2025年下半年，硅谷科技圈與“腦機接口”相關的熱點不斷。

年中，馬斯克主導的Neuralink再獲6.5億美元融資，估值達90億美元；其開發適應癥也從為漸凍癥、脊髓損傷等嚴重運動功能障礙患者開發腦控裝置，拓展到失語、失明患者的功能重建。

8月，Sam Altman與其團隊啟動籌建腦機接口初創公司Merge Labs，計劃從OpenAI 融資2.5 億美元，利用超聲技術讀取大腦信號、進行調控。

11月，另一代表公司Synchron獲2億美金D輪融資；Paradromics獲FDA批準，開啟腦機接口用于言語功能重建的人體臨床試驗。

相比海外公司的明星光環與大額融資加身，中國腦機接口創業公司大多務實、低調，在醫療器械嚴格監管的框架下，借助國內臨床資源和醫療優勢，穩步推進臨床試驗、產品優化。

在注冊準入方面，以博睿康、階梯醫療為代表的腦機接口公司所開發的植入系統，已進入國家藥監局創新醫療器械審評的“創新綠色通道”，開展人體臨床試驗，驗證系統的安全性及有效性。

伴隨著人工智能技術的飛速發展，“人機融合”成為更受關注的話題。從治療難治之癥、恢復病人功能，到人體能力增強，腦機接口落地不同場景的時間線是怎樣的？這項新技術，會是碳基生命與硅基生命互聯互通的信息橋梁嗎？深入大腦皮層的柔性電極采集到的單細胞數據集，如何拉升腦機接口應用的天花板？

就一系列問題，36氪訪談了中國科學院腦智卓越中心研究員李雪、趙鄭拓，他們也是階梯醫療的創始人。今年3月，階梯醫療開發的侵入式腦機接口系統，在復旦大學華山醫院完成了中國首例前瞻性臨床試驗；11月該產品進入國家藥監局的“綠色通道”，有望縮短臨床驗證到市場準入的周期。

在被問及“當技術成熟，是否想要植入腦機接口系統時”，兩位90后科學家都給出了肯定的答案。

以下是36氪與李雪、趙鄭拓的對話（經編輯）：

未來5-10年，從救死扶傷到消費醫療

36氪：腦機接口作為一種平臺技術，應用邊界在哪里？

趙鄭拓： 腦機接口目前明確的應用場景主要有三大類 。

腦控類，即信息從大腦向外輸出。比如提取癱瘓患者的運動意圖信息，失語患者的語言意圖信息等，進行解碼，進而對外輸出，實現運動控制或語言表達等。

神經調控類，向大腦的中樞或外周神經系統寫入信息，對于腦疾病等異常狀態進行調控。比如通過深部腦刺激（DBS）調控帕金森、以脊髓刺激器調控疼痛等。

感知覺重建類，如聽覺、視覺重建等。對于喪失了外部攝取信息能力的患者，通過腦機接口把外部信息重新編碼成電信號輸入大腦，產生感知覺。

我們做的是腦機接口平臺技術，需要精確讀取、寫入信息的傳感器，以及信號處理、無線傳輸、解碼編碼技術等。作為平臺公司，我們希望將腦機接口的價值發揮到最大，覆蓋不同應用場景。

36氪：當前關注腦機接口的人群，已從醫療圈拓展到科技、消費圈。你判斷，腦機落地臨床治療、消費場景的時間線，分別是怎樣的？

趙鄭拓：接下來三到五年內，腦機接口治療疾病的臨床價值一定會得到驗證，即改善患者的生活質量、工作能力等。

未來五到十年間，腦機接口的消費醫療屬性會開始展現。它具備通信屬性，是構建人與機器間交互的信息橋梁，能夠變革人機交互的方式、提升效率。

未來，當腦機接口與快速發展的人工智能、軟硬件技術鏈接，通過大腦意念，高效、復雜地控制智能代理設備將成為可能。屆時，通過腦機接口，大腦可與多種外設融為一體，“人機融合”的時代將真正到來，并且是流暢地應用于千家萬戶。

