当 AI 与大脑相遇：一场关于脑机接口的「冰与火之歌」

在神经科学的星辰大海上，脑机接口（BCI）无疑是最璀璨、也最引人遐想的灯塔之一。当它与人工智能（AI）的浪潮交汇，一场颠覆性的变革正在悄然酝酿。这不仅仅是科幻电影里的意念控制，在实验室里，脑机接口技术可以上演令人惊叹的奇迹——用意念打字，用思维移动光标。然而，当这项技术走出恒温恒湿的理想环境，来到真实的病床边，挑战才真正开始。一个微小的组织包裹反应，一次难以预料的信号漂移，就可能让耗费心血建立的「读心术」瞬间失灵。

从「科研上的可行」到「临床上的好用、敢用」，这条路究竟有多远？在中国神经科学学会的年度盛会上，一场关于脑机接口的深度对话，为我们揭开了这层面纱。对话的主角，一位是复旦大学的王守岩教授，他从战略高度描绘着整个领域的宏大蓝图与顶层设计；另一位则是首都医科大学北京天坛医院的杨艺教授，她扎根临床一线，每天都在处理技术落地时最棘手的现实问题。

王守岩教授（左），杨艺教授（右）

他们的视角，恰好构成了脑机接口从实验室走向现实的完整拼图。一位思考着如何串联起整个创新链条，让技术突破如「葡萄串」般自然生长；一位专注于如何让技术真正安全、可靠、可持续地服务于每一位患者。当两种声音交汇，一幅关于中国脑机接口技术机遇与挑战的真实画卷，便在我们面前徐徐展开。

从「一串葡萄」到病床边：脑机接口的终极目标是什么？

脑机接口是一种直接在大脑与外部设备之间建立通信路径的技术。这项技术在医疗领域的巨大潜力令其成为我国未来产业升级的重要方向之一。

王守岩教授作为我国脑机接口领域的领军学者，牵头或参与了多项国家级重大科研项目。脑机接口研究应当如何开展？在他眼中，一个理想的国家级项目，不应是各个课题「孤岛」的零散布局，而更像是一串饱满的葡萄。他生动地比喻道：「我们以一个重大问题为牵引，比如攻克阿尔茨海默症，这就是那根主藤。为了解决这个难题，我们自然会衍生出对新设备的需求；而要造出这些设备，又必须突破一系列关键技术；在研发技术的过程中，我们又不得不回答更深层次的科学问题。」

这种「需求牵引」的模式，最终会结出一串丰硕的果实：既有能治病救人的「终极目标」，也有一路上诞生的丰富素材和技术积累，形成一个环环相扣、充满生命力的有机整体。这不仅能让基础神经科学、技术研发和临床应用的研究者们朝着同一个方向努力，更能将领域内分散的力量凝聚起来，形成一股强大的合力。

杨艺教授的视角，则将这个宏大的目标拉回到了最真实的临床场景——病床边。她强调，他们参与的项目，核心目标并非简单地「造个设备」，而是要验证脑机接口系统能否在真实的患者身上安全、有效、稳定地工作。

「我们研究的问题非常具体，」杨艺教授说道，「神经环路受损后，BCI 能否帮患者建立新的输出通路？信号够不够稳定？算法能不能在真实的康复场景里自我调整？这些问题，只有在病房里才能找到答案。为此，研究团队正在努力打通从术前筛查、手术植入到术后康复评估的完整临床路径，让脑机接口不再是实验室里的「玩具」，而是能真正落地、被医生使用、让患者信赖的医疗流程。」

跨越「黑洞」：从实验室到临床，脑机接口还需闯几关？

从一个绝妙的科研想法到一个成熟的临床产品，中间隔着一道巨大的鸿沟。王守岩教授将其形容为一个「黑洞」，无数科研成果在这里迷失，无法顺利抵达产业化的彼岸。而要跨越这个黑洞，脑机接口技术必须闯过重重关卡。

杨艺教授从临床一线的角度精准地指出了这些瓶颈和挑战。首先是技术上的三大瓶颈。第一，材料的长期稳定性。电极，哪怕做得再柔软、再精细，要在人脑里安然无恙地待上几年，依然是巨大的挑战。电极与脑组织之间可能会发生炎症或包裹反应，导致信号随着时间推移而衰减。第二，信号解码的稳定性。这几乎是所有团队的「痛点」。「昨天还好用，今天就不准了」的情况时有发生。每个人的大脑信号都存在差异，甚至同一个人的大脑状态变化也会导致算法失灵。如何让算法学会自适应，减少频繁的重新校准，是从科研走向实用的一道硬坎。第三，系统的功耗与集成度。植入大脑的设备需要无线传输信号，这意味着它必须功耗低、发热小、安全可靠。目前，多数系统仍采用分体式设计，对于需要长期佩戴的患者而言，便利性大打折扣。

除了硬核的技术难题，非技术的障碍同样棘手。杨艺教授指出，伦理与监管是最大的挑战之一。脑机接口直接读取甚至调控神经元，这让它变得高度伦理敏感，审批流程也因此异常复杂。目前，国内尚缺乏专门针对 BCI 的监管通道，许多研究只能依托科研伦理艰难推进。其次是高昂的成本。手术、设备、康复……整套流程下来费用不菲。而这项技术的潜在用户大多是重度功能障碍的患者，如果没有医保或专项基金的支持，推广将举步维艰。

