摘要

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）作为一种创新的信息传输通道，实现了大脑与外部设备之间的直接交互。随着人工智能（AI）技术的深度整合，这一领域正在经历深刻的变革。本文系统梳理了脑机接口与AI融合的技术进展，重点聚焦于神经信号解码方面的前沿成果。首先，文章回顾了脑机接口从单向信息读取向“感知—调控—控制”一体化发展的演进历程；随后深入剖析了多模态信号采集、智能解码模型以及闭环双向交互系统等核心技术突破，尤其关注深度学习框架在运动想象识别与语言意图重建中的应用表现；最后，探讨了当前面临的关键挑战，如生物兼容性材料研发、算法泛化能力提升、数据隐私保护及伦理规范建设等问题。研究指出，在AI驱动下，脑机接口正由辅助功能迈向能力增强阶段，在医疗康复与智能人机协同等领域展现出广阔前景。

1 引言

脑机接口构建了一条绕过外周神经和肌肉组织的新型通信路径，使大脑能够与外部装置实现直接信息交换。得益于微电子工程、先进材料科学以及人工智能算法的持续进步，该技术已逐步走出实验室，广泛应用于康复医学、人机协作和智能控制系统中。

该领域的核心难题在于如何高效且精确地解析高度复杂的神经活动信号，并将外界反馈信息有效传回大脑，从而建立稳定的闭环交互机制。近年来，人工智能特别是深度学习方法的快速发展，为解决上述问题提供了强有力的技术支撑，显著提升了信号处理的准确率与实时性。

根据信号获取方式的不同，脑机接口主要分为三类：侵入式、半侵入式与非侵入式。

侵入式脑机接口通过外科手术将电极植入皮层或深部脑区，可记录高分辨率的单个神经元放电活动，具备优异的信噪比，但存在长期生物相容性差、免疫排斥和信号衰减等问题。

半侵入式脑机接口则将传感器置于硬脑膜下或软脑膜表面，兼顾一定的信号质量与安全性，适用于需要较长时间稳定工作的临床场景。

非侵入式脑机接口利用头皮电极采集脑电信号（EEG），虽然空间分辨率较低，但具有无创、易操作和适合大众推广的优势，是目前消费级应用的主要形式。

不同类型的技术各有侧重，适应不同应用场景，共同推动脑机接口向实用化方向迈进。当前，该技术已进入3.0发展阶段，其标志性特征是感知、调控与控制功能的高度集成，实现“感调控一体化”。相较于2.0时代的开环或简单闭环系统，3.0时代实现了从“被动接收”到“主动学习”乃至“双向适应”的转变。

这种转变的核心驱动力之一正是人工智能的深度参与，尤其是深度神经网络在信号建模与模式识别中的广泛应用，极大增强了系统的自适应能力和交互自然度。

本文旨在全面总结脑机接口与AI融合背景下神经信号解码技术的最新进展，分析关键技术瓶颈与未来趋势。文章结构如下：第二部分阐述脑机接口与AI协同发展的历史脉络；第三部分详细探讨神经信号解码的关键技术突破；第四部分讨论现存挑战与发展前景；第五部分进行总结并展望未来研究方向。

2 脑机接口与AI融合的技术发展脉络

脑机接口的发展呈现出由简至繁、由单向传输向双向互动演进的趋势。依据中国信通院联合脑机接口产业联盟发布的《脑机接口技术与应用研究报告（2025年）》，其发展历程可分为三个阶段：

• BCI 1.0阶段（2013年以前）：脑感知（即读取脑信号）与脑调控（如电刺激干预）各自独立发展，彼此之间缺乏联动，如同两条互不相通的“单行道”。
• BCI 2.0阶段（2014–2023年）：感知系统的交互性显著增强，调控机制开始引入闭环反馈，形成初步“对话”能力，例如自适应脑机接口与闭环深部脑刺激系统的出现。
• BCI 3.0阶段（2024年起）：感知、调控与外部控制三大模块深度融合，构建起真正意义上的“感调控一体化”系统，开启人机协同“双向奔赴”的新时代。

这一阶段性跃迁不仅体现了技术本身的成熟路径，也反映出神经科学、工程学、计算机科学等多学科交叉融合的不断深化。

技术阶段	时间范围	主要特征	代表性技术
BCI 1.0	2013年前	脑感知与脑调控独立运行	基础脑电信号提取、开环刺激疗法
BCI 2.0	2014–2023年	感知交互性提升，调控实现闭环	自适应BCI、闭环深脑刺激
BCI 3.0	2024年起	感调控一体化，支持双向交互	脑机智能融合系统

