人类趋向永生，人类寿命不断延长，是历史规律。
人类现在的身体，已经不适应时代发展的需要，这需要一次根本性的变革，而这场变革的核心，我认为就是脑机接口技术。
一方面技术上，50年内应该有革命性突破，另外一方面，人脑+机器身体的模式，将对现有社会结构、关系造成巨大冲击。我们似乎从来没有考虑过这个变化，对社会的影响。
——摘自网友的一段话
前言
脑机接口一直是脑研究中的一个极其重要的技术，这里摘取维基百科的一段话简单介绍一下脑机接口：
脑机接口（英语：brain-computer interface，简称BCI；有时也称作direct neural interface或者brain-machine interface），是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间创建的直接连接通路。在单向脑机接口的情况下，电脑接受脑传来的命令，或者发送信号到脑，但不能同时发送和接收信号[1]。而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。
对脑机接口的研究已持续了超过30年。1990年代中期以来，从实验中获得的此类知识显著增长。在多年来动物实验的实践基础上，应用于人体的早期植入设备被设计及制造出来，用于恢复损伤的听觉、视觉和肢体运动能力。
今天就来讲一下脑机接口的背景现状与现在的状态！
脑机接口的历史
1924
首次发现脑电波
1924年6月，德国耶拿大学的神经内科专家汉斯·贝格尔(Hans Berger）在一名17岁颅骨缺陷的病人头皮上记录到了电流计镜面的微小振动，而这个极微小的电流，正是人类历史上第一次记录到的人脑的电活动，之后发表论文Über das Elektrenkephalogramm des Menschen。
1969
研究人员将猴脑神经元
连接到仪器盘表
1969年，德裔美国神经学家埃伯哈德·费兹(Eberhard Fetz)将猴子大脑中的一个神经元连接到仪表盘。当神经元被触发的时候，仪表盘的指针会转动，完成了人类历史上第一个真正的脑机接口实验。
1973
“脑机接口”（BCI）成为学术词汇
1973年，加州大学洛杉矶分校计算机科学家雅克·维达尔（Jacques J. Vidal）率先使用了“脑机接口”一词来形容一个可以将脑电信号转化为计算机控制信号的系统。他发表了有关“直接脑机交流”的开创性理论和技术建议，创造了脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）一词，将其用于基于视觉事件相关电位的脑机接口系统中，并给出了沿用至今的标准定义。
1978
研究人员在盲人视觉皮层
植入68个电极阵列
1978年，美国视觉脑机接口领域的先驱—威廉·多贝尔（William Dobelle）在一位男性盲人Jerry的视觉皮层植入了68个电极构成的阵列，眼镜上装置的一个小型照相机将信号发送到一台计算机以解码，成功制造了光幻视（又称眼内闪光，是视网膜受到刺激时产生的感觉）。
1988
研究人员提出经典的
P300脑机接口刺激范式
1988年，美国伊利诺伊大学的法威尔（L.A Farwell）和唐钦（E.Donchin）发表论文 “Talking off the Top of Your Head: Toward a Mental Prosthesis Utilizing Event-Related Brain Potentials”提出了著名的“P300拼写器”，并得到了广泛的应用，该范式通过检测电位输出目标字符，帮助瘫痪病人与外界进行通信和交互。
1998
首次将脑机接口装备植入人体内
1998年，埃默里大学研究人员菲利普·肯尼迪（Philip Kennedy）首次将脑机接口装备植入人体内，通过对脑部进行手术，可以用电线将人脑和大型主机相连，实现了人脑对电脑光标的远程控制，研究人员称这项技术为大脑之门（Brain Gate），是BCI研究的一大里程碑。
2000
研究人员从猴子大脑皮层
成功获取脑电信号
2000年，杜克大学教授米格尔·尼科莱利斯（Miguel Nicolelis）在Nature发表了文章“Real-time prediction of hand trajectory by ensembles of cortical neurons in primates”，这一项开创性工作利用在猴子大脑皮层成功获取的脑电信号实时控制千里之外的机器人，真正实现了“Monkey Think，Robot Do”。这项成果推动了人类对神经网络学习机制的理解，标志着人类向可控性假肢迈出的第一步。
