意念打字、心靈控制、大腦永生…這不是科幻大片，這是過去一年「腦機介面」領域的重磅突破！

近來，兩個研究熱點似乎描繪出了未來世界——技術是生命體，生命是一種機器。

前者的代表是走向神壇的「人工智慧」，其基礎神經網路研究就是模仿人類大腦的神經元，讓機器使用神經元之間處理信息的模式來處理信息；後者的代表是「腦機介面」，用信號加工技術將原始的腦活動轉化為數字命令，這樣，大腦或許可以在脫離身體後得到「永生」。

其實相比火爆到不行的人工智慧、VR或是AR，腦機介面（Brain-Computer Interface，BCI）技術還是稍顯冷門。畢竟一提起「腦機介面」，很多人還都是一臉懵逼。

但是，腦機介面領域最近能引起大家的廣泛關注，還需要感謝「鋼鐵俠」Elon Musk！他在今年3月宣布創立腦機介面公司Neuralink，致力於用侵入式的方式獲取大腦信息。

業界普遍認為，Musk之所以有這樣的動作，在於他對於人工智慧（AI）的悲觀論，他認為AI一定會在未來某一天威脅人類。所以Elon Musk強調了人機共生的重要性，他說道：「人類需要與機器相融合，成為『半機械人』，這樣才能避免在人工智慧（AI）時代被淘汰。」

人工智慧 VS 人類智能

人工智慧對人類的衝擊使得各種輿論層出不窮，而「人機合一」的口號其實並非Elon Musk率先提出。早在上世紀90年代，凱文·凱利就喊出了「人機合一」的口號。然而經過數十年的發展，我們看到機器越來越人性化，甚至在某些領域要遠遠超過人類。而在另一方面，人類的能力卻鮮有進化和提升。難道人類註定要被人工智慧狠狠地拋在身後嗎，剝奪尊嚴成為人工智慧的伺服機器嗎？

對此，人工智慧公司Kernel的創始人 Bryan Johnson認為，是時候將關注的重點放在人類自身。他認為人工智慧只是一個過渡階段，充分融合人工智慧的人類智能（Human Intelligence，HI）才是智能的更高級形態。通過「腦機介面」、神經義肢技術（neuroprosthetics）的方法以增強人類智能HI，將避免人類徹底被人工智慧拋棄的命運。

什麼是「腦機介面」？

「腦機介面」（Brain-Computer Interface，簡稱BCI）是在人或動物腦（或者腦細胞的培養物）與外部設備間創建的直接連接通路。在單向腦機介面的情況下，計算機或者接受腦傳來的命令，或者發送信號到腦（例如視頻重建），但不能同時發送和接收信號。

而雙向腦機介面允許腦和外部設備間的雙向信息交換。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」；

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。

腦機介面實現步驟分析

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。

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（下文創業公司類型中有所涉及）。

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。

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」大事記

1924年，德國精神病學家Hans Berger發現了EEG（腦電圖）。

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（Aotus trivirgatus）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。

2014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8月，8名癱瘓多年的脊髓損傷患者，通過不斷訓練，借用腦機介面控制仿生外骨骼，利用VR技術解決觸覺的反饋問題，他們的下肢的肌肉功能和感知功能得到部分恢復。

2016年9月，斯坦福大學神經修復植入體實驗室的研究者們往兩隻猴子大腦內植入了腦機介面，通過訓練，其中一隻猴子創造了新的大腦控制打字的記錄——1分鐘內打出了12個單詞，即莎士比亞的經典台詞「To be or not to be.That is the question」。

2016年10月，世界第一屆Cybathlon半機械人運動會在瑞士蘇黎世正式拉開帷幕，來自21個國家、一共50支隊伍的殘疾人運動員在輔助設備的幫助下參加比賽。賽事共分為6個比賽項目：動力假肢競賽（上肢和下肢）、外骨骼驅動競賽、功能性電刺激自行車賽、輪椅競賽、腦機交互競賽。

