“人和機器的融合才是真正的人工智能。因此，生物智能與腦機接口技術作為人工智能最關鍵的核心技術，將重塑未來產業形態、科學范式和社會結構。值得科學界、產業界，包括國家戰略層面的高度關注和投入。”近日，中國科學院院士鄭海榮在科技創新院士報告廳第15期的演講中表達了對生物智能和腦機接口技術的高度關注和期待。該活動由深圳創新發展研究院、中關村產業轉型升級研究院、深圳企聯等機構共同主辦。

中國科學院院士鄭海榮發表演講。

以下內容根據鄭海榮院士演講記錄整理，經演講者審定：

自從互聯網誕生以來，持續生成了海量數據。個體通過朋友圈、微信、小紅書、抖音等社交媒體平臺，普遍成為了信息的創造者。然而，信息量的激增本身并非關鍵，新時代的核心在于如何將這些數據轉化為生產資料。當數據作為生產資料，結合相應的生產關系如人工智能大模型技術，便能催生新的生產力。因此，人工智能時代的本質，即數據升華為生產力。

圖1 人工智能對人類社會的影響。參考鄭永年《人工智能時代的社會秩序》

如今，我們終于迎來了人工智能爆發的“天時地利人和”：算力的突破、大數據的積累、算法的革新，特別是Transformer架構帶來的注意力機制革命，使得生成式人工智能如ChatGPT、DeepSeek等展現出驚人的創造力。

技術的變革也在重塑全球產業格局。就像英特爾被英偉達超越、諾基亞被智能手機取代一樣，人工智能正在創造新的產業賽道。中國必須抓住新質生產力的發展機遇，DeepSeek等創新成果的出現，讓我們看到了中國科技突破的可能。但與此同時，我們也要認識到人工智能帶來的深層社會變革：數據成為新的生產資料，算法可能形成新的壟斷，社會分層可能加劇。

特別是在醫療健康領域，醫療數據的多源性、海量性、多樣性、實時性及大規模性，為AI技術提供了廣闊的應用場景。而當前醫療體系面臨雙重挑戰：一方面需要突破經驗醫學的固有局限，另一方面亟待實現傳統醫學的現代化轉型，構建更加智能化的診療系統。

圖2 人工智能帶動生物醫學技術變革

一、未來人類掌控人工智能最高形態的抓手——腦機接口

什么是腦機接口？我想給大家一個更生動的理解：科幻電影其實是人類智慧的延伸。比如在《阿凡達》中通過意念駕馭飛龍的場景，這不就是最理想的自動駕駛嗎？阿凡達的想法直接進入飛龍的大腦控制它。這就是腦機接口的本質，通過讀取“大腦神經信號”并寫入“反饋指令”以實現控制的核心原理。

圖3 腦機接口定義

傳統腦機接口（Brain Computer Interface，BCI），構建了大腦與計算系統之間的交互范式。現代智能終端，像智能手機內置的處理器構成微型計算單元，通過觸控、語音等有線通道實現人機交互已初步具備傳統腦機接口特征，然而當前交互維度仍顯匱乏，主要局限于運動指令（如手勢操作）或聲學信號（語音輸入）等初級模式。腦機接口的本質應被重新定義為腦機智能（Brain-Computer Intelligence）交互系統，其核心在于智能維度的對接。

從研究路徑來看，當前的腦機接口研究主要聚焦兩個維度：首先是醫療應用領域，這源于臨床需求的緊迫性。針對中風后運動功能障礙、失明等神經系統疾病患者，通過植入式神經接口實現功能代償已成為最具現實意義的研究方向。其次是基礎認知研究維度，人類對大腦這一“生物宇宙”的認知仍處于初級階段。解析大腦這個由860億神經元構成的復雜系統，需要腦機接口技術作為關鍵的觀測和交互工具，其終極目標是建立生物神經系統與物理計算系統之間的無縫連接，這不僅是技術突破，更是人類認識自我的重要途徑。

圖4 腦機接口—經濟與社會價值

在醫療健康領域，腦機接口技術展現出十分廣闊的應用前景，以神經康復為例，杭州強腦科技（六小龍之一）研發的神經假肢系統已實現重大突破——通過非侵入式電極陣列和神經電識別智能模型，上肢截肢患者能夠精準控制機械臂完成彈鋼琴、書法等動作。這印證了腦機接口技術在運動功能重建、視覺修復、認知增強和情緒調節等方面的巨大潛力。

