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全球(qiu)腦機接口(kou)（BCI）醫療器械技術(shu)與市(shi)場(chang)(chang)正經歷(li)快速發展，非侵入(ru)式(shi)(shi)技術(shu)（如(ru)EEG、fNIRS）以其安全性和易用性在(zai)消費(fei)電子和初步醫療領域廣泛應(ying)用，而侵入(ru)式(shi)(shi)技術(shu)（如(ru)ECoG、深(shen)腦電極）則(ze)憑借高信號質量(liang)在(zai)復雜醫療康(kang)(kang)復中展現出巨(ju)大(da)潛(qian)力(li)。人工智能驅動的(de)解碼算(suan)法、神(shen)經調控與反(fan)饋技術(shu)是關(guan)鍵驅動力(li)。醫療康(kang)(kang)復是當前(qian)主(zhu)要市(shi)場(chang)(chang)，軍事(shi)、消費(fei)電子和游戲(xi)娛(yu)樂(le)領域潛(qian)力(li)巨(ju)大(da)。北美市(shi)場(chang)(chang)領先(xian)，亞太地區增(zeng)長迅速，政策支持和倫理(li)規(gui)范(fan)是未來發展的(de)重要考量(liang)。

 

1. 腦機接口(kou)技術(shu)概覽與分(fen)類

 

1.1 腦(nao)機接(jie)口定義與(yu)基本原理(li)

 

腦(nao)機接口（Brain-Computer Interface, BCI）是一(yi)種在(zai)人(ren)(ren)或動物(wu)大(da)腦(nao)與(yu)外(wai)(wai)部設備(bei)之(zhi)間(jian)建(jian)立的(de)(de)(de)(de)(de)直接連接通路，旨在(zai)實現(xian)大(da)腦(nao)與(yu)計算機或其他(ta)電(dian)子設備(bei)之(zhi)間(jian)的(de)(de)(de)(de)(de)信息交(jiao)(jiao)換和(he)控(kong)制(zhi)。其核(he)心原(yuan)理(li)在(zai)于通過識(shi)別(bie)(bie)和(he)解讀大(da)腦(nao)活(huo)動時產生(sheng)的(de)(de)(de)(de)(de)特定神(shen)經信號（如(ru)(ru)腦(nao)電(dian)波），將這些信號轉(zhuan)化為能(neng)(neng)夠被計算機識(shi)別(bie)(bie)和(he)處理(li)的(de)(de)(de)(de)(de)指令，從(cong)而使(shi)人(ren)(ren)或動物(wu)能(neng)(neng)夠不依賴(lai)于常(chang)規的(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)經和(he)肌(ji)肉輸出通路，直接通過“意念”來控(kong)制(zhi)外(wai)(wai)部設備(bei)或與(yu)環境進行交(jiao)(jiao)互。這一(yi)過程通常(chang)涉及(ji)(ji)信號的(de)(de)(de)(de)(de)采集、預處理(li)、特征提取、模式識(shi)別(bie)(bie)（解碼）以及(ji)(ji)反饋等關(guan)鍵(jian)環節(jie)。腦(nao)機接口技(ji)術不僅能(neng)(neng)夠將大(da)腦(nao)的(de)(de)(de)(de)(de)意圖(tu)傳(chuan)遞給外(wai)(wai)部設備(bei)，實現(xian)對(dui)外(wai)(wai)部世界(jie)的(de)(de)(de)(de)(de)操控(kong)，例如(ru)(ru)控(kong)制(zhi)機械(xie)臂、輪椅或進行打字等；同時，它也能(neng)(neng)夠將外(wai)(wai)部設備(bei)的(de)(de)(de)(de)(de)信息反饋給大(da)腦(nao)，例如(ru)(ru)通過電(dian)刺(ci)激等方式讓大(da)腦(nao)產生(sheng)特定的(de)(de)(de)(de)(de)感(gan)覺或感(gan)知，形(xing)成雙向(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)交(jiao)(jiao)互閉環。這種技(ji)術的(de)(de)(de)(de)(de)出現(xian)，為神(shen)經系統疾病患者的(de)(de)(de)(de)(de)功(gong)能(neng)(neng)恢復、人(ren)(ren)機交(jiao)(jiao)互方式的(de)(de)(de)(de)(de)革新(xin)以及(ji)(ji)腦(nao)科(ke)學(xue)研究(jiu)的(de)(de)(de)(de)(de)深(shen)入提供了前所未有(you)的(de)(de)(de)(de)(de)可能(neng)(neng)性(xing)。

 

腦(nao)機接(jie)(jie)口(kou)系統的(de)工作流程(cheng)可以概括為以下幾個步驟：首先(xian)，通過特(te)定的(de)傳感(gan)器(qi)（如(ru)電(dian)極(ji)）采集大腦(nao)活動產生的(de)原始(shi)神經(jing)信(xin)號(hao)(hao)，這些(xie)信(xin)號(hao)(hao)可以是電(dian)生理信(xin)號(hao)(hao)（如(ru)EEG、ECoG、Spikes）、代謝(xie)信(xin)號(hao)(hao)（如(ru)fNIRS、fMRI）等(deng)(deng)。由(you)于(yu)采集到(dao)的(de)原始(shi)信(xin)號(hao)(hao)通常夾雜著各種(zhong)噪聲和(he)干擾(rao)，因此需要(yao)進行預(yu)處理，包括放大、濾(lv)波、去(qu)噪等(deng)(deng)，以提(ti)(ti)高信(xin)號(hao)(hao)的(de)質量和(he)信(xin)噪比(bi)。接(jie)(jie)著，從預(yu)處理后的(de)信(xin)號(hao)(hao)中(zhong)提(ti)(ti)取(qu)出能夠反(fan)映大腦(nao)意(yi)(yi)圖(tu)或(huo)狀態(tai)的(de)特(te)征(zheng)，這些(xie)特(te)征(zheng)可以是時(shi)域特(te)征(zheng)、頻域特(te)征(zheng)或(huo)空域特(te)征(zheng)等(deng)(deng)。然后，利用(yong)(yong)機器(qi)學習、模式識(shi)別等(deng)(deng)算(suan)法(fa)對(dui)提(ti)(ti)取(qu)的(de)特(te)征(zheng)進行解(jie)碼，將其轉化為具(ju)體的(de)控制(zhi)(zhi)指令或(huo)對(dui)大腦(nao)狀態(tai)的(de)評估。最后，這些(xie)指令被用(yong)(yong)于(yu)控制(zhi)(zhi)外(wai)部設備（如(ru)假肢、機器(qi)人、計算(suan)機光標等(deng)(deng)），同時(shi)，外(wai)部設備的(de)狀態(tai)或(huo)執(zhi)行結果也可以通過特(te)定的(de)反(fan)饋機制(zhi)(zhi)（如(ru)視(shi)覺(jue)(jue)、聽覺(jue)(jue)、觸覺(jue)(jue)或(huo)直接(jie)(jie)神經(jing)刺激）傳遞給用(yong)(yong)戶(hu)，幫助用(yong)(yong)戶(hu)調整其意(yi)(yi)圖(tu)或(huo)行為，形成(cheng)一個閉(bi)環控制(zhi)(zhi)系統。這種(zhong)閉(bi)環交互對(dui)于(yu)提(ti)(ti)高腦(nao)機接(jie)(jie)口(kou)系統的(de)性(xing)能和(he)用(yong)(yong)戶(hu)體驗至關重要(yao)。

 

1.2 技術分類(lei)：非侵(qin)入式與(yu)侵(qin)入式

 

腦(nao)機接(jie)口技術根據其(qi)信(xin)(xin)號(hao)(hao)采集方式與大腦(nao)的接(jie)觸程度，主(zhu)要可以分為(wei)非侵(qin)入式（Non-invasive BCI）、侵(qin)入式（Invasive BCI）和半侵(qin)入式（Semi-invasive BCI）三大類。這種分類方式直接(jie)關系到(dao)信(xin)(xin)號(hao)(hao)的質量、安全性、操作的便捷性以及(ji)潛在(zai)的應用(yong)場景(jing)。

 

非侵(qin)(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)腦(nao)(nao)機接口 是指(zhi)無需進行外科手術(shu)(shu)(shu)，通(tong)過(guo)在頭(tou)皮表面(mian)放置傳(chuan)感器（如(ru)電(dian)(dian)極帽(mao)、近紅外光(guang)學(xue)(xue)探頭(tou)等）來采(cai)集大腦(nao)(nao)活(huo)動信號(hao)(hao)的(de)(de)技(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)。最(zui)常見的(de)(de)非侵(qin)(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)技(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)是腦(nao)(nao)電(dian)(dian)圖（Electroencephalogram, EEG），它通(tong)過(guo)記錄頭(tou)皮表面(mian)的(de)(de)電(dian)(dian)位變化來反(fan)映(ying)大腦(nao)(nao)的(de)(de)神(shen)經(jing)(jing)電(dian)(dian)活(huo)動。其(qi)他非侵(qin)(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)技(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)還包(bao)括功能(neng)性近紅外光(guang)譜（functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS），它通(tong)過(guo)測量大腦(nao)(nao)皮層(ceng)血流動力學(xue)(xue)變化來間接反(fan)映(ying)神(shen)經(jing)(jing)活(huo)動。非侵(qin)(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)技(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)的(de)(de)最(zui)大優勢在于其(qi)安全性和易(yi)用性，用戶無需承(cheng)受手術(shu)(shu)(shu)風(feng)險，設備佩(pei)戴相對(dui)方便，因此更容(rong)易(yi)被大眾接受，并(bing)且在科研、消費電(dian)(dian)子、初步的(de)(de)醫(yi)療(liao)康復(fu)等領域有廣泛的(de)(de)應用前景。非侵(qin)(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)技(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)采(cai)集到的(de)(de)信號(hao)(hao)通(tong)常受到顱骨、頭(tou)皮等組織的(de)(de)衰減和干擾，空間分(fen)辨率較低，信噪比較差，難(nan)以精確(que)捕捉(zhuo)深(shen)層(ceng)腦(nao)(nao)區的(de)(de)神(shen)經(jing)(jing)活(huo)動細(xi)節，這在一定程度上限制(zhi)了(le)其(qi)解(jie)碼復(fu)雜意圖和控制(zhi)精細(xi)動作的(de)(de)能(neng)力。

 

