重磅乾貨：中美首份8000字長文深度解析全球熱點腦機介面 | 推廣

「我們所想像的一切，都會變為現實。」

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如果說當今什麼技術最接近科幻，那麼一定是腦機介面。

腦機介面的研究已經實現了意識打字

（1分鐘之內平均輸入39個字母）

，還實現了心靈控制，比如人類控制小鼠行為，讓其完成複雜任務。還實現了一部分的意識上傳，甚至讓人懷疑意志是否自由。

未來甚至有望實現部分喪失的感知能力再此獲得，比如視覺；還可以將非人類感知能力轉變為人類感知能力，這其實是非常逆天的，比如對於超聲波的感知能力

（就像從蝙蝠身上獲取這個能力一樣）

，再比如感知磁場等，就像擁有了超能力！

腦機介面作為一種全新的控制和交流方式，還可以應用到更廣闊的腦機融合領域，就是所謂的硅基生物和碳基生物的融合，打造超強人類，讓人腦進一步自然延伸。

腦機介面的發展對腦電的機理、腦認知、腦康復、信號處理、模式識別、晶元技術、計算技術等各個領域都提出了新的要求，人們也會大大加深對大腦的結構和功能的認識。

隨著技術的不斷完善和多學科融合的努力，腦機介面必將逐步應用於現實，造福人類。

矽谷Live

（服務號：guigumitanv）

聯合哈佛大學腦科學中心科學家及行業專家學者，共同打造中美首份腦機介面行業分析長文，深度解構腦機介面領域技術路線，描繪腦機介面商業化趨勢及學科地圖，預見前所未見。

延續本文的，還有中美首次腦機介面系列課程。哈佛腦科學、腦機介面實戰專家跨境佈道，勢必將為腦機介面從業者及愛好者帶來獨具洞察的實踐經驗。

（見文末或關注矽谷Live服務號guigumitanv）

腦機介面的定義

首先，什麼是腦機介面？

?

圖片來源：www.engineering.com

腦機介面

（Brain-Computer Interface, BCI）

：它是在人或動物腦

（或者腦細胞的培養物）

與外部設備間建立的直接連接通路。

在該定義中，

「腦」意指有機生命形式的腦或神經系統，而並非僅僅是「mind」

（抽象的心智）

。

「機」意指任何處理或計算的設備，其形式可以從簡單電路到硅晶元到外部設備和輪椅。

「介面」 = 「用於信息交換的中介物」。

「腦機介面」的定義=「腦」+機「+」介面」。

即，在人或動物腦

（或者腦細胞的培養物）

與外部設備間創建的用於信息交換的連接通路。

腦機介面是一門多學科交叉的領域，核心的學科涉及認知科學、神經工程、神經科學等。

腦機介面技術知識：實現步驟與其分析

腦機介面基本的實現步驟可以分為四步：採集信號>>信息解碼處理>>再編碼>>反饋。

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圖片來源：www.engineering.com

1.信息採集

腦機介面的劃分形式一般也是看信息採集方式為主的，通常被分為侵入式、半侵入式、非侵入式

（腦外）

。

侵入式：此類腦機介面通常直接植入到大腦的灰質，因而所獲取的神經信號質量比較高。但其缺點是容易引發免疫反應和愈傷組織

（疤）

，進而導致信號質量的衰退甚至消失.。

侵入式獲取的信號是直接的神經信號。

部分侵入式

：介面一般植入到顱腔內，但是位於灰質外，其空間解析度不如侵入式腦機介面，但是優於非侵入式。其另一優點是引發免疫反應和愈傷組織的幾率較小，主要基於皮層腦電圖

（ECoG）

進行信息分析。

非侵入式

：不進入大腦，像帽子一樣方便佩戴於人體，但由於顱骨對信號的衰減作用和對神經元發出的電磁波的分散和模糊效應，記錄到信號的解析度並不高，很難確定發出信號的腦區或者相關的單個神經元的放電。

典型的系統有腦電圖

(EGG)

，腦電圖是有潛力的非侵入式腦機介面的主要信息分析技術之一，這主要是因為該技術良好的時間解析度、易用性、便攜性和相對低廉的價格。

?