在临床医疗方面，脑机接口已取得多项里程碑式成果。2023年，瑞士洛桑联邦理工学院与洛桑大学医院合作，采用植入式“电子桥梁”技术成功恢复了一名脊髓损伤患者的下肢运动功能，使其重新获得站立、行走甚至上下楼梯的能力。

2024年初，Neuralink完成了首例人体脑芯片植入手术；几乎同时，清华大学与首都医科大学宣武医院团队公布了其无线微创脑机接口的临床试验结果，展示了良好的安全性和功能性。

进入2025年，运动控制的精度和复杂程度进一步提升。Neuralink公布的数据显示，受试者已能通过意念精准操控机械臂完成字母书写任务，标志着系统从简单的数字指令控制迈向真实的物理世界操作。

在语言解码与表达重建方面，同样取得了突破性进展。2021年，斯坦福大学研究团队利用高密度微电极阵列捕捉瘫痪患者“想象书写”时的大脑活动，成功将其思维转化为文本输出，达到每分钟90个字符的速度，接近正常人手写速度，为严重运动障碍患者提供了全新的沟通途径。

近年来，脑机接口技术在人工智能算法的推动下取得了显著进展，尤其在神经信号解码速度与准确性方面实现了多项突破。2023年，《自然》杂志刊发了两项重要研究成果，展示了不同技术路径的应用潜力：斯坦福大学团队帮助肌萎缩侧索硬化症患者实现每分钟62词的意念打字速度；而加州大学旧金山分校则采用皮层脑电图（ECoG）技术，使脑干中风患者达到每分钟78词的交流速率，并同步生成数字化表情。

在中文语言环境下，相关研究也取得关键性成果。浙江大学团队于2024年4月成功实现通过脑机接口控制机械臂书写汉字，在线识别正确率高达96.2%。随后在2025年1月，华山医院联合脑虎科技实现了汉语脑电信号的实时解码，标志着中文语境下的脑机交互进入实用化阶段。

3.2 神经信号解码算法的AI赋能进化

人工智能，尤其是深度学习技术，正在重塑神经信号解码的方式。传统基于规则或浅层模型的方法依赖人工特征提取，难以应对脑电信号复杂的时空动态特性。相比之下，端到端的深度学习模型能够自动挖掘高维数据中的判别性特征，显著提升了解码精度和泛化能力。

中国科学院上海高等研究院提出了一种轻量级运动想象解码算法——NexusNet。该方法基于运动想象范式，引入最短路径算法与可学习嵌入向量，有效捕捉“脑区协作路由”信息。通过构建多脑区协同图结构，克服了传统图神经网络仅能表征两两电极关系的局限。实验结果显示，其四分类准确率达到78.78%，模型参数仅约3440个，浮点运算量为0.88M，推理延迟降低至同类算法的5%-30%，非常适合部署于边缘计算和物联网设备中。

在语言解码领域，AI同样展现出巨大潜力。加利福尼亚大学戴维斯分校开发的新型语言脑机接口系统，能够每10毫秒捕获一次脑波信号特征，并结合患者失语前的语音录音训练深度学习模型，从而合成高度接近原声的个性化语音输出。这一技术为丧失语言能力的患者恢复自然沟通提供了可能。

与此同时，荷兰乌得勒支大学医学中心与拉德堡德大学合作优化了深度学习架构，将感觉运动皮层的神经活动实时转化为可识别语音，单个单词的分类准确率稳定在92%至100%之间。这些成果充分体现了AI在提升脑机接口性能方面的核心作用。

3.1 多模态神经信号采集技术

高质量的神经信号采集是脑机接口系统的基础，直接决定了信息获取的丰富性与可靠性。近年来，该技术在通道数量、空间分辨率及生物相容性等方面持续进步。

在侵入式脑机接口方向，电极材料的革新成为关键突破点。传统刚性电极因与脑组织机械性能不匹配，易引发免疫反应和纤维化包裹，导致长期信号衰减。新型柔性电极采用聚酰亚胺、聚对二甲苯等高分子材料，其弹性模量更接近脑组织，显著减少了慢性炎症，提升了植入后的稳定性。其中，中国自主研发的“仿组织支架神经电极”实现了在大脑中的“隐身”效果，大幅降低排异反应。武汉衷华脑机融合科技发展有限公司推出的“6万5千通道双向植入式脑机接口系统”，在国际上处于领先地位，远超目前主流3000通道级别的技术水平。

