脑机接口：大脑与外界双向沟通的媒介
思瀚产业研究院    2026-01-07

1、 脑机接口是跨学科复合技术

脑机接口（brain-computerinterface，BCI）是一种前沿的跨学科复合技术，融合神经科学、脑科学、计算机科学、控制论、信息科学与技术、智能科学与技术、医学等多学科，可以直接读取大脑的神经信号来实现人脑与外部设备之间的通信。它通过机器学习模型等对神经活动进行解码，解析出神经活动中蕴含的主观意图等信息，基于这些信息输出相应的指令，操控外部装置实现与人类主观意愿一致的行为，并接收来自外部设备的反馈信号，构成交互式闭环系统。

脑机接口是交互式闭环系统，其技术运作包含四大环节：信号输入、信号处理、设备控制、调控反馈。

信号输入：检测包含特定特征的脑电活动信号，信号来源既可是自发脑电，也可是外部刺激诱发的脑电；

信号处理：对原始脑电信号分析处理，转换为数字信号并完成特征识别、分类；

设备控制：通过控制接口依据处理结果生成控制命令，驱动输出设备。

调控反馈：亦可通过神经调控与神经反馈，实现双向脑机交互。

2、 脑机接口技术路径丰富，处于技术加速变革期

根据信号采集和输出方式不同，脑机接口技术可分为侵入、半侵入、非侵入。

侵入式 BCI 信号质量高，但手术创伤及后遗症等影响较大。侵入式通过手术将电极植入大脑皮层，以获取高质量神经信号，信号强度可达毫伏级、信号采集面积达单神经元水平，支持复杂神经活动解码。但手术创伤大，存在感染风险；免疫反应可能导致电极周围胶质瘢痕形成，使信号质量随时间衰减，通常 3-5 年后需更换。

半侵入式信号相对非侵入高，伤害相对侵入式低。半侵入式通常将电极放置在颅腔内，如硬脑膜上、脑血管介入，信号相对非侵入式高，伤害相对侵入式低，以平衡信号质量和人体伤害程度。

非侵入式信号质量较低，但安全性高、操作难度低。非侵入式无需动手术，直接从头皮表面采集大脑信号，常用非侵入式信号有头皮脑电（EEG）、功能近红外光谱（fNIRS）和功能核磁共振成像（fMRI）等，其中以 EEG 最为常见，EEG 通常由脑电帽通过电极从头皮采集，可监测群体神经元放电活动。无需手术，仅将电极附在头皮。但信号易受头皮、头发等干扰，空间与时间分辨率受限。

不同侵入程度获取的脑电在信号质量及时空分辨率差异显著，依赖不同算法。检测到的信号的精细度和特征不同，非侵入式脑机接口如头戴式脑电帽，检测到的信号被称为 EEG，是距离皮层较近的按特定几何形态排布并被同步激活的大量神经元突触活动。侵入式脑机接口可以分为皮层脑电（ECoG）和深部脑电信号，皮层脑电是指直接从皮层获得的电信号记录。深部脑电信号可分为单个神经元信号（Spike）和局部场电位（LFP）。

深部脑电信号源于插入大脑的小型电极的记录。单个神经元信号记录是用通带大约为 100-2000 Hz 的带通滤波器进行的，而 LFP 记录是用<200 Hz 的低通滤波器或具有非常低的截止频率（0.1Hz）和<100 Hz 上限的带通进行的。电极采集到的信号是电极周围不同距离的神经元电信号的叠加，类似于鸡尾酒会效应，需要通过算法提取出单个神经元的信号，如 Neuropixel 电极使用的是尖峰排序和模板匹配等算法。

多模态联合应用成为信息交互的发展趋势。由于脑电信号本身的空间分辨率较差，时间分辨率较好的特点，脑机信息交互手段预计将从原来的以电为主，走向电、光、磁、声等各种手段的综合，通过不同交互手段的联用，提升了脑机接口技术应用的效果。fNIRS+EEG 联用，对脑科学研究提供了很好的技术手段和很大的帮助。

功能性近红外光谱（fNIRS）具有高空间分辨率，能够测量大脑皮层的血氧水平变化，而脑电图（EEG）则提供高时间分辨率的脑电活动信号。脑电的时间分辨率与近红外脑功能成像的空间分辨率两者结合互补，能够提供更全面的大脑活动信息，包括神经元活动和血流动力学反应，从而实现更精确的脑功能分析。

脑机接口范式主要包括交互控制类和状态检测类。根据输入信号的神经通路不同，现有的交互控制类脑机接口范式可以分为主动式范式、反应式范式及混合范式。

（1）主动式范式：主要基于运动节律状态信号，用户主动执行某种思维活动来生成特定的脑电信号，比如运动想象或者心理任务。

（2）反应式范式：主要包括视觉脑机接口、听觉脑机接口、嗅觉脑机接口、触觉脑机接口等通过外部刺激诱发范式，当用户对感官刺激做出反应时，BCI 系统能够检测到大脑活动的变化，并据此执行相应动作。例如通过检测 P300 波来选择屏幕上的字母或图形，实现拼写任务。

（3）混合范式：某几种交互控制类范式进行组合，从而实现在特定场景下的性能优化。

（4）被动式范式：通过分析用户的自然大脑活动来提供关于用户状态（如疲劳、注意力水平、情绪等）的信息，不需用户主动参与，常用于在知情情况下监测用户的认知状态以优化工作或学习效率，例如在工作场所监测员工的疲劳程度以提高安全性。目前研究比较深入的被动式脑机接口范式包括情绪状态、注意力状态、睡眠状态、疲劳状态等。