腦電圖設備 圖片來源：www.engineering.com

但是，腦電圖技術的一個問題是它對雜訊的敏感；另一個使用EEG作為腦機介面的現實障礙是用戶在工作之前要進行大量的訓練。

2.信息分析

收集好了足夠多的信息後，就要進行信號的解碼和再編碼以處理干擾。腦電信號採集過程中的干擾有很多，如工頻干擾、眼動偽跡、環境中的其他電磁干擾等。

分析模型是信息解碼環節的關鍵，根據採集方式的不同，一般會有腦電圖

（EGG）

，皮層腦電圖

（ECoG）

等模型可以協助分析。

信號處理、分析及特徵提取的方法包括去噪濾波、P300信號分析、小波分析+奇異值分解等。

3.再編碼

將分析後的信息進行編碼，如何編碼取決於希望做成的事情。比如控制機械臂拿起咖啡杯給自己喝咖啡，就需要編碼成機械臂的運動信號，在複雜三維環境中準確控制物體的移動軌跡及力量控制都非常的複雜。

但編碼形式也可以多種多樣，這也是腦機介面可以幾乎和任何工科學科去結合的原因。最複雜的情況包括輸出到其他生物體上，比如小白鼠身上，控制它的行為方式。

4.反饋

獲得環境反饋信息後再作用於大腦也非常複雜。人類通過感知能力感受環境並且傳遞給大腦進行反饋，感知包括視覺、觸覺、聽覺。

腦機介面實現這一步其實是非常複雜的，包括多模態感知的混合解析也是難點，因為反饋給大腦的過程可能不兼容。

腦機介面歷史重要里程碑

1924年，德國精神病學家Hans Berger發現了EEG。

1969年，華盛頓大學醫學院利用猴子進行腦電生物反饋的研究。

1990年代，Nicolelis完成對老鼠運動腦電波的初步研究後，在夜猴內實現了能夠提取皮層運動神經元的信號來控制機器人手臂的實驗。

1999年，哈佛大學的Garrett Stanley試圖解碼貓的丘腦外側膝狀體內的神經元放電信息來重建視覺圖像。

2000年後，Donoghue小組實現恆河猴對計算機屏幕上的游標的運動控制來追蹤視覺目標，其中猴子不需要運動肢體。

2009美國南加州大學的Theodore Berger小組研製出能夠模擬海馬體功能的神經晶元。該小組的這種神經晶元植入大鼠腦內，使其稱為第一種高級腦功能假體。

2012年巴西世界盃——機器戰甲，身著機器戰甲的截肢殘疾者，憑藉腦機介面和機械外骨骼開出了一球。

2014年，華盛頓大學的研究員通過網路傳輸腦電信號實現直接腦對腦交流。

2016年12月，美國明尼蘇達大學的Bin He與他的團隊取得一項重大突破，讓普通人在沒有植入大腦電極的情況下，只憑藉「意念」，在複雜的三維空間內實現物體控制，包括操縱機器臂抓取、放置物體和控制飛行器飛行。該研究成果有望幫助上百萬的殘疾人和神經性疾病患者。

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Bin He與他的團隊的實驗成果

2017年2月，斯坦福大學電氣工程教授KrishnaShenoy和神經外科教授JaimieHenderson發表論文宣布他們成功讓三名受試癱瘓者通過簡單的想像精準地控制電腦屏幕的游標，這三名癱瘓患者成功通過想像在電腦屏幕上輸入了他們想說的話，其中一名患者可以在1分鐘之內平均輸入39個字母。