2004
实现通过侵入式脑机接口
来控制机械臂
2004年，美国Cyberkinetics公司的“犹他电极”获得了美国食品药物监督管理局（FDA）批准，在9位患者身上展开了运动皮层脑机接口临床试验。四肢瘫痪的马特·内格尔（Matt Nagle）成为了第一位用侵入式脑机接口来控制机械臂的病人。这标志着BCI技术正式由科研走向临床。
2014
一名瘫痪的巴西年轻人，在首个脑控下肢机械外骨骼的帮助下为世界杯开球
2014年，美国杜克大学医学院神经生物学教授米格尔·尼科莱利斯（Miguel Nicolelis）设计了首款脑控外骨骼“Bra-Santos Dumont”，首次实现了在大脑控制外骨骼活动的同时将触感、温度和力量等信息反馈给佩戴者。在当年的巴西世界杯上，一位身披“机械战甲”的截瘫少年用意念开出了第一球。
2016
创造猴脑打字记录
2016年9月，斯坦福大学神经修复植入体实验室的研究者们在两只猴子大脑内植入了脑机接口。通过训练，其中一只猴子创造了新的大脑控制打字的记录——1分钟内打出了莎士比亚的经典台词“To be or not to be, that is the question”。
凭借脑电波在三维空间内实现物体控制
2016年12月，美国明尼苏达大学的贺斌教授（Bin He）和他的团队在没有大脑电极植入的情况下，利用头皮脑电实现了控制复杂三位空间中的物体，包括操纵机器臂抓取、放置物体和控制飞行器飞行。该研究成果有望帮助上百万的残疾人和神经性疾病患者。
2017
利用运动区神经元控制信号
实现脑机接口快速打字
2017年2月，美国斯坦福大学电气工程教授谢诺伊（Krishna Shenoy）和神经外科教授杰米・亨德森（Jaimie Henderson）发表论文“High Performance Communication by People with Paralysis Using an Intracortical Brain-Computer Interface”。文章指出他们开发了一种新的脑机接口，实现了脑区神经元“运动手和手臂”信号的解码并提供了对计算机光标的点击式控制，仅仅通过简单的想象就可以让几名瘫痪人士控制电脑光标精准快速地打字。
2019
研究人员通过解码器将大脑信号转换为语音信息
2019年4月，加州大学旧金山分校（UCSF）的神经外科学家张复伦（Edward Chang）教授与其同事发表论文“Speech Synthesis from Neural Decoding of Spoken Sentences”。他们开发了一种解码器，该解码器能够通过提取控制发声运动脑区的神经活动来实现语音的合成，即使受试者不发出声音读句子，也能实现语音合成。同年7月，该研究团队展示了基于高密度皮质脑电信号模拟的自然问答对话系统，该系统利用在对话中记录下的脑信号，能够确定受试者何时在听说，且能够预测所听说的内容是什么。
Neuralink公司实现脑机接口技术的重大突破
2019年7月，美国太空探索技术公司Space X及特斯拉Tesla的创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）召开发布会，宣布Neuralink公司在脑机接口技术上获重大突破。他们已经找到了一种高效实现脑机接口的方法。这实际上是一套脑机接口系统，利用一台神经手术机器人可以在脑部28平方毫米的面积上植入96根直径只有4-6微米的“线”，总共包含3072个电极位点，然后直接通过USB-C接口读取大脑信号。与以前的侵入式电极相比，新技术不仅对大脑的损伤更小，通道数更多，穿戴也更加美观。
2020
研究人员实现中国侵入式BCI临床“零的突破”
2020年1月，浙医二院与浙江大学团队对一位高位截瘫患者植入犹他电极，患者通过意念控制机械臂实现进食和饮水等动作，由此实现了中国侵入式BCI临床“零的突破”。
2021
斯坦福团队手写输入脑机接口速度创纪录
2021年，斯坦福大学研究员克里希纳·谢诺仪（Krishna Shenoy）团队在Nature杂志封面发表文章称，该团队借助将脑中想象的笔迹转为屏幕文字，实现准确率超过99%的脑机接口打字系统。而且，受试者每分钟输入字符超过90个，是目前脑机接口打字的新纪录，接近健全人每分钟115字符的智能手机打字速度。