非侵入式脑机接口设备则朝着便携化、舒适性和长续航方向发展。入耳式脑电耳机现已支持连续工作达40小时，极大提升了日常使用的可行性。结合256通道高密度电极阵列与新型干电极技术，不仅保证了信号质量，还显著缩短了准备时间。此外，针对汉语特点的语言脑机接口取得重要进展：复旦大学附属华山医院、上海科技大学与天津大学联合团队开发出一种多流神经网络模型，可同时解码声调与音节，最高实现76%的声调音节分类正确率，单字解码准确率更是达到91%。

技术类型	空间分辨率	时间分辨率	主要优势	典型应用
皮层脑电图(ECoG)	高(毫米级)	高(毫秒级)	平衡信号质量与安全性	癫痫灶定位、语言解码
微电极阵列	极高(单神经元)	极高	解析神经微环路活动	基础研究、精细控制
脑电图(EEG)	低(厘米级)	高	无创、便携、低成本	睡眠监测、疲劳检测
功能近红外光谱(fNIRS)	中等	低(秒级)	抗运动干扰、可移动	脑功能成像、神经营销

政策支持与产业生态建设

脑机接口技术的快速发展离不开政策引导和产业生态的协同推进。2025年7月，工业和信息化部等七部门联合发布《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》，明确将脑机接口列为培育新质生产力和布局未来产业的重要方向。

地方层面亦积极跟进。北京、上海等地陆续出台专项扶持政策，加快产业集聚。2025年11月，北京市科委、中关村管委会等部门共同举办“北京市‘AI+脑机’产业创新工作推进会”，集中发布了包括“AI+脑机数据”平台、脑科学多模态通用基础大模型在内的多项创新成果，为技术研发与场景落地提供了有力支撑。

2025年3月，加州大学伯克利分校与旧金山分校的研究团队成功利用“脑—语音神经假体”技术，实现了一秒内将患者思维转化为自然语音的突破性进展。该系统几乎能够实时解码失语症患者试图表达的语言内容，并还原语调变化，使输出语音更加流畅自然。研究中，科学家使用患者在失语前的声音录音训练人工智能模型，从而合成出高度接近其原始声线的语音信号，显著提升了交流的真实感和可理解性。

大语言模型的融合为脑机接口中的语言解码开辟了全新路径。Brainμ——一个面向脑科学的多模态通用基础大模型及其开源框架，具备统一编码多种神经数据的能力，支持从“脑信号到任意模态”的灵活转换。这类先进模型能够在神经信号不完整的情况下推断用户的完整语义意图，有效降低对高质量、大规模训练数据的依赖，增强系统在实际应用场景中的适应能力。

在算法层面，迁移学习与领域自适应方法有效缓解了脑电信号个体差异大的难题。由于脑电活动受年龄、生理状态及认知习惯等多重因素影响，传统解码方案通常需要为每位用户采集大量个性化数据。而基于迁移学习的新型算法则可将在某一对象上训练好的模型快速适配至新用户，大幅减少校准时间与数据需求。上海高研院研发的NexusNet框架已在智能家居控制、可穿戴康复设备等实时交互场景中展现出优异表现，无需微调即可兼容不同使用者的神经信号特征，提供兼具高效性与泛化能力的解码解决方案。

脑机接口的高级形态正逐步迈向双向闭环交互体系，不仅能够从大脑读取信息，还能向神经系统写入刺激信号，形成动态调控回路。这种双向系统可实时监测脑功能状态，并根据反馈实施精准干预，为神经系统疾病的治疗提供了创新手段。

在临床应用方面，闭环式深部脑刺激已取得显著成果。2021年10月，加州大学旧金山分校团队完成了首例针对难治性抑郁症患者的闭环深脑刺激研究，通过植入装置持续监测异常神经活动并自动触发靶向刺激，使患者症状明显改善。次年2月，宣武医院成功完成我国首例闭环神经刺激器植入手术，用于帕金森病治疗，系统可同步采集脑信号并实时调整参数。2023年4月，上海交通大学附属瑞金医院发布研究数据：在接受脑机接口神经调控治疗的23名难治性抑郁症患者中，平均症状缓解率超过60%。

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视觉重建领域的进展同样引人注目。中国科学院自动化研究所刘冰研究员团队实现了全球首个定量化复杂图形与颜色视觉重建的突破。这一被称为“给大脑安装人工眼睛”的系统，标志着人类已从感知简单光点跃迁至重构彩色图像的新阶段。明视脑机发布的相关成果依托空间拓扑结构与颜色处理的神经机制，通过精确激活大脑皮层中对应不同位置和色彩的功能区域，引导多个独立的光幻视点整合成具有特定形状与色调的连贯视觉体验，正式开启了视觉重建的“构图+着色”时代。