王守岩教授则从更宏观的层面剖析了这些挑战背后的深层原因——跨学科协作的困境。他坦言，这个领域极度缺乏能够将不同学科「链条」串联起来的「战略科学家」。「每个人在自己的领域里都做得很好，但要将一个临床问题，精准地转译成一个材料科学问题或算法问题，这太难了。」他将这种跨界合作比作「谈恋爱」，不是简单地组织一场「相亲会」就能一蹴而就的。它需要一个能够让大家自由碰撞、产生火花的平台和机制，而这正是当前转化过程中所稀缺的。

当 AI 遇上大脑：解码思想与重构创新生态

面对重重挑战，科学家们并非束手无策。其中，人工智能（AI）的崛起，正成为破解脑信号解码难题的最强「外援」。

大脑信号极其复杂，从中准确解析出用户的真实意图，好比「大海捞针」。王守岩教授对此深有感触：「以前我们总说大海捞针捞不出来，但随着 AI 算法能力的提升和数据量的积累，捞出来的概率大大增加了。」他解释说，过去被认为是「天方夜谭」的脑电控制打字、控制机械臂等任务，如今甚至已经成为本科生的实习项目。这背后，正是基础研究的理论突破、海量数据的积累以及先进算法三者结合的功劳。然而，下一个挑战更为艰巨：如何预测和解析像癫痫发作这样随机、不可控的疾病事件？这需要我们利用更强大的数据库和 AI 模型，相当于「先用雷达把整片海域都探测一遍，再扔根针下去，就能立刻知道它在哪儿了」。

杨艺教授具体展示了 AI 如何在临床闭环中大显身手。针对信号漂移的难题，研究团队正尝试用自监督、持续学习等 AI 方法，让模型能够自我适应信号的变化，免去每日重新校准的麻烦。同时，通过融合脑电、肌电、眼动等多模态信号，让系统在复杂环境中也能保持稳定。他们甚至开创了「病床边算法迭代」的新模式：工程师就在病房旁边调试模型，医生根据患者的反馈实时评估疗效，实现模型、医生、患者三方的快速互动与优化。

技术的突破离不开创新的生态系统和人才培养模式的变革。两位教授都认为，脑机接口的发展，呼唤着一种全新的、跨越学科边界的人才和机制。王守岩教授指出，如今的教育思想正在从培养「知识专才」转向培养「解决问题的通才」。复旦大学等高校已经开始改革，底层逻辑不再是灌输某个学科的知识体系，而是帮助学生建立解决未知问题和创新的能力。他坚信，凡是做出优秀成果的科学家，本身就具备交叉学科的特质。

杨艺教授形象地描述了当前人才的窘境：「我们不缺人，缺的是能听懂彼此语言的人。工程师看不懂脑电图，医生也看不懂算法代码，这样很难有真正的协作？」她建议，必须打通学科边界，建立「交叉训练」机制，比如让工科博士来病房跟台手术，让医学研究生去实验室看算法。

更重要的是，要为科研成果的转化搭建一个健康的生态。王守岩教授强烈呼吁，应该「帮助」科学家转化，而不是用硬性的「转化指标」去要求他们。许多老师非常愿意看到自己的成果被应用，但他们不擅长、也不愿意亲自下场去做公司。我们需要的是一个专业的、半公益性质的平台，去发现那些有潜力的项目，并为它们提供人、财、物的支持，弥补科研与产业之间的「黑洞」，允许失败，并让成功形成良性循环。

未来已来：开启人机协作的新范式

展望未来 5 到 10 年，中国的脑机接口技术将走向何方？两位教授都充满了信心。

杨艺教授认为，中国在以下几个方向极有可能实现世界领先。首先是临床转化能力。中国庞大的患者群体和丰富的临床经验，为 BCI 系统的验证、优化和长期跟踪提供了得天独厚的优势。其次是系统集成与国产化。从电极材料到解码算法，再到康复平台，国内正在构建完整的自主研发体系，这将在产业化、标准制定和成本控制方面占据先机。最后是多模态信号融合与智能算法，借助国内在 AI 和大数据领域的深厚积累，有望实现更精准、更稳定的意图解码。

这项技术的终极影响，将远远超出医疗领域。短期内，它可以让瘫痪或失语的患者重新「动起来」、「说出来」，显著改善他们的生活质量。中期来看，它可能重塑康复、教育乃至智能家居的模式。而从长远看，正如王守岩教授提到的「数字孪生」大脑等更具前瞻性的概念，脑机接口或许将开启一个人机协作的全新范式。人类或许能通过意念直接控制外部设备，增强认知能力，甚至彻底重构人与机器、人与社会的互动方式，为整个社会结构带来深刻的变革。

   结语   

从实验室里的一个想法，到病床前的一次握手；从一行行复杂的代码，到患者脸上重现的笑容。脑机接口的征途，道阻且长，但行则将至。在这条由无数科学家、工程师和医生共同铺就的道路上，一个更智能、更包容、更充满可能性的未来，正在向我们走来。