侵入(ru)(ru)(ru)式(shi)腦(nao)機接(jie)口 則需要通過神(shen)經(jing)(jing)外科(ke)(ke)手術將電(dian)(dian)(dian)極(ji)或傳感(gan)器(qi)直接(jie)植入(ru)(ru)(ru)到大(da)腦(nao)皮(pi)層(ceng)或深(shen)部(bu)(bu)(bu)腦(nao)區，以(yi)(yi)(yi)(yi)記(ji)錄單個神(shen)經(jing)(jing)元或神(shen)經(jing)(jing)元集群的(de)(de)(de)(de)(de)電(dian)(dian)(dian)活(huo)動(dong)。常見的(de)(de)(de)(de)(de)侵入(ru)(ru)(ru)式(shi)技術包(bao)括皮(pi)層(ceng)腦(nao)電(dian)(dian)(dian)圖（Electrocorticography, ECoG），它(ta)將電(dian)(dian)(dian)極(ji)陣列(lie)(lie)放置在(zai)大(da)腦(nao)皮(pi)層(ceng)表(biao)面，記(ji)錄皮(pi)層(ceng)表(biao)面的(de)(de)(de)(de)(de)電(dian)(dian)(dian)活(huo)動(dong) ；以(yi)(yi)(yi)(yi)及深(shen)部(bu)(bu)(bu)腦(nao)刺(ci)(ci)激(ji)（Deep Brain Stimulation, DBS）中使用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)深(shen)腦(nao)電(dian)(dian)(dian)極(ji)，它(ta)可以(yi)(yi)(yi)(yi)記(ji)錄深(shen)部(bu)(bu)(bu)腦(nao)核團的(de)(de)(de)(de)(de)電(dian)(dian)(dian)活(huo)動(dong)，同(tong)時也用(yong)于(yu)(yu)(yu)神(shen)經(jing)(jing)調(diao)控。還有更(geng)(geng)精(jing)(jing)細(xi)的(de)(de)(de)(de)(de)微電(dian)(dian)(dian)極(ji)陣列(lie)(lie)，可以(yi)(yi)(yi)(yi)直接(jie)記(ji)錄單個神(shen)經(jing)(jing)元的(de)(de)(de)(de)(de)動(dong)作電(dian)(dian)(dian)位（Spikes）或局部(bu)(bu)(bu)場電(dian)(dian)(dian)位（Local Field Potentials, LFPs）。侵入(ru)(ru)(ru)式(shi)技術的(de)(de)(de)(de)(de)最(zui)大(da)優勢(shi)在(zai)于(yu)(yu)(yu)能(neng)夠獲取高(gao)質量、高(gao)時空(kong)分(fen)辨(bian)率的(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)經(jing)(jing)信號，信噪比(bi)高(gao)，能(neng)夠更(geng)(geng)準確(que)地解(jie)碼復(fu)雜的(de)(de)(de)(de)(de)運動(dong)意圖和認知狀態，從而(er)實(shi)現更(geng)(geng)精(jing)(jing)細(xi)、更(geng)(geng)快速的(de)(de)(de)(de)(de)外部(bu)(bu)(bu)設備控制。同(tong)時，侵入(ru)(ru)(ru)式(shi)接(jie)口還可以(yi)(yi)(yi)(yi)實(shi)現精(jing)(jing)確(que)的(de)(de)(de)(de)(de)電(dian)(dian)(dian)刺(ci)(ci)激(ji)反饋(kui)，直接(jie)調(diao)控神(shen)經(jing)(jing)活(huo)動(dong)。侵入(ru)(ru)(ru)式(shi)技術面臨著手術風(feng)險(xian)、潛在(zai)的(de)(de)(de)(de)(de)感(gan)染(ran)、免疫(yi)排斥反應、生物相容性(xing)、電(dian)(dian)(dian)極(ji)長(chang)期穩定性(xing)以(yi)(yi)(yi)(yi)及倫理(li)等方(fang)面的(de)(de)(de)(de)(de)挑(tiao)戰(zhan)，這些因(yin)素限(xian)制了其廣泛應用(yong)，目前主(zhu)要應用(yong)于(yu)(yu)(yu)嚴重的(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)經(jing)(jing)系統疾病患者和科(ke)(ke)研領域。

半侵入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)(shi)腦機接(jie)口 介于非侵入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)(shi)和(he)(he)侵入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)(shi)之間，通常需(xu)要(yao)手術將電極(ji)放置在(zai)顱骨下(xia)方(fang)、硬(ying)(ying)腦膜外(wai)或蛛網膜下(xia)腔，比非侵入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)(shi)更接(jie)近腦組(zu)織，但不像侵入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)(shi)那樣直接(jie)插入(ru)(ru)(ru)(ru)腦實質(zhi)。清華大學(xue)研發的NEO腦機接(jie)口系(xi)統，將電極(ji)植入(ru)(ru)(ru)(ru)硬(ying)(ying)腦膜外(wai)部，旨在(zai)兼顧信號質(zhi)量和(he)(he)安(an)全性(xing)。半侵入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)(shi)技(ji)術在(zai)一定程度上可以改善(shan)信號質(zhi)量，同時降低(di)侵入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)(shi)技(ji)術帶來的部分風(feng)險，但仍需(xu)手術植入(ru)(ru)(ru)(ru)，其長期安(an)全性(xing)和(he)(he)有效性(xing)仍在(zai)研究和(he)(he)評估中。

 

2. 非(fei)侵入(ru)式腦(nao)機接口技術分析

 

2.1 主(zhu)流(liu)技術：腦電圖(tu) (EEG)

 

腦(nao)電(dian)圖（Electroencephalogram, EEG）是目前(qian)應用(yong)最為廣泛(fan)和研究最為深入(ru)(ru)的(de)(de)非侵入(ru)(ru)式腦(nao)機接(jie)口技術(shu)。其基本(ben)(ben)原理(li)是通過(guo)在(zai)頭皮表(biao)面放置多個電(dian)極，記錄大腦(nao)皮層(ceng)神經元群同(tong)步活動(dong)(dong)(dong)產(chan)生的(de)(de)突觸后電(dian)位(wei)總和，這些電(dian)位(wei)變化經過(guo)放大和濾波處理(li)后，形成EEG信(xin)號。EEG信(xin)號具(ju)有(you)較(jiao)(jiao)高的(de)(de)時間(jian)分辨率(lv)（可達毫秒級），能夠捕捉到快(kuai)速的(de)(de)神經活動(dong)(dong)(dong)變化，但其空(kong)間(jian)分辨率(lv)相(xiang)對較(jiao)(jiao)低(di)，主(zhu)要反映大腦(nao)皮層(ceng)表(biao)面的(de)(de)電(dian)活動(dong)(dong)(dong)，且信(xin)號容易受到顱骨、頭皮、眼動(dong)(dong)(dong)、肌(ji)電(dian)等生理(li)偽(wei)跡以及環境電(dian)磁噪聲的(de)(de)干擾。盡(jin)管如此，EEG因其無創、操作簡便、成本(ben)(ben)相(xiang)對較(jiao)(jiao)低(di)以及便攜(xie)性等優(you)點，在(zai)腦(nao)機接(jie)口研究和應用(yong)中占據(ju)了(le)主(zhu)導地(di)位(wei)，尤其是在(zai)科研、神經反饋(kui)訓練(lian)、認知狀態監測、以及部分醫療康復(fu)和消(xiao)費(fei)級產(chan)品中得到了(le)廣泛(fan)應用(yong)。

 

EEG腦(nao)機接(jie)口(kou)的(de)(de)(de)實現(xian)主要依賴于(yu)對特定(ding)腦(nao)電(dian)特征的(de)(de)(de)識別和(he)(he)(he)解(jie)碼(ma)。常見的(de)(de)(de)EEG特征包(bao)括事件相(xiang)關電(dian)位(wei)（Event-Related Potentials, ERPs），如(ru)(ru)P300，它(ta)是在特定(ding)刺激事件發生后約300毫秒左(zuo)右出(chu)現(xian)的(de)(de)(de)一(yi)個正向(xiang)電(dian)位(wei)偏轉，常用(yong)于(yu)基于(yu)oddball范式的(de)(de)(de)拼寫(xie)系統或(huo)目標(biao)識別任務。穩(wen)態視覺(jue)(jue)誘發電(dian)位(wei)（Steady-State Visual Evoked Potentials, SSVEPs）是另(ling)一(yi)種常用(yong)的(de)(de)(de)特征，當受試(shi)者注視以特定(ding)頻率(lv)(lv)閃爍的(de)(de)(de)視覺(jue)(jue)刺激時，其枕葉視覺(jue)(jue)皮(pi)層會產(chan)生與刺激頻率(lv)(lv)及(ji)其諧(xie)波(bo)頻率(lv)(lv)鎖相(xiang)的(de)(de)(de)腦(nao)電(dian)響應，通過識別這(zhe)些(xie)頻率(lv)(lv)成(cheng)分(fen)即可判(pan)斷(duan)受試(shi)者注視的(de)(de)(de)目標(biao)，SSVEP具有(you)較高的(de)(de)(de)信息(xi)傳輸率(lv)(lv)。基于(yu)運動想象(xiang)（Motor Imagery, MI）的(de)(de)(de)EEG腦(nao)機接(jie)口(kou)也備受關注，當受試(shi)者想象(xiang)身體某(mou)部(bu)位(wei)（如(ru)(ru)左(zuo)手(shou)、右手(shou)、腳）運動時，感覺(jue)(jue)運動皮(pi)層的(de)(de)(de)μ節律(lv)（8-12Hz）和(he)(he)(he)β節律(lv)（13-30Hz）會出(chu)現(xian)事件相(xiang)關去同(tong)步(bu)化（Event-Related Desynchronization, ERD）和(he)(he)(he)事件相(xiang)關同(tong)步(bu)化（Event-Related Synchronization, ERS）現(xian)象(xiang)，通過解(jie)碼(ma)這(zhe)些(xie)節律(lv)的(de)(de)(de)能量變化可以識別運動意圖，應用(yong)于(yu)控制輪(lun)椅、機器人或(huo)進行(xing)神經(jing)康復訓練(lian)。近年來，隨著信號(hao)(hao)處理和(he)(he)(he)機器學習算法的(de)(de)(de)進步(bu)，EEG信號(hao)(hao)解(jie)碼(ma)的(de)(de)(de)準確(que)性和(he)(he)(he)魯棒性不斷(duan)提(ti)高，例(li)如(ru)(ru)利用(yong)深度學習模型直接(jie)從原始EEG信號(hao)(hao)中提(ti)取(qu)特征并(bing)進行(xing)分(fen)類，取(qu)得了(le)顯著進展。

 

2.2 新興技術：功能性近紅外光譜(fNIRS) 等

 

功能(neng)性近(jin)紅外(wai)光(guang)(guang)譜(pu)（functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS）是近(jin)年來發(fa)展(zhan)(zhan)迅速的(de)(de)(de)(de)一種非侵入式腦功能(neng)成像(xiang)技術，在腦機接口領(ling)域(yu)也展(zhan)(zhan)現出巨大(da)(da)的(de)(de)(de)(de)應用潛(qian)力。fNIRS的(de)(de)(de)(de)原理(li)是利(li)用近(jin)紅外(wai)光(guang)(guang)（通常(chang)波長在650-950nm之間）穿透生物組織的(de)(de)(de)(de)能(neng)力，測量大(da)(da)腦皮層區(qu)(qu)域(yu)血(xue)氧(yang)(yang)飽和(he)(he)度(du)(du)的(de)(de)(de)(de)變(bian)化(hua)。當(dang)大(da)(da)腦某個區(qu)(qu)域(yu)神經(jing)活動(dong)增強時，該區(qu)(qu)域(yu)的(de)(de)(de)(de)腦血(xue)流量和(he)(he)氧(yang)(yang)消耗量會增加，導致氧(yang)(yang)合血(xue)紅蛋白（HbO）濃度(du)(du)增加，脫(tuo)氧(yang)(yang)血(xue)紅蛋白（HbR）濃度(du)(du)減少。fNIRS通過(guo)發(fa)射近(jin)紅外(wai)光(guang)(guang)到頭皮，并(bing)檢測從(cong)組織中散射回來的(de)(de)(de)(de)光(guang)(guang)強，根據比爾(er)-朗(lang)伯定(ding)律（Beer-Lambert law）推算出血(xue)紅蛋白濃度(du)(du)的(de)(de)(de)(de)變(bian)化(hua)，從(cong)而間接反映神經(jing)活動(dong)的(de)(de)(de)(de)強度(du)(du)和(he)(he)位置。與EEG相比，fNIRS具有更(geng)好的(de)(de)(de)(de)空間分辨(bian)率（可達厘米級），能(neng)夠更(geng)精確地(di)定(ding)位激(ji)活的(de)(de)(de)(de)腦區(qu)(qu)，并(bing)且對(dui)運(yun)(yun)動(dong)偽跡(ji)不敏感，受電磁干(gan)擾小，設(she)備相對(dui)便攜，成本也低于fMRI等大(da)(da)型(xing)成像(xiang)設(she)備。這(zhe)些優勢使得fNIRS在需要(yao)較高空間分辨(bian)率和(he)(he)抗運(yun)(yun)動(dong)干(gan)擾能(neng)力的(de)(de)(de)(de)應用場景中具有獨(du)特(te)價值，例如在自然(ran)環境(jing)下研(yan)究(jiu)認知功能(neng)、運(yun)(yun)動(dong)與認知研(yan)究(jiu)、神經(jing)康(kang)復（如腦卒中、帕金森病(bing)）、特(te)殊人群（如嬰(ying)幼兒、老年人）研(yan)究(jiu)以及人際(ji)互動(dong)（超(chao)掃(sao)描）研(yan)究(jiu)等。