36氪：階梯醫療首款“植入式無線腦機接口系統”的適應癥具體包括哪些？希望為患者帶來什么價值？

趙鄭拓：目前這款產品的適應癥主要針對嚴重運動功能障礙患者。包括脊髓損傷導致的高位截癱、漸凍癥導致的運動障礙，及嚴重中風（如腦干中風）導致的嚴重癱瘓等。

植入式腦機接口的目的，是通過大腦意念直接控制外部的電子設備，以及復雜的物理外設，比如機械臂、機器狗等。

我們希望改善這類患者的生活質量。從基礎的日常生活功能，如翻身、拿杯子，到接入電子世界，如玩游戲、收發Email、處理銀行賬戶等。

同時，也希望幫這類患者恢復生產力。比如有工程設計背景的人可以做3D建模、有電商經驗的患者可以經營網店。不僅幫助患者改善生活質量，還能修復其喪失的就業能力，讓他們感受到自己被社會需要。

36氪：產品形態和植入方式是怎樣的？

李雪：（腦機接口）系統前端最核心的元器件是我們積累了十年的超柔性電極，電極絲厚度僅有發絲的1%，寬度與頭發絲相似。電極彎曲時產生的作用力，與兩個細胞間的互相作用力差不多。這可以對抗人體移動時電極產生的位移，使得我們可以比較穩定地在同一個位置采集信號。

植入過程，是將顱骨局部打薄5毫米左右，形成一個骨槽，把硬幣大小的植入體嵌入顱骨。而后通過顱骨上的穿刺孔，將電極絲微創植入到大腦皮層下約5-8毫米的深度。外科醫生告訴我們，一定程度上，這不能算開顱手術，更接近穿刺手術。

通過植入大腦皮層的超柔性電極，采集單細胞精細神經活動，延遲極低，大約幾十毫秒。植入者幾乎感知不到這種延遲，因為我們大腦產生意圖到手臂執行也需要約100毫秒。通過該植入系統，可以實現對跨平臺電子設備（手機、電腦、iPad）以及物理外設（輪椅、機械臂）的意念控制。

12月4日，階梯醫療發布了第二代高通量無線侵入式腦機接口系統，電極通道數提高至256，應用場景除了“運動控制”，還將拓展到“語言重建”。

來自大腦皮層的“數據飛輪”

36氪：階梯醫療很重視大腦單細胞數據集，為什么？這是否可以理解為構成腦科學“數據飛輪”的關鍵？

趙鄭拓：你說的非常對。此前，我們時常提及腦機接口的“倒金字塔”邏輯：最底層是神經界面，第二層是全系統開發，再往上是臨床可及性，最頂端則是神經科學對大腦的理解。頂端對大腦理解到什么程度，才有可能將它開發或使用到什么程度，這是天花板。

底層的界面系統，支撐了臨床數據獲取的可能性，而這些單細胞數據是提升認知科學理解的關鍵，這種理解反過來能幫助我們做更優的產品設計、開發新的應用場景。

對于腦機接口平臺而言，未來誰掌握了更海量的腦科學數據，誰就更接近新應用場景和技術路徑的定義權。

此前，美國老牌腦機接口項目BrainGate，為四五十例患者植入了腦機系統，所獲得的有限數據，已支撐其輸出了一系列卓有影響的研究成果，如意念打字、語言解碼等。

如果植入患者數量從幾十例變成幾千例、上萬例，所能積累的數據將為人類腦科學研究帶來巨大的價值。

36氪：AI和算法在其中扮演什么角色？是否會用到腦數據大模型？

趙鄭拓：當單一腦區、單一任務積累了大量數據后，就可以像大模型一樣，通過腦數據訓練一個“基座模型”。這個基座模型可以應用到未來的新患者身上，使得他們解碼器的初始性能、腦控性能會大幅提高。

神經網絡算法很適合做復雜數據的解析。但目前我們的腦控指令還相對簡單，比如光標的二維向量信息，或3到5個自由度的控制信息。所以現在采用的算法也相對簡單，十幾萬參數量的循環神經網絡（RNN）差不多就夠用。