在运动功能恢复方面，脑脊接口技术取得了里程碑式进展。2023年，复旦大学类脑智能科学与技术研究院加福民团队联合华山医院，成功实施全球首创的脑脊接口临床验证手术，帮助瘫痪患者重新行走。该技术通过在大脑与脊髓之间构建“神经桥”，结合人工智能辅助解码与刺激策略，实现对下肢运动的重建。与此同时，瑞士洛桑联邦理工学院与洛桑大学医院开发的脑—脊髓接口系统，也通过解析大脑运动指令并刺激行走相关脊髓区域，使患者恢复步行能力，且系统在植入后稳定运行超过一年。

这些成果表明，脑机接口正由单向的信息读取演进为复杂的双向协同系统，推动大脑与外部设备之间的智能互动不断深化。随着人工智能技术的深度融合，系统的自适应性与智能化水平将持续提升，为医疗康复、人机交互等更广泛的应用场景奠定坚实基础。

然而，脑机接口迈向大规模普及仍面临诸多挑战，其中硬件性能与生物相容性问题尤为突出。理想的植入式电极需同时满足良好的导电性、长期稳定性以及生物安全性，但现有材料往往难以兼顾。长期植入后常出现信号衰减现象，主要源于电极与脑组织力学特性不匹配所引发的免疫反应，以及胶质细胞增生形成的绝缘层阻碍信号传导。

材料科学的进步正在逐步破解这一瓶颈。柔性电极采用聚酰亚胺、SU-8光刻胶等高分子材料，其弹性模量更接近脑组织，有助于减轻慢性炎症反应。武汉衷华脑机公司开发的MEMS电极技术，借助微机电系统工艺制造出高密度、柔性的电极阵列，在保障信号质量的同时增强了生物兼容性。更前沿的“再生电极”概念则尝试诱导神经元生长至电极表面，构建更紧密的神经-电极耦合界面，动物实验已初步验证其有效性。

能源供给同样是制约植入式设备发展的关键技术障碍。受限于体积与安全要求，设备必须在低功耗条件下运行，而提高信号采集密度和计算能力又不可避免地增加能耗。目前，无线能量传输、超低功耗芯片设计以及动态功耗管理等技术正被积极研发。例如，清华大学与宣武医院合作开发的无线微创脑机接口，采用近场通信技术实现数据与电力的非侵入式传输，有效避免了经皮导线带来的感染风险。

在非侵入式脑机接口的研究中，核心挑战集中于信号质量与用户体验的提升。由于颅骨和头皮对脑电信号的衰减作用，EEG等非侵入性信号普遍存在信噪比较低的问题，并容易受到肌电活动等伪迹干扰。为应对这一难题，新型干电极技术与高密度电极阵列的应用正在逐步改善信号采集效果。

与此同时，北京智源人工智能研究院推出的脑科学多模态通用基础大模型，通过先进的算法手段补偿原始信号的质量缺陷，成功实现了基于非侵入式数据的高精度神经解码，显著提升了系统的实用性。

随着电极通道数量的增加，神经信号的传输、解码及实时处理复杂度呈指数级上升，导致“维度灾难”问题日益突出。此外，个体间神经活动模式差异明显，当前大多数解码模型泛化能力有限，通常需要使用者进行长期训练并保持高度专注才能产生稳定可识别的信号。

为了突破这一瓶颈，跨个体自适应算法成为关键研究方向。迁移学习与元学习方法能够有效将在某一用户或任务中获得的知识迁移到新场景中，大幅减少对大量标注数据的需求。例如，上海高研院研发的NexusNet框架在运动想象任务解码中展现出优异的泛化性能，无需微调即可适配不同用户的神经特征，为脑机接口走出实验室、迈向实际应用提供了有力支撑。

高质量数据是构建高性能解码模型的基础，但神经数据获取成本高昂且标注困难。这类数据通常具有多模态、高维、小样本的特点，加之各研究机构采用的数据格式与采集标准不一，导致数据难以整合与共享。为此，清华大学主导推出了“AI+脑机数据”平台，致力于整合跨尺度、多模态的脑科学数据资源，打破信息孤岛，为科研与产业创新提供标准化的数据集与分析工具支持。

在实际部署中，解码算法的实时性同样面临严峻挑战。尽管复杂的深度学习模型具备较高的解码精度，但其庞大的计算开销使其难以在嵌入式设备等资源受限环境中实现实时运行。因此，模型轻量化成为关键技术路径之一，涵盖网络剪枝、知识蒸馏、参数量化等多种压缩技术。研究表明，通过优化网络结构设计，可在维持解码准确率的同时，将计算量降低至同类算法的5%–30%，极大提升了系统实用性。