目前主要存在三種實現腦機接口的范式：侵入式腦機接口、半侵入式接口以及非侵入式接口。

（一）侵入式腦機接口

大腦跟其他器官不同，它被堅硬的顱骨所包裹，侵入式腦機接口通過外科手術將微型電極或傳感器穿透顱骨、硬腦膜，并植入腦實質（如大腦皮層或深部核團），直接記錄單個神經元（或神經元集群）的電活動信號。就像馬斯克Neuralink展示的那樣，這種高密度電極陣列可以精確捕捉到“你想喝水”還是“想說話”這樣的高級認知活動信號。

侵入式腦機接口技術已展現出顯著的應用價值。最基礎的臨床應用是運動功能重建——通過植入神經芯片，脊髓損傷患者能夠重新控制肢體，截肢者可以操作機械假肢完成精細動作。Neuralink最新展示的案例，這項技術正在幫助行動障礙患者重獲生活能力。

圖5 侵入式腦機接口

但這項技術的潛力遠不止于此，腦機接口技術的發展確實正在將科幻場景逐步變為現實。例如，入侵式腦機接口通過高密度微電極來“讀取”大腦信號，解讀漸凍癥患者的大腦信號，像霍金一樣在椅子上坐著動動眼睛就可以把他的想法翻譯出來，還可以做演講。還有“寫入”，如何將外部信息直接輸入大腦，就像激光打印機一樣，把外部存儲的數據直接輸入到大腦里去。如果這項技術成熟了，教育范式將發生革命性變革——傳統的記憶性學習可能被神經可塑性訓練取代，學生不再需要死記硬背，而是通過神經接口直接獲取知識。這將對“傳道授業解惑”的教育本質產生深遠影響，使學習過程更注重思維能力的培養而非知識的機械積累。

（二）半侵入式腦機接口

半侵入式腦機接口是通過微創手術將電極或傳感器植入顱腔內（如硬腦膜外或硬腦膜下），但不穿透腦組織。這項技術相較于侵入式技術，其侵入性較低；相比非侵入式技術，信號分辨率更高。

圖6 侵入式腦機接口

目前，清華大學洪波教授團隊與天壇醫院合作的項目就是典型代表，他們研發的電極系統與腦皮層保持適當距離，既提高了信號質量又降低了風險。這種“若即若離”的技術路線展現了東方智慧，不同應用場景需要差異化的解決方案。博睿康醫療科技與清華大學洪波教授合作研發腦機接口產品NEO，約兩枚硬幣大小，采用近場無線供電和無線傳輸信號，體內無需電池，終身可用。至今已完成三例植入手術，患者術后可通過BCI控制光標、輪椅，驅動氣動手套實現自主喝水等腦控功能，抓握解碼準確率超過90%。

國際上，Precision Neuroscience公司創新性地將電極陣列植入大腦血管系統，利用人體天然的血管通道接近神經活動區域；澳大利亞Synchron公司則開發了可永久植入的血管內傳感器，這種設計與血管支架類似但功能更為復雜，不僅能監測血流還能采集神經信號。

（三）非侵入腦機接口

與需要穿透顱骨的侵入式方案不同，這種技術通過物理場效應——包括光學、聲學、磁學、電化學等多模態傳感手段，實現“隔空取物”般的神經信號采集。通過穿戴式設備（如頭戴電極帽、近紅外傳感器等），從頭皮表面或顱外檢測腦電波（如EEG）、血氧變化（如fNIRS）或磁場信號（如MEG），間接獲取大腦活動信息，因其無需穿透皮膚或顱骨，安全性最高，但信號易受噪聲干擾。

在應用層面，國際上美國卡耐基梅隆大學賀斌團隊2013年利用無創腦機接口技術，實現了意念控制無人機飛行并跨越障礙。2019年首款無創腦控機器人手臂；NeuroLutions公司的IpsiHand上肢康復系統于2021年4月獲得FDA突破性醫療設備認證，是第一個FDA批準用于康復的腦機接口設備。

圖7 非侵入式腦機接口

國內，像杭州強腦科技開發的高精度腦電算法，實現了無創神經信號實時解碼精準控制，他們的產品覆蓋了科研、醫療與消費市場，賦能教育、健康監測與智能假肢控制，打造了消費級腦機交互新場景。