2016年10月13日，癱瘓男子Nathan Copeland利用意念控制的機械手臂和美國總統奧巴馬「握手」，此舉意味著完全癱瘓病人首次恢復了知覺。

2016年11月，荷蘭一名肌萎縮側索硬化（ALS）的閉鎖綜合征女患者de Bruijne將腦機介面技術從實驗室帶入了家庭環境中，無需醫療人員協助也能與他人進行思想交流。腦機介面植入28周後，de Bruijne已經能夠準確和獨立地控制一個計算機打字程序，差不多一分鐘可以打出 2 個字母，準確率達到95%。

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。經過訓練，試驗者利用意識抓取物體的成功率在80%以上，把物體放回貨架上的成功率超過70%。該研究成果有望幫助上百萬的殘疾人和神經性疾病患者。

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。

2017年4月，Facebook在F8大會上宣布了「意念打字」的項目，希望未來能通過腦電波每分鐘打100個字，比手動打字快5倍。專業人士稱，Facebook的「意念打字」是掃描大腦海馬體里語言這塊的信息，記錄說話之前和說話過程中細胞里的變化。從透露的信息獲知，他們嘗試通過血液的溫度信息來做判斷。

腦機介面商業化方向

腦機介面未來的主要應用領域將涵蓋醫療、遊戲娛樂、消費電子、商業分析、軍事國防等各個行業：

?醫療：主要包括幫助患者與外界交流或控制外部設備的輔助腦機介面，以及幫助患者恢復神經功能的康復腦機介面；

?遊戲娛樂：例如在頭戴式VR設備上安裝腦機介面，與感測器的輸入一起為用戶提供更好的遊戲體驗；

?消費電子：機器人、無人機、VR等消費電子產品可將腦機介面、特別是非侵入式腦機介面作為新的人機交互界面。例如，佛羅里達大學於今年4月就舉辦了利用腦機介面控制的無人機比賽，16位提前進行訓練的無人機操作員利用腦電信號控制無人機進行了室內飛行比賽。

?商業分析：可以幫助營銷人員獲取消費者大腦的定量信號，從而更好的了解客戶需求；

?軍事國防：利用腦機介面實現大腦控制的機器人或無人機偵查、重型武器控制、軍人之間的無聲腦電交流等；

而根據Allied Market Research的預測，腦機介面市場將在2020年達到14.6億美元，屆時，醫療和消費電子將是腦機介面的2大主要應用方向。

Top 10 最受歡迎的腦機介面企業

儘管腦機介面技術仍處於早期，但從事消費級腦機介面應用的初創企業正在增多，下面為大家介紹Top 10最受歡迎的腦機介面企業，看看入圍的有哪些？

1. Emotiv

創建時間：2011年；

總部：美國舊金山；

技術路線：非侵入式；

融資記錄：2015年獲得迪士尼旗下創業加速器的種子投資1820美元；

Emotiv早在2007年就推出了一款簡化的科研醫用級的標準EEG檢測設備EPOC，並於此後進行了產品的更新，推出了EPOC+。該產品擁有多達14個檢測電極和2個參考電極，售價僅為799美元。Emotiv還向第三方開發者提拱了SDK。在第三方應用的配合下，用戶可以用腦電波發出指令，控制其他設備。

2015年，Emotiv推出了更加親民化的產品Emotiv Insight，使用了5個檢測感測器和2個參考電極，售價僅為299美元。該產品可以檢測到注意、集中、參與、興趣、激動、親密、放鬆以及壓力8種行為現象，識別眨眼、皺眉、吃驚、微笑以及咬牙等表情，而且殘障人士可用它來控制輪椅、駕駛汽車、創作音樂、控制飛行器、遊戲等。

2. BrainCo

創建時間：2014年；

總部：美國波士頓；

技術路線：非侵入式；

融資記錄：2016年12月獲得了550萬美元的Pre-A輪風險投資；

BrainCo公司由哈佛大學腦科學中心科學家和MIT工程師聯合組成。其研發的可穿戴產品將涉及學生注意力培訓、睡眠管理、智能家居控制、腦交流技術、腦疾病、神經疾病早期預防、疼痛測量等領域。

公司在今年CES上推出了名為Lucy和Focus 1的兩個非侵入式產品系列。Lucy可用來控制智能玩具、無人機、智能家居產品等。而主打教育市場的Focus 1則分為Focus EDU和Focus Family兩個版本，Focus EDU用於在課堂上便於老師實時監控學生的注意力程度，以便調整教學方式，Focus Family則在家庭內使用，並配有名為Focus Oasis的手機App，在查看實施監控數據的同時，也提供可提高注意力的小遊戲。

