面性和准确性。

在整机设计方面，fNIRS设备正朝着便携化与可穿戴化方向演进。其轻量化的设计能更好地适应各类移动场景，例如用于儿童注意力监测以及评估运动员脑功能。范德堡大学与斯坦福大学医学院研发出一款可穿戴fINIRS头环，重量仅142克，数据传输频率达10Hz，电池续航时间可达5小时，实际应用较为便利。

在应用领域拓展方面，fNIRS技术的应用场景日益广泛。在医疗领域，该技术被应用于重症病房患者的意识检测。英国劳森健康研究所与加拿大西部大学的研究人员在重症监护病房中，运用fNIRS技术对严重脑损伤后处于昏迷状态的患者进行残留意识检测。这种检测方式操作简便，易于床边部署，为临床诊断提供了新手段。此外，fNIRS技术在早期诊断认知功能衰退方面也展现出巨大潜力。希腊塞萨利大学利用该技术探寻阿尔茨海默病、轻度认知障碍等疾病患者大脑功能衰退的生物标志物，相关研究表明，fNIRS可用于神经功能衰退的诊断评估。除了在医疗领域的广泛应用，fNIRS技术还逐渐渗透到社会生活的多个层面。在评估人际关系方面，澳门大学提出了"人际神经同步现象"的概念。研究表明，情侣、亲子等具有特定亲密关系的人群，其额叶、颞叶和顶叶脑区的

活动模式呈现出较高的一致性，这一发现为深入理解人际关系提供了神经科学层面的视角。在评估人与环境关系方面，伊朗塔比阿特莫达勒斯大学的研究人员通过测量被试处于不同温度环境下前额叶皮层的fNIRS信号变化，确定了环境温度对体感舒适度的影响，为环境与人体交互研究提供新的技术手段。

(2)感知式脑调控

脑调控技术在2.0时代，核心突破在于新增了感知功能，并由此进化为感知式闭环调控模式，为个性化精准治疗提供支撑。目前，无创EEG电极与有创电极成为主流感知手段。基于精准的感知结果，脑调控技术综合运用电刺激、磁刺激、光刺激、超声刺激以及神经反馈等多种神经调控方式，根据实际需求进行单一刺激或组合刺激。脑调控技术在与脑感知技术融合的演进路径中，主要呈现出三条主线:其一，传统脑调控技术功能优化，以提升性能与稳定性;其二，催生出具备全新形态与功能的产品，拓展脑调控技术的应用边界;其三，将多种现有技术手段组合，创造出更具优势的调控解决方案。

第一条演进路径是在传统脑调控产品基础上进行功能拓展，新增关键的脑感知功能。在这一进程中，国际与国内企业均取得成果。例如，美国美敦力公司与意大利Newronika公司先后研发出具备闭环功能的自适应脑深部电刺激系统。美敦力的脑起搏器能够精准捕捉患者大脑内与疾病症状紧密相关的特定脑电信号，为精准治疗提

供了基础。中国企业诺尔康研制出基于神经反馈的闭环人工耳蜗，能够精确提取和分析因外部异响反馈所引发的大脑神经反馈信号，精准定位大脑意图抑制的噪声频段并加以抑制，有效减少使用者遭受的噪声伤害。

第二条路线衍生出全新技术形态，兼具感知与调控双重功能。与在传统脑调控产品基础上进行优化改进不同，此路线采用全新的设计方案，产品具备小型化与微创化特征。例如，美国公司NiaTherapeutics研发出一款微型植入物，能实时感知患者记忆力衰退信息，并基于人工智能与云分析技术，对患者大脑实施精准的电刺激干预。美国公司ImnerCosmos研制出治疗抑郁症的脑机接口植入物，体积为Neuralink植入物的五分之一，仅需刮除毫米级厚度的头骨，无需深入大脑内部。近两年的临床研究结果显示，首批受试者的抑郁症状得到了明显缓解。

第三条路线是对传统脑感知与传统脑调控技术进行组合创新，旨在提升整体调控效果。例如，复旦大学将成熟的TIMS技术结合到可穿戴脑磁帽上，通过实时采集运动区8通道脑电信号分析受试者脑功能状态，即时匹配多种TMS磁疗方案，并根据实时数据反馈更新磁疗方案，取得了满意的康复效果。德国公司Neuro11利用脑电检测运动员的压力状态，并基于神经反馈技术训练运动员的专注力，使其赛场表现更稳定。

在脑调控技术的2.0时代，调控方式呈现出愈发多元化的态势。

电刺激、磁刺激、神经反馈等调控手段得到普遍应用，光刺激、超声刺激、热刺激等新兴调控技术也逐步开启应用探索之旅。在脑电感知与光调控结合方面，美国公司JelikaLite与美国罗格斯大学罗伯特伍德约翰逊医学院的联合研究结果显示，EEG脑电感知结果可用作自闭症患儿大脑活动变化的生物标志物，对患儿大脑特定区域进行经颅光调控。经过8周的治疗，患儿症状减轻，沟通能力和社交互动能力均得到提升。在脑电感知与超声调控结合方面，韩国成均馆大学研制了闭环经颅超声神经刺激系统，可在癫痫发作前，通过检测高频振荡信号及时启动经颅超声，并根据神经活动的调整刺激强度，从而抑制癫痫发作。

3.3.0时代:"感调控"走向一体化

在脑机接口技术的3.0时代，感调控一体化技术出现智能化与融合化趋势。

智能化特征主要体现在四个方面。其一，信号采集与解码智能化。传统脑机接口技术主要依赖人工标注特征完成信号解码，此种方式效率低且泛化能力较差。智能化技术借助卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法自动提取信号特征，从而提高解码精度。以Neuralink的芯片为例，已达到每分钟解码12个单词的水平，且错误率低于5%，性能超过传统算法。其二，多模态融合与闭环控制迈向智能化。单一脑电信号容易受到噪声的干扰，影响系统的稳定动机理研究与大规模记录神经信号经验，推动神经生物学、生物医学工程及临床医学领域的交叉融合。欧盟通过组织架构设计实现跨国协同，依托人脑计划构建起大规模神经科学协同网络。项目实施期间汇聚19国155家核心机构，并通过76个伙伴关系项目吸纳15国33个组织参与。项目结题后形成覆盖欧洲22国112个研究机构的持续性协作体系，为大规模开展神经信息学、神经形态计算等交叉研究提供平台支撑。以上这些模式为全球技术发展提供了可借鉴的协同创新路径。