（四）腦機接口技術與應用挑戰

雖然，國內多個科研團隊宣布腦機接口進入臨床階段，能夠幫助患者重建肢體運動功能，并取得了積極進展，但當前的腦機接口仍以科學研究為主，要將腦機接口技術轉化為安全、有效且可推廣的臨床診療方案，仍需克服重大技術挑戰，并經歷嚴格的臨床驗證過程，確保其對廣泛患者群體的適用性和安全性。

圖8 腦機接口技術與應用挑戰

國際上，最受矚目的埃隆·馬斯克創立的Neuralink公司，在侵入式腦機接口的臨床推進方面較為領先，然而，侵入式腦機接口是有創的，電極使用壽命有限，并且只能解讀電極所接觸腦區的信號。

人類大腦經過300萬年進化形成的精密防御系統，會本能地排斥外來植入物，導致電極性能隨時間顯著下降甚至失效。侵入式腦機接口技術面臨的核心挑戰在于生物相容性。而我們追求的理想狀態是：既不破壞這精妙的生物系統，又能與其進行高效“對話”。

因此，開發無需開顱手術、具有更高生物安全性的非侵入式腦機接口技術，通過外部設備解讀和翻譯神經信號以實現控制，是目前重要的研究方向和理想目標。

圖9 理想需求：無創腦信息讀寫

二、腦際通訊是生命體間信息自由鏈接的終極夢想

真正的人工智能是人腦生物智能，生物智能是最高級的智能，生物智能控制整個世界，腦和腦之間的交互，無創無損，本質上是一種腦和腦之間的傳輸通信，生命體之間的信息自由連接的終極載體。

未來研究大腦其實是一種科學的樞紐。近期，我們做了不少關于腦科學的研究，其中利用功能磁共振成像（fMRI）解碼大腦的高級認知活動。傳統的醫學影像，主要用于觀察腦部血管狀態或篩查病變，但我們的目標更進一步：利用功能磁共振成像（fMRI）數據解碼參與者大腦中所想的故事或圖像，嘗試“翻譯”大腦的思維內容。設想一下未來通過掃描大腦，就能推演出你童年看過的某部電影的場景或情感印記。

圖10 功能性磁共振解碼應用 引自Nature、Nature Neuroscience

因此，我們依托深圳市的國家平臺：醫學成像科學與技術系統全國重點實驗室、國家高性能醫療器械創新中心，正在發展一項新的技術——神經電成像技術，我們的目標不僅是提升診療水平，更在于深入地研究腦世界與人類未來的智慧。

無創超聲腦功能成像——利用超聲作為關鍵的工具，從單個神經元到全腦功能進行研究，讓原本“看不見”的神經電活動變得可視化，清晰呈現大腦皮層血管網絡后的神經活動、皮層柱結構及深部核團連接，解讀大腦活動信息，理解思維內容。

利用超聲波精準調控神經系統功能，例如聲遺傳學—視覺調控，調控視神經，將其作為“眼睛腦機接口”；

超聲神經調控—體溫調節,調控體溫，實現類似冬眠的狀態，為星際旅行提供解決方案——“睡一覺就到火星”。

基于此，我們提出原創思想——腦際通訊，是腦與腦之間的通訊，所有人工智能模型最終都應服務于大腦，這項技術的核心在于神經活動的信息編碼、成像與寫入。

圖11 原創思想:腦際通訊

（一）腦信息生物成像

我們最近在觀察研究的神經活動與血管系統的動態關系，比如在癲癇發作時，可以觀察到劇烈的電活動，此時我們特別關注周圍腦血管的供血如何實時變化，以及血流與神經活動之間究竟存在怎樣的關系。關于老年癡呆（阿爾茨海默病）的根源，人們通常認為這純粹是神經元的問題，恐怕不一定是正確的。老年癡呆很有可能是血管的問題，具體來說，可能是由于血管滲透性改變等原因，導致營養物質無法有效輸送到神經元周圍，致使這些神經元被“餓死了”，進而引發認知障礙。

回顧過去，大量針對老年癡呆的藥物研發投入了巨額經費和漫長的時間卻收效甚微，其根本原因或許就在于機制沒找對——如果只盯著神經元本身，卻忽視了“營養進不去”這個關鍵環節，未必能獲得理想的治療效果。