腦機介面的挑戰

腦機介面的摩爾定律：

根據上圖表，以平均7.4年才能使可同時記錄的神經元數量翻倍的速度計算，要達到同時記錄100萬個神經元需要等到2100年，而要記錄人腦中的所有神經元

（50~100億個）

，則要等到2225年。

因此，腦機介面如何解決帶寬問題成為了學術研究突破的關鍵點。埃隆·馬斯克創立的Neuralink就是在致力於加速這一難題的攻克。

腦機介面也是一門複雜的交叉學科，這種交叉學科一般都會有兩種挑戰，一種是工程上的挑戰，另一種是理論上的挑戰。

理論研究都在努力解決這兩個問題中的一個或兩個：

1）如何從大腦中獲取正確的信息？

2）如何將正確的信息發送到大腦？

第一個是「從腦到機」，捕獲大腦的輸出——記錄神經元所說的話。

第二個是「從機到腦」，將信息輸入大腦或以其他方式改變大腦的自然流—這是刺激神經元。

目前來說「從腦到機」已經有了一些研究成果，「從機到腦」卻幾乎是沒什麼頭緒，基本可以說是一片漆黑僅有寥寥燈火。

「從機到腦」什麼意思？也就是將感知反向編碼成能被大腦讀懂的信號。舉個例子，能否把你摸小貓時的觸感或是你的一段想像記錄並通過機器反向重現給你，幫失明者重建視覺也是個好理解的想像。

機到腦的研究相比腦到機要緩慢許多，原因就是目前神經科學對於神經編碼的具體方式還處於未知狀態。而由機到腦對神經編碼知識的需求要遠大於從腦到機。神經科學在單神經元的研究也算是逐漸明朗了，但大腦各種神奇之處根本無法解釋。

而且，工程上的難度則在於：腦機介面行業涉及的機械動力學、機器學習、神經科學、認知科學、信息工程等大量學科，需要大量各個行業的人才，不能有短板。

此外，工程上更大的難度還包括成本控制，能否通過合理的流程和工藝來降低成本實現商業化。

腦機介面商業化方向

醫療健康：

醫療方向主要分為兩個方向，分別是「強化」和「恢復」，這兩個方向都有著極其遠大的「錢景」，尤其是強化方向。現階段以恢復類為主，因為更易實現。

「強化」方向主要是指將晶元植入大腦，以增強記憶、推動人腦和計算設備的直接連接。這就是所謂的「人類增強」

（Human Intelligence，HI）

。淺層次的研究是腦機單向，更深一層次的將是機腦雙向。目前，在做「強化」方向的就包括馬斯克創辦的Neuralink以及獲得1億美元投資的Kernel。

「恢復」方向主要是指可以針對多動症、中風、癲癇等疾病做對應的恢復訓練，採取的主要方式是神經反饋訓練。這一方向在全球的一些醫院、診所、康復中心中已經得到廣泛應用，也有不少創業公司在做這方面的可穿戴設備。

「強化」方向少的原因：第一是因為實現難度高；第二是因為市場還未被充分教育，思維範式在短期內難以改變，付費意願因技術能力不足而未達到臨界值，但軍用領域實際上已經有了不少的應用了，軍方也投入了大量資金。

最後，還值得補充的是「保健方向」，也就是冥想減壓，有創業公司推出腦波檢測頭環，幫助用戶通過實時音頻反饋來提升冥想效果。其實，在北美，冥想的市場是非常大的，這是一個絕對可以挖掘的細分市場。

VR方向：

現階段VR/AR的交互體驗還有待提高，目前的解決方案是通過語音識別和手勢識別，但如果使用腦機介面，就可以用意念來控制VR界面的菜單導航和選項控制，極大的提升使用體驗。目前，在這塊做得比較超前的公司是MindMaze，其融資總額已超1億美元。

教育科技：

這個方向其實和醫療方向中的「恢復」方向會有些接近。教育科技是個千億級的市場，目前，波士頓創業公司BrainCo就在做這一方向，主要是對學生注意力值的實時探測，從而幫助老師及時了解課堂情況改變教學方法。這一領域的市場開拓目前主要在B端。

智能家居：

智能家居是腦機介面與IoT

（物聯網）

跨領域結合的一大想像空間。在這一領域，腦機介面扮演的角色類似於「遙控器」，幫助人們用意念控制開關燈、開關門、開關窗帘等，進一步可以控制家庭服務機器人。

全球腦機介面市場規模

腦機介面是一種全新的輸入輸出方式，其應用將橫跨數個行業領域。腦機介面操作系統也極有可能成為繼Windows

（電腦操作系統代表）

、iOS

（手機操作系統代表）

、Alexa

（語音操作系統代表）

之後又一大人機交互系統。

狹義的市場規模：單純從腦機介面設備

（EEG/EMG）

的維度來看，市場規模在5年內將達到25億美元。

廣義的市場規模：從腦機介面將深度影響的數個科技領域來看，市場規模在5年內將達到數千億美元，其中包括：ADHD腦機介面反饋治療 460億美元，大腦檢測系統 120億美元，教育科技 2500億美元，遊戲產業 1200億美元。

（數據來自於第三方根據近兩年市場規模從而對5年內做的推算）

試想，未來用腦機介面技術來打《王者榮耀》是不是會很像《阿凡達》里的意念控制情節呢？

腦機介面商業化影響因素

?