研究人员实现脑机接口控制假肢的感觉反馈
2021年，宾夕法尼亚州匹兹堡大学神经科学家Robert Gaunt带领的团队开发了一个机器人手臂，指尖上嵌入了压力传感器，这些传感器采集的信息通过反向的脑机接口送入体感皮层的电极，以唤起合成的触觉，触觉反馈使得假肢的使用感觉更自然。该机器人手臂拿起物体所花费的时间也少了一半，从大约20秒减少到10秒。
2022
开发高速通讯的微创植入脑机接口
2022年7月，清华大学医学院生物医学工程系洪波课题组和解放军总医院功能神经外科合作，发表论文“Intracranial Brain-Computer Interface Spelling Using Localized Visual Motion Response”。他们通过手术前的功能磁共振影像精准定位目标脑区，只用3个颅内电极实现了微创植入脑机接口的打字功能，速度达到每分钟12个字符，每个电极的等效信息传输率达到每分钟20比特。
简单介绍脑机接口
脑机接口 (BCI) 是一种允许大脑与各种机器之间进行通信的系统。它的工作分为三个主要步骤：
- 收集大脑信号：使用不同技术记录大脑产生的信号，例如脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、功能磁共振成像 (fMRI) 等。
- 信号处理：对采集到的信号进行预处理、特征提取，然后应用机器学习技术进行模式识别。
- 输出控制信号：根据大脑信号，控制外部设备，例如机械臂、计算机等。
根据收集大脑信号的方法，BCI可以分为三类：
- 非侵入式 (Non-invasive)：采集EEG信号，将电极放在头皮上。这是最常用的技术，成本低且便携。
- 半侵入式 (Semi-invasive)：使用ECoG电极测量大脑皮层的电活动，需要开颅手术。
- 侵入式 (Invasive)：直接植入电极到大脑内部，用于神经外科手术或瘫痪患者。
脑机接口的现状
近期有一些令人振奋的脑机接口技术进展，让我们来看看：
- 全球首例非人灵长类动物介入式脑机接口试验成功：在北京，研究团队成功实现了非人灵长类动物（猴）的脑机接口脑控机械臂。这一突破对推动脑科学领域研究具有重要意义，标志着我国脑机接口技术跻身国际领先行列1。
- 双向脑机接口芯片研发：中国的衷华脑机接口公司团队成功研发了65000通道双向的脑机接口芯片，居于国际领先水平。这一技术旨在通过植入脑电传感器，实现动物主动控制机械臂，为未来的广泛应用奠定了基础2。
- 高速交流能力的实现：一项研究使用植入的微电极阵列（MEA）识别受试者说话时口面动作相关的脑区神经信号，经过机器学习解码，受试者可以以每分钟62词的速度与人交流，这是以往同类技术最高速度的3倍，已经大大接近了无语言障碍者的自然交流速度（160词/分钟）3。
- 视觉反馈的丰富：另一项研究利用皮层电描记术（ECoG）记录控制口腔和面部肌肉的运动皮层神经活动，同样以机器学习解码。该技术不仅达到每分钟78词的交流速度，还允许虚拟形象根据神经活动模拟出说话者的口型和面部表情，提供了交流中的视觉反馈3。
这些进展表明，脑机接口技术正逐步从实验室走向临床应用，为改善残疾人士的生活质量和推动医疗产业升级提供了巨大潜力。
脑机接口的未来趋势简述
脑机接口（BCI）技术是一个快速发展的领域，未来的趋势显示了几个关键的发展方向：
- 多模态信息交互：未来的脑机接口将不仅仅依赖于电信号，还将结合光、磁、声等多种手段进行信息交互1。
- 增强能力的拓展：脑机融合的能力将从简单的行为增强逐步扩展到感知增强和高级认知能力的增强1。
- 硬件的进步：研究将朝着柔性、无线、微小化、高通量和低功耗的硬件发展1。
- 临床应用：脑机接口技术有望在神经/精神疾病的诊断、治疗和康复等领域引领新的技术发展1。
此外，非侵入式技术由于其对人体伤害较小和技术难度较低的特点，可能会成为主流。而侵入式技术虽然能提供更精确的信号，但面临着长期稳定记录和生物兼容性的挑战2。
随着技术的进步，我们可以期待脑机接口在医疗健康、智能家居、娱乐等领域的应用将变得更加广泛和深入。这些进展将极大地推动人类与机器的交互方式，甚至可能改变我们对于认知和感知的理解。
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