圖12 全腦皮層神經血管耦聯光聲/熒光成像技術

我們在全腦的成像，這里展示的是一個更大視野的動態圖像，呈現了全腦皮層的神經血管熒光成像，這已經超越了傳統“醫學成像”的范疇，它實質上構成了發展腦機接口的一項基礎性技術，因為一旦我們理解了血流的動力學特征與神經元活動的耦合機制，理論上就能夠結合大模型，通過對這些模式的解讀來推測大腦的思維狀態。

（2）腦活動神經調控

圖13 聲場調制與超聲神經調控

從“理解大腦”到“控制大腦”，我們利用超聲波實現無創神經調控：用超聲波去控制神經元放電，能夠跨過顱骨控制大腦神經的活動。就像為大腦安裝了一套“生物打印機”，可以實時“打印”神經指令，讓實驗鼠完全按照預設路徑行走。這些突破使得我們能夠像“遙控器切換電視頻道”一樣，用超聲波精確切換不同腦區的激活模式，為帕金森病、抑郁癥等神經疾病的治療開辟全新路徑。

三、下一代腦機接口技術發展趨勢

腦機接口技術的突破不僅依賴于新型電極材料和器件的開發，更需要對于跨尺度神經生物學的深入理解、復雜神經信息的精準解碼與翻譯技術和高效、安全的無創神經調控寫入技術的發展。腦機接口技術的突破性應用會率先在醫療康復領域實現。例如，通過視覺皮層進行光敏感神經編碼刺激，讓盲人直接生成視覺信號；聽障者可通過聽神經靶向調控重獲聲音感知；等等。

圖14 下一代腦機接口技術發展趨勢 引自Nature Electronics

腦機接口技術的發展引發醫療革新，推動醫療器械的發展，突破物理極限、計算極限、應用極限。以醫療機器人為例，當前醫院應用寥寥無幾，根本原因在于現有機器人還停留在“機械手”階段——即便能完成剝葡萄皮、縫雞蛋殼等高精度操作，但缺乏視覺、觸覺和智能決策能力，本質上仍是“機器”而非“機器人”。因此，真正的醫療機器人最終應該是智慧的機器人，集計算機視覺、觸覺反饋、醫學圖像分析、導航、精密操控、機器學習、遠程控制、人工智能等技術于一身的，這樣的智能機器人才能勝任骨科、腔鏡、血管介入、靶向穿刺等復雜手術，解決醫生在術中的定位困惑，避免誤傷血管等風險。從輔助到協同，實現自主化的突破，否則永遠都是機器，離不開人。

圖15 AI賦能醫療機器人：突破精細操作的極限

這種變革也要求我們反思現有的科研和教育體系。在工業時代，細分專業是為適應就業需求；但在智能時代，機器已取代大量熟練工作，過細的專業劃分反而成為創新的桎梏。所以我認為教育還是要打破學科的界限，因為創新本身并沒有學科的限制，牛頓、愛因斯坦的突破都源于跨界的思維碰撞。

四、人腦智能融合：AI發展的終極圖景

圖16 未來AI：數據智能 → 物理智能 → 生物智能

展望未來，人工智能的發展將沿 “數據智能→物理智能→生物智能”路徑演進。

當前我們正處于第一個階段數據智能時代，將數據作為新型生產資料，借助模型的強大能力，能夠完成以往難以想象的創作和分析工作。計算機處理海量數據的能力解放了人力，使復雜的中長期分析成為可能，這已經為我們帶來了巨大的生產力提升。

人工智能的第二階段是物理智能，我們世界都是物理的，人工智能將與實體世界深度融合，通過與汽車、機器人結合等物理設備的融合，形成一個真正響應人類指令的智能物理網絡。

第三階段是生物智能，通過腦機接口實現人機融合，打破生物與物理世界的界限，讓人類大腦能夠跟物理世界聯通交互、與他人交互。正如圖靈所預見的那樣，人和機器的融合才是真正的人工智能。因此，生物智能與腦機接口技術作為人工智能最關鍵的核心技術，將重塑未來產業形態、科學范式和社會結構。值得科學界、產業界，包括國家戰略層面的高度關注和投入。

（整理者：林美丹。本期活動還邀請到了深圳市電子學會、深圳市人工智能行業協會，深圳市大數據產業協會、深圳數據交易所有限公司、深圳市微波通信技術應用行業協會等機構共同舉辦。）

鄭海榮