 

盡管fNIRS具有諸多(duo)(duo)優點(dian)，但也存在一(yi)些局限性。其時(shi)間分辨率（通(tong)常為(wei)幾赫茲到幾十(shi)赫茲）低于(yu)EEG，難(nan)以捕(bu)捉毫(hao)秒級的(de)快速(su)神經電(dian)活動。fNIRS主要探測的(de)是大腦皮(pi)層的(de)淺層區域（約1.5-2厘米深），對于(yu)更深部腦區的(de)活動則(ze)無能(neng)(neng)(neng)為(wei)力。頭發對光(guang)信(xin)號的(de)吸(xi)收(shou)和(he)(he)散(san)射會產生干擾(rao)，雖然新型設備通(tong)過增加光(guang)子強度等方(fang)式有所(suo)改善(shan)，但仍需(xu)注意(yi)。信(xin)號中也可(ke)能(neng)(neng)(neng)包含心跳、呼吸(xi)等生理偽跡，需(xu)要進(jin)行(xing)預處理來消(xiao)除。近年(nian)來，fNIRS技術在硬(ying)件和(he)(he)算法方(fang)面(mian)都(dou)取得了顯著進(jin)展。硬(ying)件方(fang)面(mian)，高(gao)密度fNIRS系統能(neng)(neng)(neng)夠提(ti)供更精細的(de)空(kong)間采樣(yang)，多(duo)(duo)模態fNIRS設備（如(ru)與EEG、fMRI同步采集(ji)）則(ze)可(ke)以結合(he)不同技術的(de)優勢，提(ti)供更全面(mian)的(de)腦活動信(xin)息。算法方(fang)面(mian)，先進(jin)的(de)信(xin)號處理和(he)(he)機器學習方(fang)法被(bei)應用(yong)(yong)于(yu)fNIRS信(xin)號的(de)特(te)征提(ti)取和(he)(he)分類，提(ti)高(gao)了腦狀態解(jie)碼(ma)的(de)準(zhun)確性和(he)(he)魯棒性。Kernel公司(si)利(li)用(yong)(yong)時(shi)域功能(neng)(neng)(neng)近紅外光(guang)譜（TD-fNIRS）技術開發了可(ke)穿(chuan)戴的(de)全頭部覆(fu)蓋TD-fNIRS系統Kernel Flow，旨在推動神經測量(liang)技術的(de)主流化應用(yong)(yong)。

 

除了(le)fNIRS，其(qi)他非侵入式(shi)腦機接(jie)口技(ji)術(shu)也(ye)在(zai)不斷(duan)(duan)發展。腦磁圖（Magnetoencephalography, MEG）通過測(ce)量大腦神經元活(huo)動產生的(de)(de)(de)微(wei)弱磁場來反(fan)映神經電活(huo)動，具(ju)有與(yu)EEG相當的(de)(de)(de)時(shi)間(jian)(jian)(jian)分(fen)(fen)辨(bian)(bian)率(lv)和優于(yu)EEG的(de)(de)(de)空(kong)間(jian)(jian)(jian)分(fen)(fen)辨(bian)(bian)率(lv)，但(dan)設備(bei)昂貴、笨重(zhong)(zhong)，限制(zhi)了(le)其(qi)廣泛(fan)應(ying)用(yong)。功能性磁共振成(cheng)像（functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI）通過檢測(ce)與(yu)神經活(huo)動相關的(de)(de)(de)血氧水平依賴（BOLD）信(xin)號變(bian)化來間(jian)(jian)(jian)接(jie)反(fan)映腦活(huo)動，具(ju)有非常(chang)高(gao)的(de)(de)(de)空(kong)間(jian)(jian)(jian)分(fen)(fen)辨(bian)(bian)率(lv)，但(dan)時(shi)間(jian)(jian)(jian)分(fen)(fen)辨(bian)(bian)率(lv)低，設備(bei)龐大且昂貴，不適合實時(shi)BCI交互。正電子發射(she)計算機斷(duan)(duan)層掃描(miao)（Positron Emission Tomography, PET）通過檢測(ce)放射(she)性示(shi)蹤劑在(zai)腦內的(de)(de)(de)分(fen)(fen)布來反(fan)映腦代(dai)謝活(huo)動，同樣具(ju)有高(gao)空(kong)間(jian)(jian)(jian)分(fen)(fen)辨(bian)(bian)率(lv)但(dan)時(shi)間(jian)(jian)(jian)分(fen)(fen)辨(bian)(bian)率(lv)低，且涉及放射(she)性物質，應(ying)用(yong)受(shou)限。這些技(ji)術(shu)雖然在(zai)BCI的(de)(de)(de)直接(jie)控制(zhi)應(ying)用(yong)中(zhong)面臨挑戰，但(dan)在(zai)腦機制(zhi)研究(jiu)、BCI范式(shi)驗證(zheng)以(yi)及為其(qi)他BCI技(ji)術(shu)提供高(gao)精度(du)空(kong)間(jian)(jian)(jian)信(xin)息等(deng)方(fang)面仍具(ju)有重(zhong)(zhong)要價(jia)值。

 

2.3 技術優勢與局限(xian)性

 

非侵入(ru)式腦(nao)機接口技(ji)術，特別是以EEG和fNIRS為代表的(de)成(cheng)熟及新興技(ji)術，因其獨特的(de)屬性在腦(nao)機接口領域占據(ju)重要地位，同時也(ye)面(mian)臨著固(gu)有(you)的(de)挑戰。

 

技術優勢

 

高安全性(xing)：非侵(qin)入式技(ji)術的(de)核心優勢在于(yu)其無創(chuang)性(xing)。用(yong)戶(hu)無需進行(xing)任何外科手(shou)術，只需在頭皮(pi)表面佩戴或放(fang)置(zhi)傳感器即可采集信號，避免了手(shou)術相關(guan)的(de)風險，如感染、出血、組織損傷以及長期植入物帶來的(de)并發癥。這一特性(xing)使得(de)非侵(qin)入式BCI更容易被用(yong)戶(hu)接受，尤其適(shi)用(yong)于(yu)健(jian)康人群和初步的(de)臨床應(ying)用(yong)。

 

操作便捷性與(yu)低成本：非侵入(ru)式設(she)備(bei)的(de)佩(pei)戴(dai)和(he)(he)使用相對簡(jian)單(dan)，經過簡(jian)單(dan)培訓(xun)即可操作，例如EEG電(dian)極帽的(de)佩(pei)戴(dai)和(he)(he)fNIRS探頭的(de)放置。與(yu)侵入(ru)式技術相比(bi)，其(qi)設(she)備(bei)成本和(he)(he)維護費用也相對較(jiao)低，更易于推廣和(he)(he)普及。

 

廣(guang)泛的(de)適用(yong)性(xing)(xing)與(yu)可及性(xing)(xing)：由于安全性(xing)(xing)和易用(yong)性(xing)(xing)，非侵入式BCI的(de)應用(yong)場景非常(chang)廣(guang)泛，不(bu)僅限于醫療(liao)康(kang)復領域，還拓展(zhan)到科(ke)研、教育（如注意力監測）、消費電子（如智能(neng)家(jia)居控制(zhi)(zhi)、腦控游戲）、軍事國防（如飛行(xing)員狀態監測、武(wu)器控制(zhi)(zhi)）等(deng)多(duo)個領域。用(yong)戶群(qun)體(ti)也更加廣(guang)泛，不(bu)受(shou)年齡和健(jian)康(kang)狀況的(de)嚴格限制(zhi)(zhi)。

 

良好(hao)的(de)(de)時間(jian)分辨率 (EEG)：EEG技術能夠提供毫秒級的(de)(de)時間(jian)分辨率，非常適合(he)捕捉大腦對(dui)外部刺激的(de)(de)快速反應和動態認知過程，例(li)如事件相關(guan)電位（ERPs）的(de)(de)檢測。

 

較好(hao)的抗運(yun)動干擾能(neng)(neng)力 (fNIRS)：與EEG相比(bi)，fNIRS對(dui)頭部微小運(yun)動不敏感，更適合在自(zi)然活動狀態(tai)下或對(dui)運(yun)動能(neng)(neng)力受限的患者進行腦(nao)功能(neng)(neng)監測(ce)。

 

多模態融合潛(qian)力(li)：非(fei)侵入式技(ji)術易于與其他生(sheng)理信(xin)號(hao)采集技(ji)術（如眼動追蹤、肌(ji)電等(deng)）或BCI技(ji)術本身（如EEG+fNIRS）進行融合，從而(er)獲取(qu)更豐富、更可(ke)靠的用戶(hu)狀態信(xin)息，提高BCI系統的性能。

 

技術局限性

 

信號質(zhi)量與空間(jian)分(fen)(fen)辨(bian)率：非侵入式技(ji)術采集到(dao)(dao)的(de)信號，尤其是EEG，在穿過顱骨(gu)、頭皮等(deng)組(zu)織時(shi)會顯著衰減(jian)并受到(dao)(dao)這些(xie)組(zu)織的(de)容(rong)積(ji)導體效應影響，導致空間(jian)分(fen)(fen)辨(bian)率較低，難以精確定位深層腦(nao)區(qu)的(de)活動源。fNIRS雖然空間(jian)分(fen)(fen)辨(bian)率優于EEG，但(dan)也主要(yao)局(ju)限于大腦(nao)皮層淺層。

信噪比 (SNR) 較低(di)：非侵入式信號容(rong)易受(shou)到各種生理(li)偽跡（如眼動、肌電、心(xin)跳）和環境(jing)電磁噪聲的干擾，導(dao)致信噪比較低(di)，需要復雜(za)的信號處(chu)理(li)和偽跡去(qu)除算法。

 

個體(ti)差異與訓練(lian)需求：不同(tong)(tong)個體(ti)之間以及同(tong)(tong)一個體(ti)在不同(tong)(tong)時(shi)間段(duan)的(de)(de)腦電(dian)信號特征可能(neng)存在較大差異，導(dao)致BCI系(xi)統(tong)的(de)(de)普(pu)適(shi)性和穩(wen)定(ding)性受到影響。部分(fen)非侵入式BCI（尤(you)其是基于運動想象的(de)(de)系(xi)統(tong)）需要(yao)用(yong)戶進行(xing)較長時(shi)間的(de)(de)訓練(lian)才能(neng)達到較好的(de)(de)控制效果(guo)。

 

信息(xi)傳輸(shu)速(su)率有限(xian)：與侵入式技術相(xiang)(xiang)比(bi)，非侵入式BCI能夠(gou)解碼(ma)的指令種(zhong)類和復(fu)雜度相(xiang)(xiang)對(dui)有限(xian)，信息(xi)傳輸(shu)速(su)率通(tong)常(chang)較低，這限(xian)制了(le)其在需(xu)要快速(su)、復(fu)雜控制的應用(yong)中的表現。

 

舒適性與(yu)長(chang)期佩戴問(wen)題(ti)：雖(sui)然非侵(qin)入，但部分設(she)備（如EEG電極(ji)帽）佩戴可(ke)能不夠舒適，長(chang)時間佩戴可(ke)能導致疲勞。EEG電極(ji)通常(chang)需(xu)要導電膏來降低阻抗，這可(ke)能帶來不便和衛生(sheng)問(wen)題(ti)，盡(jin)管干電極(ji)技術正在發展(zhan)。

 