脑机接口直接涉及大脑活动的监测甚至干预，因而伦理规范与安全监管体系的建设至关重要。主要伦理风险包括：在临床应用中如何平衡患者获益与潜在技术风险，尤其是针对认知功能受损人群的知情同意问题；科研评审机构对脑机接口项目的评估专业性不足；部分企业在追求技术突破过程中可能忽视伦理审查。

神经数据承载着个体最深层的思想与意图，一旦泄露或被滥用，后果极为严重。系统面临的安全威胁包括神经信号被非法截取或篡改，可能影响使用者的认知状态与心理健康。然而，传统加密技术因体积与功耗限制，难以在植入式设备上全面部署，亟需发展适用于微型化设备的轻量级安全协议与专用安全芯片。

从监管角度看，脑机接口兼具医疗器械与信息系统双重属性，现有管理体系难以完全覆盖其交叉特性——医疗审批制度往往忽略其信息技术风险，而信息安全法规又缺乏对医疗安全的考量。目前全球监管机构正积极探索适应性的审评机制，如采用“滚动提交、分阶段审评”模式，在保障安全性的同时促进技术创新。

标准化建设是推动产业协同发展的基石。当前脑机接口在信号采集流程、数据格式定义、算法验证方法以及临床评价体系等方面仍缺乏统一标准，造成系统之间互操作性差、结果不可比。由中国信通院牵头筹备的中关村脑机接口产业协会，旨在推进全产业链标准体系建设，促进上下游协同发展。

脑机接口与人工智能的深度融合正在重构神经信号解码的技术范式，加速技术从实验室向真实场景转化。本文系统梳理了该领域的发展脉络、关键技术进展及现存挑战，得出以下结论：

脑机接口已迈入“感调控一体化”的3.0阶段，实现从单向信息读取到双向交互的跨越。在此进程中，人工智能算法发挥着核心赋能作用。深度学习通过端到端训练自动挖掘神经信号中的深层特征，克服了传统方法依赖人工设计特征的局限，在提升解码精度的同时降低了对用户配合度的要求。以图神经网络为基础的轻量级框架（如NexusNet），能够有效建模大脑区域间的动态协同关系，为低功耗环境下的实时通信提供可行方案。

在应用场景方面，脑机接口已在医疗康复领域取得多项突破。侵入式系统帮助脊髓损伤患者恢复肢体控制能力，使语言障碍者重新获得表达途径；半侵入式方案在信号质量与生物安全性之间实现了良好折衷；非侵入式设备则凭借无创优势，在健康监测、疲劳预警等大众健康领域展现出广阔前景。双向闭环系统可实时感知大脑状态并实施精准调控，为帕金森病、抑郁症等神经系统疾病的治疗开辟了全新路径。

展望未来，脑机接口技术将呈现三大发展趋势：其一，“感知控”一体化程度持续深化，技术将与可穿戴设备、物联网平台深度融合，推动人机交互向更自然、智能化的方向演进；其二，通用型基础大模型将成为基础设施，显著增强系统在跨模态、跨个体场景下的自适应能力；其三，应用范围将由医疗康复逐步延伸至教育、工业控制、消费电子等领域，催生全新的交互方式与市场生态。

展望未来，脑机接口与人工智能的深度融合将推动人类迈入“人机共生”的全新时代。这一技术不仅有望帮助残疾人群体恢复运动、语言等基本功能，还可能拓展至增强人类的认知能力与感知维度，进而深刻改变人机交互方式以及社会结构形态。在推进过程中，必须始终坚持伦理先行、以人为本的基本原则，确保技术进步真正服务于人类福祉。 尽管前景广阔，脑机接口的发展仍面临诸多挑战。从硬件角度看，长期稳定性、生物相容性材料的研发以及高效能源管理机制尚需关键技术突破；在算法层面，则需要进一步提升模型的泛化性能、实时处理能力和结果可解释性；而在伦理与规范建设方面，亟需构建完善的数据安全体系、隐私保护机制及伦理审查制度。这些难题的攻克依赖于神经科学、材料科学、微电子技术与人工智能等多学科的协同创新，也离不开政府、学术机构与产业界之间的深度合作。 我国已在脑机接口领域打下坚实基础，尤其在非侵入式技术路径上具备国际领先优势，并在中文语言解码等特色研究方向实现重要突破。随着《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》等政策逐步落地，以及“AI+脑机数据”平台等关键基础设施的持续完善，我国正加速布局这一未来战略性产业，有望在全球脑机接口科技创新与产业化进程中占据重要地位。