办公系统
个人会员
单位会员
首页 新闻中心 新闻资讯 正文

脑机接口三十问(第三期)

2026-08-13

近年来,脑机接口快速走出实验室,成为全球各主要国家前瞻布局的未来产业核心赛道。什么是脑机接口?脑机接口如何实现大脑双向读写?脑机接口怎样链接具身智能、通用人工智能?如何通过脑机接口实现人机交互和共生?为帮助社会公众、科技工作者系统把握脑机接口的内涵外延与发展情况,中国电子学会组织编撰了《脑机接口三十问》。今天推送给大家的是第三期。

第11问:BCI、BMI、BNCI、NCI分别代表什么,有什么关联?

1. BCI(Brain-Computer Interface)脑机接口:全球通用标准术语,覆盖所有人脑与设备交互系统。

2. BMI(Brain-Machine Interface)脑机接口:和BCI的概念常常混用,一般认为更强调大脑与机械设备之间的直接连接,常用于神经假肢、机械臂和运动辅助设备控制领域,与BCI概念高度重叠。

3. BNCI(Brain/Neural Computer Interaction/Interface)脑/神经元计算机交互系统:这类系统通过加入肌肉或眼动信号等其他生理指标来扩展脑机接口,现在更常被称为混合型BCI或多模态BCI。

4. NCI(Neural Computer Interface)神经计算机接口:广义概念,强调神经系统与计算机之间的信息交流,范围通常比BCI更广,包括设备替代或增强受损神经系统功能的其他神经接口技术。

第12问:如何辨析脑机接口、类脑智能、脑际通信?

三者虽都围绕“大脑”概念,但关注对象和技术目标不同:

1.脑机接口(BCI):交互主体是真实人脑以及外部设备,通过采集和解析脑信号,实现人与计算机、机器人或辅助设备之间的信息交互。

2.类脑智能:交互主体是人工智能系统和数字环境,模仿人脑信息处理机制,不与人脑直接连接,利用类脑算法和神经形态芯片提升机器学习和智能计算能力,属于纯AI技术。

3.脑际通信:交互主体是人脑到人脑,利用脑机接口等技术探索不同个体大脑之间的信息传递,目前仅停留在实验室验证,无商用产品。

脑机接口关注“脑与机器连接”,类脑智能关注“机器模拟脑的信息处理”,脑际通信探索“脑与脑之间的信息连接”。未来三者可能融合发展,共同推动智能交互技术进步。

第13问:脑机接口和人工耳蜗、智能假肢、传统神经起搏器有什么关联和区别?

这些技术均可归入广义神经技术或神经接口,但在信号来源、信息方向和功能目标上与脑机接口存在明显区别:

1.人工耳蜗、普通假肢:人工耳蜗把环境声音编码为电刺激并作用于听神经,属于感觉神经假体;多数智能假肢利用肌电、动作或外周神经信号控制。它们通常不测量并解码脑活动,不属于狭义上的脑机接口范畴。目前认为的脑机接口相比这些方式需要具备对大脑意图直接识别的同时,具备大脑对外部设备操控或者信息获取的能力。

2.传统脑起搏器(例如DBS):仅单向输出电刺激调节脑区活动,无脑电信号实时采集、无法形成输入和输出同时具备的交互方式,属于单一神经调控设备。而目前逐渐发展的具备输入输出能力的脑机起搏器可实现实时读取脑电来动态调整刺激强度,概念上才属于借助脑信号实现治疗功能的BCI。

第14问:现阶段脑机接口会读取人的思维吗?如何正确理解“意念控制”?

目前的脑机接口通过算法识别与运动意图、选择意图、注意状态等相关的脑信号,尚且无法读取完整的记忆、想法或个人隐私。所谓意念控制,通常是指用户通过想象动作、关注特定目标或产生特定大脑活动状态,形成可检测的脑生理信号变化,系统再将这些物理信号转换为设备控制指令。例如运动想象BCI可将“想象抬手”的脑活动引发的生理信号转化为机械臂控制指令,而不是直接读取了大脑的想法。

复杂语言、抽象思维和情感状态涉及高度复杂的脑网络活动,目前技术尚无法实现直接读取人的思想内容。未来随着脑科学、人工智能和神经信号解析技术发展,脑机接口有望实现更丰富和精确的人机交流,但在制度上需要解决隐私保护和伦理规范等问题。

第15问:脑电大模型是什么,它对脑机接口产业带来哪些底层变革?

脑电基础模型(也常称脑电大模型)通常是在大规模、异构脑电数据上进行自监督预训练,再针对具体下游任务微调或适配的AI模型基座,目标是学习可迁移的脑电表征。脑电大模型支持情绪、运动、语音多品类解码任务,发展理念对标文本大模型,但训练数据为脑电波信号而非文字。带来四大产业变革:

1.降低设备适配门槛:传统BCI每台设备需单独校准,脑电大模型大幅缩短用户适配时间,提高系统易用性;

2.提升脑机接口对脑电解码的泛化能力:有望解决不同人群脑电特征差异大、脑电特征随时间和不同环境发生飘移,以及脑电特征识别不稳定的行业痛点;

3.轻量化端侧部署:大模型蒸馏后可嵌入消费头环、车载、工业终端,无需依赖云端算力的同时获得超越传统方案的模型能力;

4.催生全新应用:有望实现默念文字转语音、潜意识情绪辅助识别等传统小模型无法完成的复杂任务。


返回列表页

加入会员

学会官微