對特(te)定任務(wu)的(de)依賴性(xing)：某些非侵入(ru)式BCI范(fan)式（如SSVEP、P300）依賴于(yu)特(te)定的(de)刺激呈現和用(yong)(yong)戶對刺激的(de)注(zhu)意，這可(ke)能(neng)限(xian)制了其(qi)在自然交互場景中(zhong)的(de)應用(yong)(yong)靈活性(xing)。

 

2.4 最新研究進展(zhan)與突破

 

非侵入式腦機接口技術在近年(nian)來取得了顯著的研究進(jin)展(zhan)和突破，主要集(ji)中在提(ti)高(gao)信號質(zhi)量、增強解碼(ma)能力、提(ti)升用(yong)戶體(ti)驗以及拓(tuo)展(zhan)應用(yong)領域等方(fang)面(mian)。

 

硬件與信號(hao)采集技(ji)術的進(jin)步(bu)：

 

高密(mi)度(du)與無(wu)線化EEG系統：研究人員正在開發(fa)(fa)更高密(mi)度(du)的(de)EEG電(dian)極陣列(lie)，以期獲得(de)更優(you)的(de)空間(jian)分辨(bian)率(lv)和信號(hao)質量(liang)。同(tong)時(shi)，無(wu)線EEG系統的(de)發(fa)(fa)展極大地提升了用(yong)戶(hu)活動的(de)自由度(du)和舒適度(du)，使其更適用(yong)于日常生活和動態環境(jing)下的(de)應用(yong)。有研究報(bao)道了采(cai)用(yong)4K赫茲采(cai)樣(yang)頻率(lv)的(de)無(wu)線腦(nao)電(dian)采(cai)集系統，每秒(miao)可采(cai)集4000個(ge)腦(nao)電(dian)信號(hao)點，通過算(suan)法(fa)精準(zhun)識別用(yong)戶(hu)意圖。

 

干電(dian)(dian)極與柔(rou)性(xing)(xing)電(dian)(dian)極技術：傳統的濕電(dian)(dian)極需(xu)要導電(dian)(dian)膏，使用不(bu)便且可能(neng)引起皮膚過(guo)敏。干電(dian)(dian)極技術通過(guo)改進(jin)電(dian)(dian)極材料(liao)和(he)結構設計，無需(xu)導電(dian)(dian)膏即可實現良(liang)好(hao)的電(dian)(dian)接觸，提高了佩戴舒適性(xing)(xing)和(he)便捷性(xing)(xing)。柔(rou)性(xing)(xing)電(dian)(dian)極則(ze)能(neng)更(geng)好(hao)地貼合頭皮，適應個體(ti)頭型差異，進(jin)一步改善信號質量和(he)用戶(hu)體(ti)驗(yan)。

 

fNIRS技(ji)(ji)術(shu)的(de)優化與(yu)多(duo)模態融合(he)：fNIRS系統在光源、探(tan)測器、探(tan)頭設計以及算法方(fang)面不(bu)斷優化，提高(gao)(gao)了信號(hao)質量(liang)和(he)(he)空(kong)間分辨率。高(gao)(gao)密(mi)度fNIRS（HD-fNIRS）和(he)(he)時域(yu)/頻域(yu)fNIRS（TD-fNIRS/FD-fNIRS）等技(ji)(ji)術(shu)提供(gong)了更豐(feng)富(fu)的(de)生理信息。同時，fNIRS與(yu)EEG、fMRI等多(duo)模態技(ji)(ji)術(shu)的(de)融合(he)成為研究熱點(dian)，旨在結合(he)不(bu)同技(ji)(ji)術(shu)的(de)優勢(shi)，克(ke)服單一技(ji)(ji)術(shu)的(de)局限性，例(li)如(ru)利用fMRI的(de)高(gao)(gao)空(kong)間分辨率輔助EEG的(de)源定位。

 

3. 侵入(ru)式腦機(ji)接口(kou)技術(shu)分析

 

3.1 主流(liu)技術(shu)：深(shen)部腦(nao)刺激(ji)(DBS) / 深(shen)腦(nao)電極、皮(pi)層腦(nao)電圖 (ECoG)

 

侵(qin)入式腦機接(jie)口(kou)技術(shu)通(tong)(tong)過(guo)外科手(shou)術(shu)將電(dian)(dian)(dian)(dian)極直接(jie)植入大腦內部(bu)或表面(mian)，以(yi)(yi)獲取高質量(liang)(liang)的(de)(de)神經信(xin)號(hao)。目前主(zhu)流的(de)(de)技術(shu)主(zhu)要包括深部(bu)腦刺激(ji)（Deep Brain Stimulation, DBS）和皮(pi)層(ceng)腦電(dian)(dian)(dian)(dian)圖(tu)（Electrocorticography, ECoG）。深部(bu)腦刺激(ji)（DBS） 通(tong)(tong)常用于治療某些神經系統(tong)疾病，如(ru)帕金森(sen)病、特發性震顫、肌張力障礙(ai)等，通(tong)(tong)過(guo)植入腦深部(bu)特定(ding)核團(tuan)的(de)(de)電(dian)(dian)(dian)(dian)極發放電(dian)(dian)(dian)(dian)脈(mo)沖(chong)來調節異(yi)常的(de)(de)神經活(huo)動。雖然(ran)DBS的(de)(de)主(zhu)要目的(de)(de)是(shi)治療而(er)非信(xin)號(hao)采(cai)集，但其植入的(de)(de)電(dian)(dian)(dian)(dian)極理論上也可(ke)(ke)(ke)以(yi)(yi)用于記(ji)錄局部(bu)場電(dian)(dian)(dian)(dian)位(wei)（LFPs）或單個神經元(yuan)活(huo)動，為(wei)BCI提(ti)供了(le)可(ke)(ke)(ke)能性。DBS電(dian)(dian)(dian)(dian)極的(de)(de)設計初(chu)衷是(shi)刺激(ji)而(er)非高密度記(ji)錄，因(yin)此在(zai)BCI應用中的(de)(de)信(xin)號(hao)質量(liang)(liang)和信(xin)息(xi)豐富度可(ke)(ke)(ke)能有限(xian)。相比之(zhi)下，皮(pi)層(ceng)腦電(dian)(dian)(dian)(dian)圖(tu)（ECoG） 是(shi)一種更(geng)(geng)為(wei)直接(jie)應用于BCI的(de)(de)侵(qin)入式技術(shu)。ECoG電(dian)(dian)(dian)(dian)極網格被(bei)放置在(zai)暴露的(de)(de)大腦皮(pi)層(ceng)表面(mian)（硬膜(mo)外或硬膜(mo)下），直接(jie)記(ji)錄皮(pi)層(ceng)表面(mian)的(de)(de)電(dian)(dian)(dian)(dian)活(huo)動。與頭皮(pi)EEG相比，ECoG信(xin)號(hao)具有更(geng)(geng)高的(de)(de)信(xin)噪比、更(geng)(geng)寬的(de)(de)通(tong)(tong)頻帶（能夠(gou)(gou)記(ji)錄到高頻伽馬活(huo)動，這與認知和運(yun)動功能密切相關）以(yi)(yi)及更(geng)(geng)高的(de)(de)空間分辨(bian)率（電(dian)(dian)(dian)(dian)極間距(ju)可(ke)(ke)(ke)達幾(ji)毫米），能夠(gou)(gou)更(geng)(geng)精(jing)確地定(ding)位(wei)功能腦區(qu)。ECoG的(de)(de) invasiveness 介于表面(mian)EEG和皮(pi)層(ceng)內微電(dian)(dian)(dian)(dian)極陣列之(zhi)間，通(tong)(tong)常被(bei)稱為(wei)“半侵(qin)入式”或“微創”技術(shu)，盡管嚴格來說仍屬于侵(qin)入式范疇(chou)。ECoG在(zai)運(yun)動解(jie)碼、語言(yan)解(jie)碼以(yi)(yi)及感(gan)覺(jue)恢復(fu)等方面(mian)展現(xian)出(chu)巨大潛(qian)(qian)力，并(bing)且相對(dui)于皮(pi)層(ceng)內電(dian)(dian)(dian)(dian)極，其長期信(xin)號(hao)穩定(ding)性和生物(wu)相容(rong)性可(ke)(ke)(ke)能更(geng)(geng)好，盡管仍需面(mian)對(dui)手(shou)術(shu)風險(xian)和潛(qian)(qian)在(zai)的(de)(de)并(bing)發癥。

 

3.2 其他侵入式技術

 

除了DBS和(he)ECoG之(zhi)外，還有(you)(you)其(qi)他一(yi)些侵(qin)入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)腦機接口技(ji)術也在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)不斷發展和(he)探(tan)索中，旨(zhi)在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)以(yi)(yi)更(geng)高(gao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)精(jing)度和(he)更(geng)小的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)創(chuang)傷(shang)(shang)獲取神經(jing)(jing)信(xin)號(hao)(hao)(hao)(hao)。皮(pi)(pi)層內(nei)(nei)微(wei)電極(ji)陣列（Intracortical Microelectrode Arrays） 是目前侵(qin)入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)程度最高(gao)、信(xin)號(hao)(hao)(hao)(hao)分(fen)辨(bian)率也最高(gao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)BCI技(ji)術之(zhi)一(yi)。這類(lei)陣列，如猶他陣列（Utah Array）或(huo)密歇(xie)根探(tan)針（Michigan Probe），包含數(shu)十至(zhi)數(shu)百個微(wei)電極(ji)，直接插入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)大腦皮(pi)(pi)層，能夠記(ji)(ji)錄(lu)單個神經(jing)(jing)元(yuan)(yuan)（spikes）或(huo)局(ju)部神經(jing)(jing)元(yuan)(yuan)群體的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)放電活動(dong)(dong)。這種高(gao)時(shi)(shi)空(kong)分(fen)辨(bian)率的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)號(hao)(hao)(hao)(hao)為解碼復(fu)雜的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)運動(dong)(dong)意圖(tu)、感知(zhi)信(xin)息甚至(zhi)認知(zhi)狀態提(ti)(ti)供了前所未(wei)有(you)(you)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)可能性(xing)，例如實現多自由度假肢的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)精(jing)細(xi)控(kong)制(zhi)和(he)快(kuai)速字符輸入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)。皮(pi)(pi)層內(nei)(nei)微(wei)電極(ji)陣列面臨著(zhu)嚴峻的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)長期穩定性(xing)和(he)生(sheng)物相(xiang)(xiang)容性(xing)挑戰(zhan)。植入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)后，電極(ji)周圍會形成(cheng)膠質(zhi)(zhi)(zhi)瘢痕，導致信(xin)號(hao)(hao)(hao)(hao)質(zhi)(zhi)(zhi)量(liang)(liang)隨時(shi)(shi)間衰減，甚至(zhi)電極(ji)失效(xiao)。手術創(chuang)傷(shang)(shang)和(he)潛在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)感染風險也是需要重點(dian)考慮的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)問題。血(xue)(xue)管(guan)(guan)內(nei)(nei)電極(ji)（Endovascular Electrodes），如Stentrode，是一(yi)種相(xiang)(xiang)對較新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)微(wei)創(chuang)侵(qin)入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)技(ji)術。這種電極(ji)通過血(xue)(xue)管(guan)(guan)介入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)方式(shi)植入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)大腦血(xue)(xue)管(guan)(guan)內(nei)(nei)，緊(jin)貼血(xue)(xue)管(guan)(guan)壁記(ji)(ji)錄(lu)鄰近腦組(zu)織的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)神經(jing)(jing)活動(dong)(dong)。其(qi)優勢(shi)在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)于避免了開顱手術，減少了組(zu)織損傷(shang)(shang)和(he)感染風險，理論(lun)上(shang)可以(yi)(yi)提(ti)(ti)供與(yu)ECoG相(xiang)(xiang)當的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)號(hao)(hao)(hao)(hao)質(zhi)(zhi)(zhi)量(liang)(liang)。血(xue)(xue)管(guan)(guan)內(nei)(nei)電極(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)長期穩定性(xing)、信(xin)號(hao)(hao)(hao)(hao)記(ji)(ji)錄(lu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)可靠性(xing)以(yi)(yi)及(ji)植入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)位置的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)精(jing)確控(kong)制(zhi)仍在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)研究和(he)驗證(zheng)中。光(guang)遺(yi)傳學（Optogenetics） 雖然(ran)主(zhu)要是一(yi)種神經(jing)(jing)調控(kong)技(ji)術，但也為侵(qin)入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)BCI提(ti)(ti)供了新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)思(si)路。通過基(ji)因工(gong)程使(shi)特定神經(jing)(jing)元(yuan)(yuan)表(biao)達光(guang)敏蛋白，然(ran)后利用植入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)光(guang)纖(xian)或(huo)微(wei)型(xing)LED陣列進(jin)行(xing)光(guang)刺(ci)激，可以(yi)(yi)實現對特定神經(jing)(jing)元(yuan)(yuan)類(lei)型(xing)和(he)神經(jing)(jing)環(huan)路的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)精(jing)準調控(kong)和(he)活動(dong)(dong)監測。結合光(guang)記(ji)(ji)錄(lu)和(he)光(guang)刺(ci)激，有(you)(you)望實現閉環(huan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)、高(gao)特異(yi)性(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)腦機接口。這些新(xin)興的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)侵(qin)入(ru)(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)技(ji)術都(dou)在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)努力尋求在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)信(xin)號(hao)(hao)(hao)(hao)質(zhi)(zhi)(zhi)量(liang)(liang)、長期穩定性(xing)和(he)安(an)全性(xing)之(zhi)間取得更(geng)好的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)平衡(heng)。