Source: Allied Market Research

根據Allied Market Research的報告，2014年，影響腦機介面發展的最大因素是專業知識的缺乏與否以及道德問題。他們也推測，到2020年，人們將更容易接受此項技術，道德問題將降低，但隨之帶來的會是網路安全威脅將導致的意識信息泄漏和大腦被黑的危險。從醫療健康行業來看，隨著人類絕症的治癒被逐一實現，神經疾病將成為未來醫療行業的最大問題，腦紊亂髮生率有上升的趨勢。另外，政府資助、組件的小型化、遊戲產業的擴張也都會往積極的方向發展。

腦機介面的投資分析

民間資本入局腦機介面大事記：

2001年，John Donoghue與布朗大學的研究組織共同成立Cyberkinetics，研發腦機介面植入型系統BrainGate。

2009年，日本本田投資的研究中心展示腦機介面項目成果，打開了腦機介面從科研項目到市場化的大門。

2016年，Braintree創始人Bryan Johnson個人投資1億美元成立腦機介面公司Kernel，目前正在研究提高人類記憶力的腦機介面產品。

2017年底，盛大集團董事長陳天橋及夫人向加州理工學院捐贈1.5億美元成立腦科學研究中心。

2017年3月，Elon Musk宣布投資成立腦機介面公司Neuralink。

2017年4月，Facebook宣布「意念打字」項目。扎克伯格投入大量資本及人才建立腦機介面技術團隊。

政府投入，各國政府的「腦計劃」：

美國：1989年率先提出全國性的腦科學計劃，並把本世紀最後10年命名為「腦的10年」。白宮於2013年4月提出被認為可與人類基因組計劃相媲美的「腦計劃」 ，旨在探索人類大腦工作機制、繪製腦活動全圖、推動神經科學研究、針對目前無法治癒的大腦疾病開發新療法。美國政府公布「腦計劃

（US BRAIN Initiative）

」啟動資金逾1億美元，後經調整，計劃未來12年間共投入45億美元。

歐盟：1991年歐洲出台「歐洲腦10年」計劃。2013年1月，歐盟委員會宣布人腦工程入選「未來新興旗艦技術項目」，並設立專項研發計劃「人類大腦計劃

（HBP）

」，可在未來10年內(2013年至2023年)獲得10億歐元經費。該項目集合了來自不同領域的400多名研究人員。

日本：1996年，日本制定為期20年的「腦科學時代」計劃，計劃每年投資1000億日元，總投資達到2萬億日元。2014年9月，日本科學省也宣布了自己「腦計劃」的首席科學家和組織模式。日本「腦計劃」側重於醫學領域，主要是以狨猴大腦為模型加快對人類大腦疾病如老年性痴呆和精神分裂症的研究。日本政府2015年關於「腦計劃」的預算約64億日元

(約合6375萬美元)

。

中國：「腦科學和類腦研究」已被列入「十三五」規劃綱要中的國家重大科技創新和工程項目。中科院於今年初成立包含20個院所80個精英實驗室的腦科學和智能技術卓越創新中心。對「中國腦計劃」，各領域科學家提出了「一體兩翼」的布局建議：即以研究腦認知的神經原理為「主體」，研發腦重大疾病診治新手段和腦機智能新技術為「兩翼」。目標是在未來15年內，在腦科學、腦疾病早期診斷與干預、類腦智能器件三個前沿領域取得國際領先的成果。經粗略估算，我國對該領域的主要經費投入，從2010年的每年約3.48億，增長到2013年的每年近5億元人民幣。