未來，要實現更高通量、更復雜的腦控，神經網絡的復雜程度和參數量也會相應提升。我個人認為，現階段人工智能在這方面的發展進程和速度，完全滿足腦機的需求。

AI在應用端也有巨大價值。比如語言解碼，我們不需要解碼出完整的詞匯，只要通過大腦活動把幾十個分類的“語素”信息解碼出來，就可以結合大語言模型，通過上下文語境信息去做預測，能極大地幫助使用者語言信息的解讀。

未來，腦機接口、人與人工智能（具身智能體）的關系，會是一個動態調整、互相配合的過程。有時，我們通過大腦信號給出一個高階指令，智能體通過自身智能去拆分執行；在特定場景下，我們又可以動態調整，對它進行精細的運動指令控制，達成更高階的策略。

腦機接口或成人機融合的“信息橋梁”

36氪：從已經植入腦機接口的患者表現來看，未來人類通過“腦控”，是否可能獲得一些超越常人的能力？

李雪：最初我們選擇研發腦機接口技術，就是想把它做到消費級的應用場景。之所以先做醫療，是因為醫療是必經之路，它既能滿足很多人的實際需求，又能推動我們不斷打磨各項技術。

在這個過程中，我們希望不只是恢復患者的運動能力、感知覺等，更希望幫助患者去探索人類控制的邊界。以前我們用大腦控制四肢，未來用腦機接口控制外設，它的邊界在哪里，是不是可以超過現在人類的水平？我相信一定是可以的。

舉個例子，此前Neuralink有發布一個小游戲，可以測試人控制光標的速度和準確度，正常人可以做到8-10 BPS（Bits Per Second），植入腦機接口的癱瘓患者訓練后，通過大腦信號與機器交互，可以做到9.5 BPS，這已經比很多普通人要快，說明他們在特定方向已有了一定程度的比較優勢。

再補充一個設想，現在所有的設備控制都有“路徑依賴”，比如要讓電腦光標從右下角到達左上角，必須通過鼠標推過去。但實際上，我們可以在大腦里想象這個過程，未來通過解碼大腦海馬體里的空間位置信息，可能實現光標“想象瞬移”。這對于正常人來說，是不可能實現的事情。

另外，對于智能機器人、多個自由度的機械臂等復雜外設，普通人用手柄或語言進行控制，是比較粗糙的。但是，如果通過大腦神經活動編碼的復雜信息，操控多自由度的機械臂，可能會像自己身體的一部分一樣靈活。此前，有頂刊發布研究指出，植入腦機接口器械的患者經過訓練，可自如流暢地控制多個自由度的機械臂。

36氪：當前AI大模型進化速度很快，很多專家對人類未來的教育、就業、乃至存在，充滿了憂慮。你認為，人機融合是一種必然趨勢嗎？

李雪：AI 本該是服務于人的工具，人的意圖才是核心。但我們無法排除，未來 AI 演化出自我意識的可能性。

為了避免人類失去主體地位，不被邊緣化，我認為人機深度融合，是比較必然的趨勢。而融合的關鍵在于“橋梁”，腦機接口扮演的就是人跟機器之間的信息連接橋梁。

如果發展過程中缺乏這一橋梁，AI代表的硅基生命和人類可能會分道揚鑣。如果人工智能能夠無感地成為人的一部分，或者人成為人工智能的一部分，演化出一個更好的群體，那可能會呈現出信息溝通沒有障礙的和諧共存狀態。

舉一個具象的例子：自動駕駛。你可以告訴汽車要從A點到B點，它可以自動規劃路徑、避障。但在任何一個時間節點，人都可以介入接管操控系統，這就是可控地發展。我們并不想出現一種結果，即AI、智能體等脫離控制，讓人喪失對方向盤、剎車片等物理世界的掌控力。人機深度融合，可能是一種更好的狀態。

36氪：如果未來腦機接口技術足夠成熟，作為創始人，你們會率先植入嗎？

李雪：（笑）前段時間，我們還在討論說，自己也想植入一個，想知道到底是一種怎樣的感受。