当前“脑机接口”技术的难点

佟铃小姐

解决问题，知难而进

脑机接口技术，当前还存在一些技术难点：

如信号采集方面：

• 非侵入式信号质量低：非侵入式脑机接口通过附着在头皮上的穿戴设备来记录和解读大脑信息，虽安全性高，但易受颅骨和噪声干扰，信号质量和分辨率低，只能处理简单的二分类任务，如摇头、眨眼等动作都会使信号混乱，且人类对于脑电信号的解析能力有限，目前在特定应用场景（如睡眠监测和干预）有一定优势，但在更多复杂应用场景中受限。

侵入式存在安全风险与并发症：侵入式需通过手术将电极植入大脑内部，可获得最高质量的神经信号，但存在较高安全风险，可能引发并发症，如感染、免疫反应等，还可能因电极移动造成脑损伤。并且电极材料需在感知并传输电信号的同时，不引发人体强烈排斥反应，保证长期安全和有效性是难点，目前柔性植入式电极是研究方向之一，但仍需解决诸多问题。例如，马斯克的Neuralink采用柔性电极技术，电极细如头发丝，组成多通道来采集神经元放电信号；我国上海阶梯医疗的hne超柔性微纳电极在柔软度和采集性能上也有突破，但采集到的海量脑电信号的数据处理和分析难度也相应增大。

　　又如，信号处理与解读方面：

• 大脑机制复杂且认识浅显：人类大脑拥有约860亿个神经元，其运作机制极为复杂，人们对大脑高级功能如情感、记忆、疼痛等的了解还非常少，对神经系统复杂的运作机制认识有限。虽然能采集到脑电信号，但如何解读这些数据庞大的“大脑话语”，并翻译为机器能读懂的代码是巨大挑战。例如，所采集到的毫秒级电信号就像“天书”，要将其转化为机器可执行的指令，如控制外部设备执行动作（如开关窗帘等），需要深入研究信号所代表的具体含义和模式

• 脑电解码算法有待突破：随着技术发展，可采集到的脑电信号数据量越来越庞大，如何从海量数据中提取出所需颗粒度的信息是关键。脑电解码算法是脑机接口系统中急需突破的关键，这涉及到复杂的机器学习算法和信号处理技术，需要提高算法的准确性、效率和适应性，以应对不同个体、不同大脑状态下的信号解读需求。

再如，缺乏高兼容性底层平台：脑机接口作为新兴行业，许多企业基本属于自研自用，与硬件/设备一起输出，缺少高兼容性的底层平台提供高性能软件和算法，还需统一提升数据存储、管理、分析与可视化能力。

　　及系统集成方面：

脑机接口涉及多学科领域，包括电极、电子、神经科学、计算机科学等，如何将这些不同领域的技术有效地集成整合在一起，一直是该领域的挑战。各环节的技术发展水平不同，任何一个环节的短板都可能影响整体脑机接口的性能。

工程技术方面：

• 植入材料的生物兼容性：植入大脑的材料可能引发排异反应，导致采集的信号衰减等问题，如何提高植入材料的生物兼容性，使其在长期植入过程中能与大脑组织良好共存，且不影响信号采集的稳定性和准确性，是需要解决的重要问题。

系统带宽不足：脑机接口是一个交互过程，未来需要实现高速通信，但目前系统带宽不足，难以支撑脑机之间高速通信的需求，这限制了脑机接口的可用性和实时性，例如在需要快速响应和大量数据传输的应用场景中（如控制复杂的机器人运动或实现虚拟现实中的实时交互），带宽不足可能导致延迟或信息丢失。

科研伦理方面：

脑机接口技术的发展引发了一系列科研伦理问题，如隐私保护、人类自主性、潜在的滥用风险等。当脑电波被感知、记录，人的思维可能处于全面暴露的风险之中，如何确保个人隐私安全是一个关键问题。此外，对于脑机接口技术在人类认知、心理和精神方面的调控作用，以及可能对社会公正和公平产生的影响，需要深入探讨和规范。例如，是否应该允许通过脑机接口移植记忆来解决学习问题，这涉及到教育公平和人类自身发展的伦理考量。

人才短缺方面：脑机接口研究对学科交叉的要求非常高，需要在计算机、电子工程、机械控制和系统神经科学等方面都有扎实基础的复合型人才方能胜任该领域前沿研究，但目前国内外这方面人才储备相对不足，复合型人才的严重缺失制约了脑机接口技术的快速发展。