 

3.3 技術優勢與局(ju)限性(xing)

 

侵(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)腦機(ji)接口技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)因(yin)其(qi)(qi)能夠(gou)直接接觸神(shen)經組(zu)織(zhi)，在(zai)(zai)(zai)(zai)信(xin)號質(zhi)(zhi)量(liang)方面具有非(fei)侵(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)難以(yi)比(bi)擬的(de)(de)(de)(de)(de)優勢(shi)，但也伴隨著顯(xian)著的(de)(de)(de)(de)(de)局(ju)限性和(he)(he)(he)(he)(he)(he)(he)風(feng)險。其(qi)(qi)最(zui)核心的(de)(de)(de)(de)(de)優勢(shi)在(zai)(zai)(zai)(zai)于(yu)極高的(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)號質(zhi)(zhi)量(liang)。侵(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)電(dian)極（如(ru)(ru)ECoG和(he)(he)(he)(he)(he)(he)(he)皮層內微電(dian)極）能夠(gou)記錄到信(xin)噪比(bi)極高、空間(jian)分辨(bian)(bian)率(lv)(lv)精細(xi)（毫米(mi)級甚至微米(mi)級）和(he)(he)(he)(he)(he)(he)(he)時間(jian)分辨(bian)(bian)率(lv)(lv)精確（毫秒級）的(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)經信(xin)號。這使得BCI系統(tong)能夠(gou)解(jie)碼更(geng)(geng)復雜、更(geng)(geng)細(xi)微的(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)經活動模式(shi)(shi)，從而實現高自由度(du)的(de)(de)(de)(de)(de)運動控(kong)制（如(ru)(ru)靈巧假肢的(de)(de)(de)(de)(de)精細(xi)操(cao)作(zuo)）、快速準確的(de)(de)(de)(de)(de)字符輸入(ru)（如(ru)(ru)通(tong)過想象書寫）以(yi)及更(geng)(geng)自然的(de)(de)(de)(de)(de)語(yu)音合成。Neuralink等(deng)公司致力于(yu)開發包含(han)數千(qian)個通(tong)道的(de)(de)(de)(de)(de)微電(dian)極陣列，旨在(zai)(zai)(zai)(zai)從大量(liang)神(shen)經元(yuan)集群中(zhong)獲取豐富信(xin)息，以(yi)實現更(geng)(geng)高級別的(de)(de)(de)(de)(de)腦機(ji)交互(hu)。其(qi)(qi)次，侵(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)BCI記錄的(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)號受(shou)肌(ji)肉活動、眼動等(deng)偽跡的(de)(de)(de)(de)(de)干擾極小，信(xin)號穩(wen)定性和(he)(he)(he)(he)(he)(he)(he)可靠性更(geng)(geng)高。這些(xie)優勢(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)代價(jia)是(shi)顯(xian)著的(de)(de)(de)(de)(de)局(ju)限性和(he)(he)(he)(he)(he)(he)(he)風(feng)險。首先是(shi)手(shou)(shou)術(shu)(shu)(shu)(shu)風(feng)險和(he)(he)(he)(he)(he)(he)(he)創(chuang)傷(shang)。所有侵(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)BCI都需要進(jin)行開顱(lu)手(shou)(shou)術(shu)(shu)(shu)(shu)或微創(chuang)植入(ru)手(shou)(shou)術(shu)(shu)(shu)(shu)，這不可避免(mian)地帶(dai)來手(shou)(shou)術(shu)(shu)(shu)(shu)并發癥的(de)(de)(de)(de)(de)風(feng)險，如(ru)(ru)感染(ran)、出血、腦組(zu)織(zhi)損傷(shang)等(deng)。其(qi)(qi)次是(shi)長(chang)(chang)期穩(wen)定性和(he)(he)(he)(he)(he)(he)(he)生物相(xiang)容性問題(ti)。植入(ru)的(de)(de)(de)(de)(de)電(dian)極會引發機(ji)體的(de)(de)(de)(de)(de)異(yi)物反應，導(dao)致膠質(zhi)(zhi)細(xi)胞增生和(he)(he)(he)(he)(he)(he)(he)神(shen)經元(yuan)死(si)亡(wang)，使得電(dian)極與神(shen)經組(zu)織(zhi)的(de)(de)(de)(de)(de)界面逐漸惡化，信(xin)號質(zhi)(zhi)量(liang)隨時間(jian)推移而下降，甚至完(wan)全失效。盡(jin)管柔性電(dian)極、生物可吸(xi)收材料等(deng)新技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)正在(zai)(zai)(zai)(zai)努(nu)力改善這一問題(ti)，但長(chang)(chang)期在(zai)(zai)(zai)(zai)體穩(wen)定記錄仍(reng)是(shi)巨(ju)大挑戰。高昂的(de)(de)(de)(de)(de)成本也是(shi)限制其(qi)(qi)廣泛應用的(de)(de)(de)(de)(de)重要因(yin)素(su)，包括手(shou)(shou)術(shu)(shu)(shu)(shu)費(fei)用、設(she)備(bei)費(fei)用以(yi)及長(chang)(chang)期的(de)(de)(de)(de)(de)維(wei)護和(he)(he)(he)(he)(he)(he)(he)監測費(fei)用。最(zui)后，倫理問題(ti)和(he)(he)(he)(he)(he)(he)(he)公眾接受(shou)度(du)也是(shi)侵(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)BCI面臨的(de)(de)(de)(de)(de)重大挑戰，涉(she)及隱(yin)私保護、自主性、身(shen)份認同(tong)以(yi)及潛在(zai)(zai)(zai)(zai)的(de)(de)(de)(de)(de)濫用風(feng)險等(deng)。這些(xie)因(yin)素(su)共同(tong)決定了侵(qin)(qin)入(ru)式(shi)(shi)BCI目(mu)前主要局(ju)限于(yu)少數嚴(yan)重殘疾(ji)患者(zhe)的(de)(de)(de)(de)(de)臨床研究和(he)(he)(he)(he)(he)(he)(he)試(shi)驗中(zhong)。

 

3.4 最新研究進(jin)展與突破

 