3. NeuroSky

創建時間：2004年；

總部：美國聖何塞；

技術路線：非侵入式；

融資記錄：2013年獲得2790萬美元融資；

NeuroSky目前的主打產品為MindWave，僅擁有夾在耳垂的參考電極和額頭的檢測電極，售價不足100美元。除產品本身外，該公司還推出了NeuroSky App Store以及NeuroSky Research Tools，前者包括了與第三方開發者共同開發的超過100款MindWave相關應用；後者包括NeuroView和 NeuroSky Lab兩款應用（售價499美元），旨在幫助理解腦電信號的行為。

此外，該公司也生產晶元提供給其它腦機介面公司使用，包括可直接用於可穿戴設備的全球最小ECG（心電圖）晶元BMD 101和可用於監測睡眠、VR等領域的EEG模塊TGAM。

4. Kernel

總部：美國波士頓／洛杉磯；

技術路線：侵入式神經結網；

融資記錄：2016年10月，Kernel 獲得了一輪 1 億美元的融資；

該公司主要研究方向是通過植入可診斷的大腦假體，以幫助那些有記憶問題的人們。簡單來說，在未來，醫生會給上述病患的大腦里植入Kernel研發的微型裝置，而這個植入的裝置的電極會通過發電來刺激某些神經元來幫助大腦工作，比如把輸入大腦的外界信息轉化為長期記憶。

5. MindMaze

創建時間：2012年；

總部：瑞士洛桑；

技術路線：非侵入式；

融資記錄：已完成兩輪融資，總金額為1.085億美元；

MindMaze是一家強大的神經科學公司，專註於將虛擬現實和運動捕捉跟大腦機器界面結合，幫助病人從創傷中恢復。這家成立僅四年多的公司的技術已經在歐洲獲得監管機構批准。風險投資研究公司PitchBook認為MindMaze是虛擬現實領域中最好的三所公司之一。

MindMaze目前正在構建一個結合VR、腦成像、計算機圖形學和神經科學的平台。通過一個集成到可穿戴式頭顯和3D動捕相機的用戶界面，為神經系統疾病患者創造VR和AR環境。他們旨在為患有腦損傷的患者提供多感覺反饋，以在康復期間刺激運動功能。這是第一個通過意念驅動的VR/AR和動捕遊戲系統。你就如同置身於一個模擬，通過自己的意念來操縱結果。

6. InteraXon

創建時間：2007年；

總部：加拿大多倫多；

技術路線：非侵入式；

融資記錄：2015年完成1000萬美元B輪融資；

InteraXon是Muse腦控耳機的開發團隊，而Muse是一款舒適、輕便而且擁有4個腦電波感測器的可穿戴設備，它藉助接觸前額的感測器來讀取人腦神經元之間交流的腦電波，解碼腦電波之後可以用來控制應用程序、遊戲，舒緩壓力，提高記憶力和注意力，最終可以讓佩戴者用意念來控制自動化設備。

7. NeuraLink

創建時間：2017年；

總部：美國舊金山；

技術路線：侵入式；

2017年3月，SpaceX及特斯拉創始人「鋼鐵俠」埃隆·馬斯克（Elon Musk）成立了這家名為Neuralink的新公司，旨在探究他所說的「神經花邊」（neural lace）技術。

Musk表示，在未來大約四年內，Neuralink希望能夠銷售一款設備，幫助治療嚴重腦疾病，例如中風、癌症病變、癱瘓、記憶問題。

8. BrainGate

總部：美國羅德島；

技術路線：侵入式；

BrainGate是一家專註於大腦植入技術的公司。他們將感測器植入癱瘓病人腦中，監測他們的腦活動，並將用戶的意識轉換為電腦指令。

9. g.tec

創建時間：1999年；

總部：奧地利；

技術路線：非侵入式；

融資記錄：未知；

g.tec是一家產、學、研一體式發展的企業，負責製造生產g.HIamp 等各類腦機介面設備多年，具有專業的高科技攜帶型用於多模式生物電信號採集研究的生理信號處理平台，涵蓋領域包括電子工程、工業設計、人工智慧及機器人研究、計算機科學、虛擬現實研究、生物醫學工程、通信工程等領域。

g.tec在1999年就開發了第一個商用BCI系統，該系統在全球超過60個國家發售。g.tec產品能夠應用於所有的BCI領域（運動圖像，P300，穩態視覺誘發電位和皮層慢電位），在幾個小時內就可以開始您的腦機介面研究。