腦機介面行業分布

全球10大最受關注腦機介面公司

根據公司技術、團隊/合作夥伴、發展計劃、產品、融資情況這五個維度，評出了世界十大最受關注腦機介面公司。

其中，Neuralink和Kernel專註於腦科學應用，瞄準了人類智能

（HI）

這一方向。這兩家再加上專註醫療健康的BrainGate，在腦電信號採集上都採用的是侵入式技術，其餘7家均採用非侵入式技術。

在非侵入式的7家中，g·tec、BrainMaster這兩家專註於研發高精度的腦電測量設備，產品是針對臨床和科研級別的。

而非侵入式中剩餘5家更偏向於消費級腦機介面產品。其中，NeuroSky、InteraXon

（Muse）

和Emotiv主要在做針對於冥想、遊戲等需求的移動可穿戴EEG設備，這些公司往往也有配套的APP和SDK提供給用戶和開發者。而在瑞士的MindMaze則致力於將VR/AR和腦機介面結合，切入醫療健康和遊戲這兩大領域。而位於波士頓的BrainCo則最先從教育領域切入，同時也涉足醫療及遊戲領域。

Top10最受關注腦機介面公司中，有7家來自美國，另外3家分別來自瑞士、加拿大、奧地利，融資情況和簡介見下圖：

腦機介面科研力量分布

根據全球各大科研院所在腦機介面領域研究成果產出量及影響力，我們選出了這20家科研院所，供你參考學習：

當然，除了這20大科研院所外，還有美國國防高級研究計劃局DARPA及Facebook的Building 8等神秘課題組在從事腦機介面方面的研究。

腦機介面學科地圖

最後，對於不願錯過人工智慧之後又一大風口的人來說，如何能夠快速入門？在此，我們描繪了腦機介面的學科地圖。在這個典型的跨學科領域裡，理科生、工科生、醫學生、文科生都將找到自己的切入點。

腦機介面未來展望

目前，主流的消費級腦機介面研究主要運用非侵入式的腦電技術，儘管相對侵入式技術容易實現，但成本依然很高。不過，隨著人才、資本的大量湧入，非侵入式腦電技術勢必將往小型化、便攜化、可穿戴化及簡單易用化發展。

而對於侵入式技術，在未來如果能解決人體排異反應及顱骨向外傳輸信息會減損這兩大問題，電腦將會對人的思維意識實時準確識別。這一方面將有助於電腦更加了解人類大腦活動特徵，以指導電腦更好的模仿人腦；另一方面可以讓電腦更好的與人協同工作。

當然，站在Elon Musk的立場，他所擔心的是人類將遭受AI的威脅，我們需要讓腦機介面扮演一種大腦與機器連接的媒介，以保證未來人類能與AI對抗。而在這整個發展道路上，不可忽視的「超強人類」、「半機械人」、「意識上傳實現人類永生」等話題將成為全人類共同需要面對的課題。

即使這8000字的長文，也不足以講清楚腦機介面的未來究竟該如何把握。如果你需要更深入的學習，請參與6.28日20:00矽谷Live直播與哈佛腦科學家、BrainCo創始人CEO韓璧丞博士聯合發起的《全球哈佛腦機介面系列課》。

主講人韓璧丞博士：

· 哈佛大學腦科學中心博士

· 腦機介面公司BrainCo創始人兼CEO

· 新型腦控義肢公司BrainRobotics創始人

· BrainCo與BrainRobotics雙雙入選全球最值得關注的十大腦機介面公司

· 哈佛大學Neural Control of Movement

（class# 17080）

課程講師

課程二維碼

參考資料：

竹間智能 李明駿 https://www.zhihu.com/question/57713553/answer/154395266

張丹 http://www.kjdb.org/CN/abstract/abstract14309.shtml

維基百科 https://zh.wikipedia.org/wiki/腦機介面

科學網 http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2017/3/369777.shtm

財新 http://china.caixin.com/2017-03-24/101069680.html

MIT科技評論 https://www.technologyreview.com/s/600686/government-seeks-high-fidelity-brain-computer-interface/

Strictlyvc https://www.strictlyvc.com/2017/01/13/strictlyvc-december-22-2016/

版權聲明：

本文原載微信公眾號《矽谷密探》，《知識分子》獲授權刊載。

免責聲明：

本篇文章內容僅代表《矽谷密探》觀點。

製版編輯：陳婧嫻

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