侵(qin)入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)腦(nao)(nao)(nao)機(ji)(ji)接口(kou)技(ji)術(shu)在(zai)電(dian)(dian)極(ji)材料(liao)、信(xin)(xin)號(hao)(hao)解(jie)碼(ma)算(suan)法(fa)以及臨(lin)(lin)(lin)床應(ying)(ying)用(yong)方(fang)(fang)(fang)面均取得了(le)令人矚(zhu)目的(de)(de)(de)進(jin)(jin)展(zhan)(zhan)(zhan)，不斷推動(dong)(dong)著(zhu)(zhu)該領域向(xiang)更(geng)(geng)高(gao)(gao)效、更(geng)(geng)安全(quan)、更(geng)(geng)廣泛的(de)(de)(de)應(ying)(ying)用(yong)方(fang)(fang)(fang)向(xiang)發(fa)展(zhan)(zhan)(zhan)。在(zai)電(dian)(dian)極(ji)技(ji)術(shu)方(fang)(fang)(fang)面，柔(rou)性、高(gao)(gao)密度(du)、生(sheng)物(wu)相容(rong)性更(geng)(geng)好(hao)的(de)(de)(de)電(dian)(dian)極(ji)是(shi)研究的(de)(de)(de)熱點(dian)。Neuralink公(gong)司展(zhan)(zhan)(zhan)示(shi)的(de)(de)(de)“線”（threads）狀柔(rou)性電(dian)(dian)極(ji)陣列(lie)，包含多(duo)達3072個電(dian)(dian)極(ji)，旨(zhi)在(zai)以微(wei)創(chuang)方(fang)(fang)(fang)式(shi)(shi)植(zhi)入(ru)(ru)(ru)(ru)大腦(nao)(nao)(nao)，減少組織損傷并提高(gao)(gao)信(xin)(xin)號(hao)(hao)采集的(de)(de)(de)通道數和(he)質量。中(zhong)(zhong)國自(zi)主研發(fa)的(de)(de)(de)“北(bei)腦(nao)(nao)(nao)一號(hao)(hao)”半(ban)侵(qin)入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)腦(nao)(nao)(nao)機(ji)(ji)接口(kou)也(ye)采用(yong)了(le)高(gao)(gao)密度(du)柔(rou)性電(dian)(dian)極(ji)，并在(zai)人體臨(lin)(lin)(lin)床試(shi)驗(yan)中(zhong)(zhong)取得了(le)成(cheng)功(gong)(gong)(gong)。研究人員還在(zai)探索使用(yong)石墨烯、碳納米(mi)管等(deng)(deng)新型納米(mi)材料(liao)制造電(dian)(dian)極(ji)，以期(qi)獲得更(geng)(geng)好(hao)的(de)(de)(de)電(dian)(dian)學(xue)(xue)性能(neng)和(he)生(sheng)物(wu)相容(rong)性。生(sheng)物(wu)可吸收電(dian)(dian)子器件也(ye)是(shi)一個新興方(fang)(fang)(fang)向(xiang)，這種(zhong)器件在(zai)完(wan)成(cheng)預定功(gong)(gong)(gong)能(neng)后可以在(zai)體內自(zi)然降解(jie)，無需二次手術(shu)取出(chu)，從(cong)而降低了(le)長(chang)期(qi)風險。Cho等(deng)(deng)人開(kai)(kai)發(fa)了(le)一種(zhong)完(wan)全(quan)生(sheng)物(wu)可吸收的(de)(de)(de)混(hun)合(he)(he)(he)光(guang)電(dian)(dian)系統，用(yong)于(yu)(yu)(yu)神(shen)(shen)經(jing)記錄和(he)光(guang)遺傳刺激。在(zai)信(xin)(xin)號(hao)(hao)解(jie)碼(ma)算(suan)法(fa)方(fang)(fang)(fang)面，人工智能(neng)，特別是(shi)深度(du)學(xue)(xue)習，同樣扮演了(le)至(zhi)關重(zhong)要的(de)(de)(de)角色。復雜的(de)(de)(de)神(shen)(shen)經(jing)網絡(luo)模型，如循環神(shen)(shen)經(jing)網絡(luo)（RNNs）和(he)長(chang)短期(qi)記憶網絡(luo)（LSTMs），被廣泛應(ying)(ying)用(yong)于(yu)(yu)(yu)從(cong)高(gao)(gao)維侵(qin)入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)神(shen)(shen)經(jing)數據中(zhong)(zhong)解(jie)碼(ma)運(yun)(yun)動(dong)(dong)意圖、語(yu)(yu)音信(xin)(xin)息甚至(zhi)認知狀態。美(mei)國加州(zhou)大學(xue)(xue)舊金山(shan)分校（UCSF）的(de)(de)(de)Edward Chang團隊(dui)利(li)(li)用(yong)ECoG記錄并結合(he)(he)(he)機(ji)(ji)器學(xue)(xue)習算(suan)法(fa)，成(cheng)功(gong)(gong)(gong)幫(bang)助失(shi)語(yu)(yu)患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)將想法(fa)轉化為(wei)(wei)文本或(huo)合(he)(he)(he)成(cheng)語(yu)(yu)音，實(shi)現(xian)了(le)接近自(zi)然語(yu)(yu)速(su)的(de)(de)(de)交流(liu)。Willett等(deng)(deng)人開(kai)(kai)發(fa)了(le)基(ji)于(yu)(yu)(yu)想象手寫運(yun)(yun)動(dong)(dong)的(de)(de)(de)解(jie)碼(ma)算(suan)法(fa)，使癱(tan)(tan)(tan)瘓患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)能(neng)夠以較高(gao)(gao)的(de)(de)(de)速(su)度(du)和(he)準(zhun)確率(lv)進(jin)(jin)行(xing)文本輸入(ru)(ru)(ru)(ru)。Shanechi實(shi)驗(yan)室開(kai)(kai)發(fa)的(de)(de)(de)DPAD（Dissociative Prioritized Analysis of Dynamics）算(suan)法(fa)，一種(zhong)基(ji)于(yu)(yu)(yu)RNN的(de)(de)(de)非線性動(dong)(dong)力學(xue)(xue)建模工具，能(neng)夠更(geng)(geng)好(hao)地從(cong)大腦(nao)(nao)(nao)活動(dong)(dong)中(zhong)(zhong)解(jie)碼(ma)行(xing)為(wei)(wei)，并有(you)望用(yong)于(yu)(yu)(yu)開(kai)(kai)發(fa)針對抑郁癥或(huo)癱(tan)(tan)(tan)瘓等(deng)(deng)腦(nao)(nao)(nao)部疾病的(de)(de)(de)BCI療法(fa)。在(zai)臨(lin)(lin)(lin)床應(ying)(ying)用(yong)方(fang)(fang)(fang)面，侵(qin)入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)BCI在(zai)恢(hui)復嚴重(zhong)癱(tan)(tan)(tan)瘓患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)的(de)(de)(de)運(yun)(yun)動(dong)(dong)、交流(liu)和(he)感覺功(gong)(gong)(gong)能(neng)方(fang)(fang)(fang)面取得了(le)突破性進(jin)(jin)展(zhan)(zhan)(zhan)。BrainGate等(deng)(deng)臨(lin)(lin)(lin)床試(shi)驗(yan)項(xiang)目長(chang)期(qi)致力于(yu)(yu)(yu)幫(bang)助四肢癱(tan)(tan)(tan)瘓患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)通過意念控制 robotic arms 或(huo)計(ji)算(suan)機(ji)(ji)光(guang)標。Neuralink公(gong)司也(ye)已完(wan)成(cheng)多(duo)例(li)人體植(zhi)入(ru)(ru)(ru)(ru)手術(shu)，并展(zhan)(zhan)(zhan)示(shi)了(le)患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)通過意念玩視頻(pin)游(you)戲等(deng)(deng)初(chu)步成(cheng)果(guo)。中(zhong)(zhong)國在(zai)侵(qin)入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)BCI的(de)(de)(de)臨(lin)(lin)(lin)床應(ying)(ying)用(yong)也(ye)進(jin)(jin)展(zhan)(zhan)(zhan)迅(xun)速(su)，例(li)如腦(nao)(nao)(nao)虎(hu)科技(ji)與(yu)復旦大學(xue)(xue)附屬(shu)華山(shan)醫(yi)院(yuan)合(he)(he)(he)作，利(li)(li)用(yong)256導(dao)高(gao)(gao)通量植(zhi)入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)柔(rou)性腦(nao)(nao)(nao)機(ji)(ji)接口(kou)，成(cheng)功(gong)(gong)(gong)實(shi)現(xian)了(le)漢語(yu)(yu)言(yan)實(shi)時解(jie)碼(ma)和(he)精準(zhun)運(yun)(yun)動(dong)(dong)解(jie)碼(ma)，患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)能(neng)夠通過意念控制智能(neng)設備和(he)進(jin)(jin)行(xing)語(yu)(yu)言(yan)交流(liu)。武漢衷(zhong)華腦(nao)(nao)(nao)機(ji)(ji)融(rong)合(he)(he)(he)科技(ji)發(fa)展(zhan)(zhan)(zhan)有(you)限公(gong)司甚至(zhi)成(cheng)功(gong)(gong)(gong)植(zhi)入(ru)(ru)(ru)(ru)了(le)高(gao)(gao)達65536通道的(de)(de)(de)柔(rou)性硬膜(mo)外腦(nao)(nao)(nao)機(ji)(ji)接口(kou)，用(yong)于(yu)(yu)(yu)術(shu)中(zhong)(zhong)實(shi)時監測神(shen)(shen)經(jing)信(xin)(xin)號(hao)(hao)，提高(gao)(gao)手術(shu)精準(zhun)性。這些進(jin)(jin)展(zhan)(zhan)(zhan)標志著(zhu)(zhu)侵(qin)入(ru)(ru)(ru)(ru)式(shi)(shi)BCI正逐步從(cong)實(shi)驗(yan)室走向(xiang)臨(lin)(lin)(lin)床，為(wei)(wei)更(geng)(geng)多(duo)患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)帶來希(xi)望。

 

4. 腦(nao)機(ji)接口關鍵技術剖析

 

4.1 神經調(diao)控技術(shu)

 

神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)是腦(nao)(nao)(nao)機接口(kou)（BCI）領域(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)核(he)心(xin)(xin)組成部分(fen)，旨在(zai)通(tong)過(guo)(guo)干預(yu)神(shen)(shen)經(jing)(jing)活動(dong)來(lai)治療(liao)神(shen)(shen)經(jing)(jing)系(xi)(xi)統(tong)(tong)疾(ji)病、增(zeng)強(qiang)認(ren)知功(gong)(gong)能或(huo)實現(xian)對(dui)外(wai)部設備(bei)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)控(kong)(kong)(kong)制。根據(ju)干預(yu)方式的(de)(de)(de)(de)(de)(de)不同，神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)可分(fen)為侵(qin)(qin)入式和(he)非侵(qin)(qin)入式兩大(da)類。非侵(qin)(qin)入式神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)，如(ru)經(jing)(jing)顱(lu)磁刺(ci)(ci)激(ji)（TMS）、經(jing)(jing)顱(lu)直流(liu)電(dian)(dian)刺(ci)(ci)激(ji)（tDCS）和(he)經(jing)(jing)顱(lu)聚焦(jiao)超(chao)聲（tFUS），通(tong)過(guo)(guo)在(zai)顱(lu)外(wai)施加物理能量（如(ru)磁場、電(dian)(dian)流(liu)、超(chao)聲波）來(lai)調(diao)(diao)節大(da)腦(nao)(nao)(nao)特(te)定區域(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)活動(dong)。這(zhe)些技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)具有(you)無(wu)創、操作(zuo)(zuo)(zuo)相對(dui)簡便、副作(zuo)(zuo)(zuo)用較(jiao)小(xiao)等優點，在(zai)科研和(he)臨床(chuang)中(zhong)(zhong)(zhong)得到(dao)廣(guang)泛應(ying)用。一(yi)項研究(jiu)(jiu)利用tFUS對(dui)視覺(jue)運動(dong)處理關鍵腦(nao)(nao)(nao)區V5進行神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)，成功(gong)(gong)增(zeng)強(qiang)了基于(yu)(yu)(yu)視覺(jue)運動(dong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)BCI拼寫器(qi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)性能，表現(xian)為錯(cuo)誤率的(de)(de)(de)(de)(de)(de)顯著降低和(he)腦(nao)(nao)(nao)電(dian)(dian)信(xin)號中(zhong)(zhong)(zhong)theta與(yu)alpha節律功(gong)(gong)率的(de)(de)(de)(de)(de)(de)放大(da)。這(zhe)表明tFUS作(zuo)(zuo)(zuo)為一(yi)種(zhong)新興的(de)(de)(de)(de)(de)(de)非侵(qin)(qin)入式神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)手(shou)段，在(zai)提高(gao)BCI性能方面具有(you)巨大(da)潛力，其(qi)毫(hao)米級的(de)(de)(de)(de)(de)(de)空(kong)間(jian)精度(du)優于(yu)(yu)(yu)傳統(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)TMS和(he)tDCS。侵(qin)(qin)入式神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)則(ze)通(tong)過(guo)(guo)手(shou)術(shu)(shu)(shu)將(jiang)電(dian)(dian)極植入腦(nao)(nao)(nao)內特(te)定區域(yu)，如(ru)深(shen)部腦(nao)(nao)(nao)刺(ci)(ci)激(ji)（DBS）和(he)皮層腦(nao)(nao)(nao)電(dian)(dian)刺(ci)(ci)激(ji)（ECoG-based stimulation）。這(zhe)類技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)能夠實現(xian)更(geng)精準(zhun)、更(geng)強(qiang)效的(de)(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)，尤(you)其(qi)適用于(yu)(yu)(yu)治療(liao)帕金森病、癲癇、抑(yi)(yi)郁癥等難(nan)治性神(shen)(shen)經(jing)(jing)系(xi)(xi)統(tong)(tong)疾(ji)病。針對(dui)治療(liao)抵抗性抑(yi)(yi)郁癥患(huan)者，通(tong)過(guo)(guo)高(gao)度(du)聚焦(jiao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)超(chao)聲神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)靶向深(shen)部腦(nao)(nao)(nao)區的(de)(de)(de)(de)(de)(de)膝下扣帶回(hui)，可以(yi)有(you)效緩解抑(yi)(yi)郁癥狀。神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)與(yu)BCI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)結合，特(te)別(bie)是閉(bi)環神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)系(xi)(xi)統(tong)(tong)，能夠根據(ju)實時的(de)(de)(de)(de)(de)(de)腦(nao)(nao)(nao)信(xin)號反饋動(dong)態調(diao)(diao)整刺(ci)(ci)激(ji)參(can)數，從而實現(xian)更(geng)個性化、更(geng)自(zi)適應(ying)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)治療(liao)或(huo)干預(yu)效果。在(zai)癲癇治療(liao)中(zhong)(zhong)(zhong)，閉(bi)環神(shen)(shen)經(jing)(jing)刺(ci)(ci)激(ji)系(xi)(xi)統(tong)(tong)可以(yi)監(jian)測到(dao)癲癇發作(zuo)(zuo)(zuo)前(qian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)腦(nao)(nao)(nao)電(dian)(dian)特(te)征，并立(li)即施加干預(yu)性刺(ci)(ci)激(ji)以(yi)阻止發作(zuo)(zuo)(zuo)。復(fu)旦大(da)學新成立(li)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)與(yu)腦(nao)(nao)(nao)機接口(kou)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)，將(jiang)神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)機制、腦(nao)(nao)(nao)機交互神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)以(yi)及臨床(chuang)轉化列為主(zhu)要研究(jiu)(jiu)方向，致力于(yu)(yu)(yu)推動(dong)神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)在(zai)腦(nao)(nao)(nao)疾(ji)病治療(liao)和(he)康復(fu)中(zhong)(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)用。該(gai)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)研究(jiu)(jiu)方向也(ye)體現(xian)了神(shen)(shen)經(jing)(jing)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)與(yu)BCI技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)深(shen)度(du)融(rong)合趨(qu)勢，旨在(zai)通(tong)過(guo)(guo)解碼與(yu)運動(dong)、語言、記(ji)憶、意(yi)識相關的(de)(de)(de)(de)(de)(de)腦(nao)(nao)(nao)功(gong)(gong)能，實現(xian)神(shen)(shen)經(jing)(jing)功(gong)(gong)能的(de)(de)(de)(de)(de)(de)重建與(yu)調(diao)(diao)控(kong)(kong)(kong)。