10. BrainMaster

總部：美國貝德福德；

技術路線：非侵入式；

融資記錄：未知；

BrainMaster致力於開發臨床級的設備和軟體，用於EEG和生物反饋的臨床或研究用途，提供神經反饋裝置和系統，為EEG評估提供高質量解決方案。

腦機介面的中國勢力

據了解，我國的腦機介面研究起步雖然較晚，但也取得了一批成果：

2010年我國國家自然科學基金委員會「視聽覺信息的認知計算」重大研究計劃就資助了「首屆中國腦機介面比賽」。

2012年，浙江大學的科學家就宣布他們運用信息和通訊技術成功提取並破譯了猴子大腦發出的抓、勾、握、捏四種手部動作的神經信號。

2016年，「腦科學和類腦研究」——中國腦計劃被列入「十三五」規劃綱要中的國家重大科技創新和工程項目。中科院還於今年初成立包含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。目前來看，腦科學研究應用主要集中在兩個領域：一是腦疾病的診斷和治療；另一大應用方向就是「類腦智能」，也就是時下資本圈很熱的人工智慧。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。

而說到成功獲得融資的突出企業，中國也有這麼一家——就是位於深圳的雲睿智能EEGSmart，這家公司也曾經在去年拿到了深圳前海投資的千萬元級別的融資，具體數額沒有透露。該公司的研究方向是「通過採集、分析大腦的實時腦電波用於大腦與外部實現意念交互」，就在去年，公司還推出了一款腦外的腦機介面產品，能夠通過檢測腦波判斷人的情緒狀態，給用途對應推送符合相應情緒的音樂，或者基於腦電波生成一幅抽象畫等等，使用者還能夠可以觀察到自己的腦波狀態，如專註度、冥想度、興奮度等。

腦機介面未來展望

在科學家的心中，理想狀態下的腦機交互需要的是一種「共同適應」的雙向腦機介面，即電子元件和大腦共同學習，並在學習過程中同大腦不斷進行交流反饋。

理想很豐滿，但現實卻很骨感。目前最複雜的雙向腦機介面，也僅僅能做到記錄並刺激神經系統，較少涉及如記憶、思維、想像等高級認知活動。

而且除了技術上的挑戰外，腦機介面技術的發展也引發著爭議。德國魯爾大學哲學研究所終身教授漢斯·馬丁塞斯就曾提出倫理方面的質疑：追求完美固然是人類的美好願望，但通過技術去改變一個人是否是合理的？增強到什麼程度是合適的？尤其當人類對大腦的結構功能、情感和道德之間的關係尚缺乏準確的科學理解的情況下。

此外也有學者擔憂，通過腦機介面最後完成的操作，不是腦部思維的神經活動直接作用運動神經的結果，而是經過演算法的轉換引發的動作，如果有負面後果，引起責任應該歸誰。

儘管面臨許多問題，科學家對腦機介面技術的未來仍感到樂觀。專家普遍認為，突破人腦與機器壁壘的大門正在緩緩開啟，前路漫漫，但充滿希望。

最後用《科學美國人》上的一句話來結尾：「我們所想像的一切，都將變為現實。」

參考資料：

《量子信息和類腦智能納入「十三五」國家基礎研究規劃》，中科院微電子研究所，2017年6月；

《中美首份8000字長文解析，腦機介面有多牛》，矽谷Live（服務號guigumitanv）；

《Brain Computer Interfaces – 10 Startups to Watch》，Nanalyze，2017年2月；

《Brain Computer Interface: The End of Keyboards & Mice?》，Nanalyze，2017年1月；

《How Brain-computer Interfaces Work》，Ed Grabianowski；

撰稿：米洛 編輯：唐學菲

安在

（ID:AnZer_SH）

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