 

4.2 神(shen)經反(fan)饋技術

 

神(shen)(shen)經(jing)(jing)反(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)(kui)(kui)（Neurofeedback, NFB）是腦(nao)(nao)機接口系(xi)(xi)(xi)(xi)統中的(de)(de)核(he)心環(huan)節，它通過將實(shi)時(shi)(shi)(shi)解(jie)碼(ma)的(de)(de)腦(nao)(nao)信號以視覺(jue)、聽覺(jue)或觸覺(jue)等形式反(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)(kui)(kui)給用(yong)(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)，幫助用(yong)(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)學(xue)習和(he)調(diao)節自(zi)身的(de)(de)腦(nao)(nao)活(huo)動，從而實(shi)現對(dui)BCI系(xi)(xi)(xi)(xi)統的(de)(de)有(you)效控(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)。一(yi)個(ge)高效的(de)(de)神(shen)(shen)經(jing)(jing)反(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)(kui)(kui)機制(zhi)(zhi)能(neng)夠顯著提升(sheng)用(yong)(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)的(de)(de)操作(zuo)體驗和(he)BCI系(xi)(xi)(xi)(xi)統的(de)(de)整體性能(neng)。在BCI-AI集成系(xi)(xi)(xi)(xi)統中，反(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)(kui)(kui)機制(zhi)(zhi)與自(zi)適應學(xue)習算法緊密(mi)耦合(he)，形成一(yi)個(ge)閉(bi)環(huan)系(xi)(xi)(xi)(xi)統。這(zhe)個(ge)閉(bi)環(huan)系(xi)(xi)(xi)(xi)統通常包括信號處理與神(shen)(shen)經(jing)(jing)解(jie)碼(ma)、輸出轉化(hua)為用(yong)(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)行為、系(xi)(xi)(xi)(xi)統對(dui)用(yong)(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)行為表(biao)現的(de)(de)評(ping)估，以及基于評(ping)估結果對(dui)系(xi)(xi)(xi)(xi)統參(can)數或用(yong)(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)策略進(jin)行調(diao)整等步驟。這(zhe)種持續的(de)(de)交互和(he)適應過程使得BCI系(xi)(xi)(xi)(xi)統能(neng)夠根(gen)據用(yong)(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)的(de)(de)個(ge)體差異和(he)實(shi)時(shi)(shi)(shi)狀態進(jin)行優(you)化(hua)，從而提高控(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)精度和(he)魯棒性。研究表(biao)明，結合(he)多(duo)種感(gan)官模(mo)態的(de)(de)反(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)(kui)(kui)策略，如同時(shi)(shi)(shi)提供視覺(jue)和(he)本(ben)體感(gan)覺(jue)反(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)(kui)(kui)，能(neng)夠比單一(yi)模(mo)態反(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)(kui)(kui)更(geng)有(you)效地提升(sheng)用(yong)(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)在運動想(xiang)象BCI任務中的(de)(de)分類(lei)準確率，并(bing)降低用(yong)(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)的(de)(de)認(ren)知負荷。針(zhen)對(dui)特定腦(nao)(nao)區活(huo)動的(de)(de)神(shen)(shen)經(jing)(jing)反(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)(kui)(kui)訓練，能(neng)夠幫助用(yong)(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)更(geng)快地掌(zhang)握BCI控(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)技能(neng)，并(bing)可能(neng)誘導(dao)大腦(nao)(nao)連接模(mo)式發生持久性改變，這(zhe)為BCI在認(ren)知增強等領(ling)域的(de)(de)應用(yong)(yong)(yong)(yong)(yong)開辟(pi)了新的(de)(de)可能(neng)性。

 

神(shen)經(jing)反(fan)(fan)(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)技(ji)(ji)術(shu)(shu)是(shi)(shi)腦(nao)(nao)機接口（BCI）應(ying)用(yong)中(zhong)的(de)(de)(de)一個(ge)重(zhong)要分支(zhi)，它通過實(shi)時向用(yong)戶(hu)(hu)呈現其(qi)自身的(de)(de)(de)大腦(nao)(nao)活(huo)(huo)(huo)(huo)動信息（如EEG、fMRI、fNIRS等信號(hao)），幫助用(yong)戶(hu)(hu)學(xue)習(xi)有(you)(you)意(yi)識(shi)(shi)地(di)調(diao)節特(te)定(ding)的(de)(de)(de)神(shen)經(jing)生理(li)(li)(li)過程。其(qi)核心(xin)原理(li)(li)(li)是(shi)(shi)操作性條件反(fan)(fan)(fan)(fan)射，即(ji)當大腦(nao)(nao)產生期望(wang)的(de)(de)(de)活(huo)(huo)(huo)(huo)動模(mo)(mo)(mo)式(shi)(shi)(shi)時，系統會(hui)給予(yu)積極的(de)(de)(de)反(fan)(fan)(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)（如視覺(jue)、聽覺(jue)或(huo)觸覺(jue)獎勵(li)），從(cong)而(er)(er)強化這種活(huo)(huo)(huo)(huo)動模(mo)(mo)(mo)式(shi)(shi)(shi)；反(fan)(fan)(fan)(fan)之，當出現不(bu)期望(wang)的(de)(de)(de)活(huo)(huo)(huo)(huo)動模(mo)(mo)(mo)式(shi)(shi)(shi)時，則可能(neng)(neng)沒有(you)(you)反(fan)(fan)(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)或(huo)給予(yu)負面(mian)反(fan)(fan)(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)，促使用(yong)戶(hu)(hu)進行調(diao)整。通過反(fan)(fan)(fan)(fan)復(fu)(fu)的(de)(de)(de)訓練，用(yong)戶(hu)(hu)可以(yi)逐(zhu)漸學(xue)會(hui)自主地(di)調(diao)控(kong)目標腦(nao)(nao)區的(de)(de)(de)活(huo)(huo)(huo)(huo)動水平(ping)或(huo)特(te)定(ding)腦(nao)(nao)網絡的(de)(de)(de)功(gong)(gong)能(neng)(neng)連(lian)(lian)(lian)接狀態(tai)，從(cong)而(er)(er)達到改善認(ren)知功(gong)(gong)能(neng)(neng)、調(diao)節情緒、緩解癥(zheng)狀等目的(de)(de)(de)。神(shen)經(jing)反(fan)(fan)(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)技(ji)(ji)術(shu)(shu)在(zai)神(shen)經(jing)康復(fu)(fu)、心(xin)理(li)(li)(li)健康、認(ren)知增強等領域具(ju)有(you)(you)廣泛的(de)(de)(de)應(ying)用(yong)前(qian)景。在(zai)注(zhu)(zhu)意(yi)力缺陷多動障礙（ADHD）的(de)(de)(de)治療中(zhong)，通過EEG神(shen)經(jing)反(fan)(fan)(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)訓練患(huan)者增強與(yu)注(zhu)(zhu)意(yi)力相(xiang)關(guan)(guan)的(de)(de)(de)腦(nao)(nao)電節律（如SMR波(bo)），抑(yi)制與(yu)分心(xin)相(xiang)關(guan)(guan)的(de)(de)(de)節律（如theta波(bo)），從(cong)而(er)(er)改善其(qi)注(zhu)(zhu)意(yi)力水平(ping)。近年來(lai)(lai)，隨著神(shen)經(jing)影像技(ji)(ji)術(shu)(shu)和(he)實(shi)時數據處理(li)(li)(li)能(neng)(neng)力的(de)(de)(de)提升，神(shen)經(jing)反(fan)(fan)(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)技(ji)(ji)術(shu)(shu)也取得了顯著進展。基于功(gong)(gong)能(neng)(neng)性磁共振成(cheng)像（fMRI）的(de)(de)(de)實(shi)時神(shen)經(jing)反(fan)(fan)(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)（rtfMRI-nf）技(ji)(ji)術(shu)(shu)，能(neng)(neng)夠以(yi)較高的(de)(de)(de)空間分辨率呈現特(te)定(ding)腦(nao)(nao)區（如杏仁核、前(qian)額(e)葉皮層）的(de)(de)(de)血氧(yang)水平(ping)依賴（BOLD）信號(hao)變化，幫助用(yong)戶(hu)(hu)調(diao)節這些腦(nao)(nao)區的(de)(de)(de)活(huo)(huo)(huo)(huo)動。解碼神(shen)經(jing)反(fan)(fan)(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)（Decoded Neurofeedback, DecNef）是(shi)(shi)rtfMRI-nf的(de)(de)(de)一種高級形式(shi)(shi)(shi)，它利(li)用(yong)多變量模(mo)(mo)(mo)式(shi)(shi)(shi)分析（MVPA）方法，將復(fu)(fu)雜的(de)(de)(de)腦(nao)(nao)活(huo)(huo)(huo)(huo)動模(mo)(mo)(mo)式(shi)(shi)(shi)與(yu)特(te)定(ding)的(de)(de)(de)心(xin)理(li)(li)(li)狀態(tai)或(huo)感知內(nei)容關(guan)(guan)聯起來(lai)(lai)，用(yong)戶(hu)(hu)通過調(diao)節這些精細的(de)(de)(de)腦(nao)(nao)活(huo)(huo)(huo)(huo)動模(mo)(mo)(mo)式(shi)(shi)(shi)來(lai)(lai)實(shi)現學(xue)習(xi)，而(er)(er)無需(xu)意(yi)識(shi)(shi)到具(ju)體的(de)(de)(de)調(diao)控(kong)目標是(shi)(shi)什么，這種內(nei)隱性的(de)(de)(de)學(xue)習(xi)方式(shi)(shi)(shi)可能(neng)(neng)更有(you)(you)效。基于功(gong)(gong)能(neng)(neng)連(lian)(lian)(lian)接的(de)(de)(de)神(shen)經(jing)反(fan)(fan)(fan)(fan)饋(kui)(kui)(kui)（Functional Connectivity Neurofeedback, FCNef）則關(guan)(guan)注(zhu)(zhu)于調(diao)節不(bu)同(tong)腦(nao)(nao)區之間的(de)(de)(de)功(gong)(gong)能(neng)(neng)連(lian)(lian)(lian)接強度(du)，這對于理(li)(li)(li)解腦(nao)(nao)網絡動態(tai)和(he)干預與(yu)網絡異(yi)常相(xiang)關(guan)(guan)的(de)(de)(de)精神(shen)疾病（如抑(yi)郁癥(zheng)、焦慮癥(zheng)）具(ju)有(you)(you)重(zhong)要意(yi)義。

 

4.3 腦信號(hao)解碼(ma)算法

 

腦(nao)(nao)信號(hao)(hao)解碼(ma)算法是腦(nao)(nao)機接口(kou)（BCI）系(xi)統的(de)(de)核心組成部分，其目標是將采集到的(de)(de)大腦(nao)(nao)神(shen)經活動信號(hao)(hao)轉化為(wei)可以被(bei)外(wai)部設備識別和(he)(he)執(zhi)行的(de)(de)指令，從而實現(xian)人(ren)腦(nao)(nao)與外(wai)界環(huan)境(jing)的(de)(de)直接交(jiao)互。這(zhe)一(yi)過程通常涉及信號(hao)(hao)預(yu)處理、特(te)征(zheng)提取和(he)(he)模式識別（分類）等(deng)關(guan)鍵步驟。近年來，隨著人(ren)工智(zhi)能和(he)(he)機器學習技(ji)術(shu)的(de)(de)飛速發展，腦(nao)(nao)信號(hao)(hao)解碼(ma)算法也取得了顯著進展，涌現(xian)出多種針對不(bu)同腦(nao)(nao)電特(te)征(zheng)和(he)(he)應用場景的(de)(de)新型算法。這(zhe)些(xie)算法旨在提高解碼(ma)的(de)(de)準確性、魯棒(bang)性和(he)(he)實時性，并致力于解決個體差異、信號(hao)(hao)非平穩性以及小樣本學習等(deng)挑戰。

 

基于P300特征的解碼算法

 

P300是事(shi)件相關電位（ERP）中(zhong)的(de)一個典型成(cheng)分，通(tong)常在(zai)(zai)個體受到(dao)小概(gai)率或具有(you)特(te)(te)(te)殊意(yi)義的(de)刺激后約300毫秒出現，因其與注意(yi)、辨認等認知功能密切相關，被廣泛(fan)應用于(yu)BCI系統，特(te)(te)(te)別是字符拼寫等通(tong)訊(xun)應用中(zhong)。針對P300特(te)(te)(te)征的(de)解(jie)碼算法(fa)研(yan)究較為(wei)深(shen)入，主要可以(yi)(yi)分為(wei)基于(yu)非空間信(xin)息(xi)、基于(yu)空間信(xin)息(xi)以(yi)(yi)及基于(yu)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)的(de)算法(fa)。這類(lei)算法(fa)主要關注P300信(xin)號(hao)在(zai)(zai)時域上(shang)的(de)特(te)(te)(te)征，而(er)不 explicitly 利用其在(zai)(zai)不同腦區的(de)空間分布差異。常見的(de)算法(fa)包括：

 

線(xian)性判別分析(xi) (LDA)：LDA是一種(zhong)經典(dian)的(de)線(xian)性分類(lei)方(fang)法(fa)(fa)，旨在(zai)找到一個投影方(fang)向，使得(de)不同(tong)類(lei)別的(de)樣本(ben)在(zai)該(gai)方(fang)向上的(de)投影能(neng)夠最大程(cheng)度(du)地分離，同(tong)時保證同(tong)類(lei)樣本(ben)的(de)投影盡可能(neng)聚集。LDA因(yin)其(qi)簡單、計算(suan)量小(xiao)(xiao)且在(zai)處理(li)高維數(shu)據時表現(xian)良好，常被用作BCI解(jie)碼的(de)基(ji)線(xian)算(suan)法(fa)(fa)。在(zai)小(xiao)(xiao)樣本(ben)訓練集情況下，LDA也能(neng)保持較好的(de)性能(neng)。

 

逐步(bu)線性判別分析(xi) (SWLDA)：SWLDA是在LDA基礎上改進(jin)的算法，它(ta)通過逐步(bu)回歸分析(xi)（向前選擇(ze)或(huo)向后(hou)剔除(chu)）來篩選對分類(lei)貢獻最大的特征，從而降(jiang)低特征維度(du)，緩(huan)解小樣本(ben)問(wen)題對分類(lei)器性能(neng)的影響(xiang)。

 

貝葉(xie)(xie)斯(si)線性判別(bie)分析 (BLDA)：BLDA在貝葉(xie)(xie)斯(si)框架下(xia)進(jin)行回歸(gui)運算，通過引(yin)入正(zheng)則化項來改善協(xie)方(fang)差矩(ju)陣的估(gu)計，從而防止小樣本(ben)數據集下(xia)的過擬合問題，并能(neng)快速估(gu)計正(zheng)則化程度(du)，減少交叉驗證的時間。

 

層次判別(bie)成分分析(xi) (HDCA)：HDCA算法(fa)通過(guo)引(yin)入時(shi)域特征(zheng)(zheng)，對(dui)P300腦電(dian)數(shu)據在時(shi)空結構上進(jin)(jin)行加(jia)(jia)權處理。它首先將(jiang)腦電(dian)數(shu)據分段，提(ti)取每(mei)段特征(zheng)(zheng)，然后(hou)(hou)通過(guo)邏輯回歸(gui)分類器為每(mei)個時(shi)間(jian)(jian)窗(chuang)的(de)特征(zheng)(zheng)賦予(yu)權重，最后(hou)(hou)加(jia)(jia)權得到總的(de)決策值(zhi)。其改(gai)進(jin)(jin)版本滑動窗(chuang)口HDCA (sHDCA) 利用滑動時(shi)間(jian)(jian)窗(chuang)重復HDCA步(bu)(bu)驟，進(jin)(jin)一步(bu)(bu)提(ti)升了(le)P300信(xin)號在響應(ying)時(shi)間(jian)(jian)抖動較大時(shi)的(de)檢(jian)測精度。

 

基于空間信息的P300解碼算法

 

這類(lei)算法則充分利(li)用P300信號(hao)在不同腦區（如頂(ding)枕區）的響應(ying)特(te)征差異，通過構建(jian)空間濾波器來增強目標刺激誘發(fa)的P300特(te)征，并抑制背景噪聲(sheng)。

xDAWN算(suan)法：xDAWN算(suan)法旨在抑制背(bei)景腦電(dian)信號中的(de)共模噪聲，同(tong)時增強原始腦電(dian)信號中的(de)P300特征，具有較好的(de)魯棒性(xing)。

 

基于深度學習的空間特(te)征提取(qu)算法

 

近年(nian)來(lai)，卷(juan)積(ji)神經網(wang)絡（CNN）等深度(du)學習模型(xing)因(yin)其強大的(de)自(zi)動(dong)特(te)征提取能力，在P300解(jie)碼中(zhong)得到廣泛應用。EEGNet是一種(zhong)參(can)數量較少、訓練(lian)速度(du)較快(kuai)的(de)輕量級(ji)CNN模型(xing)，適用于小樣本數據(ju)集(ji)。ShallowConvNet則(ze)主要借鑒FBCSP（濾波器組共空間模式）的(de)思想，通過較大的(de)卷(juan)積(ji)核來(lai)更準確地解(jie)碼P300特(te)征。P3Net則(ze)是一種(zhong)旨在通用識別P300特(te)征的(de)網(wang)絡，對數據(ju)集(ji)依賴(lai)性(xing)較低，但可能對其他ERP成(cheng)分(fen)不(bu)敏感。

 

基于深(shen)度(du)學習的新型P300解(jie)碼(ma)算法(fa)：隨著(zhu)深(shen)度(du)學習技術的發(fa)展(zhan)，研究(jiu)者們提出了更多端到端的解(jie)碼(ma)框架，能夠直接從原始腦電信號中學習和提取與P300相(xiang)關的時空頻特征。

 

卷積神經(jing)網(wang)絡 (CNN)：CNN能夠自動(dong)提取腦電信(xin)號的空間特征，減少人工(gong)特征工(gong)程(cheng)的工(gong)作量，尤其(qi)適用于數據(ju)集充足(zu)的情況。有研究提出基于主成(cheng)分(fen)分(fen)析(xi)與CNN結合的P300分(fen)類算(suan)法(PCA-CNN)。

 

循環神經網絡(luo) (RNN)：RNN及(ji)其變種如長短期記憶(yi)網絡(luo)（LSTM）能(neng)夠(gou)捕(bu)捉腦電(dian)信號(hao)在時間序列(lie)上的(de)依賴關(guan)系，適用于處理(li)具有時序特性(xing)的(de)P300信號(hao)。

 

判別典型模(mo)(mo)式(shi)匹(pi)配(pei) (DCPM)：DCPM算(suan)法由天津大學(xue)神(shen)經工程團隊提出，專為解(jie)碼極微(wei)弱ERP（miniature ERP，可低至1μV以下）而設計(ji)。該(gai)算(suan)法首先構建(jian)判別空間模(mo)(mo)式(shi)以消除共模(mo)(mo)噪聲，然后構建(jian)典型相關分析(xi)（CCA）模(mo)(mo)式(shi)，最后通過模(mo)(mo)板匹(pi)配(pei)進行(xing)決策。DCPM在(zai)小樣本(ben)數據集上(shang)表(biao)現出優于傳統(tong)LDA、STDA、xDAWN以及EEGNet的分類效果。

 

基于運(yun)動想象 (MI) 的(de)解碼算法

 

運動想(xiang)(xiang)象BCI通過識別用戶想(xiang)(xiang)象肢體(ti)運動（如左手、右手、腳(jiao)等）時產生的腦電模(mo)式來實現控制。MI信號的特(te)征提取和分類(lei)是解碼的關鍵。

 

傳統特征提取與(yu)分(fen)類方法

 

共空間模式 (CSP)：CSP及其衍(yan)生算(suan)法是MI-BCI中最常(chang)用且有效的(de)(de)特征提(ti)取(qu)方法之一(yi)。CSP通過尋找(zhao)一(yi)組(zu)空間濾波器，使(shi)得(de)經過濾波后的(de)(de)兩類腦電信號(hao)的(de)(de)方差差異(yi)最大化(hua)，從(cong)而提(ti)取(qu)出與特定運動(dong)想象任務(wu)相關的(de)(de)腦電空間分布特征。

 

黎曼(man)(man)幾(ji)何(he)：基于(yu)黎曼(man)(man)幾(ji)何(he)的(de)方(fang)法將腦(nao)電信號的(de)協方(fang)差矩陣視為黎曼(man)(man)流形(xing)上(shang)(shang)的(de)點(dian)，通過度量這些點(dian)之間的(de)距離來進行(xing)分類。這種(zhong)方(fang)法為處理不同范式的(de)EEG信號提(ti)供了一個統一的(de)框架，并在多種(zhong)BCI問題上(shang)(shang)達(da)到了最(zui)先進的(de)性(xing)能。

 

分類算(suan)法：提取(qu)CSP等特征后，常配合線性判別分析（LDA）、支持向量(liang)機（SVM）等模式識別算(suan)法完成對不同MI任(ren)務的(de)識別。

 

基于深(shen)度學習的(de)(de)MI解碼算法：深(shen)度學習模型能(neng)夠以端到(dao)端的(de)(de)方式自動學習腦電信號中的(de)(de)判(pan)別性(xing)特征，避免了復雜的(de)(de)人(ren)工特征設計和選(xuan)擇過(guo)程(cheng)。

 

卷積神經網絡 (CNN)：CNN被廣泛應用于MI腦電信號(hao)的解(jie)碼，能夠有(you)效(xiao)提取信號(hao)的時(shi)空特征。EEGNet、ShallowConvNet等模(mo)型在MI解(jie)碼任務(wu)中取得了(le)良(liang)好(hao)效(xiao)果(guo)。

 

循(xun)環(huan)神經(jing)網(wang)絡 (RNN) / 長短期記憶網(wang)絡 (LSTM)：RNN和LSTM能(neng)夠捕捉(zhuo)MI腦電信號(hao)在時間維度上的長時依賴關系。有研究提出變分樣(yang)本長短期記憶網(wang)絡，將(jiang)腦電信號(hao)分解為多個頻(pin)帶并篩選(xuan)后輸入(ru)LSTM進行分類。

 

混(hun)合深度(du)學(xue)(xue)習模(mo)型：研究者(zhe)們(men)也探索了(le)多種混(hun)合深度(du)學(xue)(xue)習架構，如結合CNN和LSTM的(de)模(mo)型，以同時利(li)用CNN在空間特征提取和LSTM在時間序列(lie)建模(mo)方(fang)面的(de)優勢。

 

濾(lv)波器組卷積網絡 (FBCNet)：FBCNet架構(gou)以(yi)FBCSP結構(gou)為(wei)參考，利用濾(lv)波器組對腦電(dian)數據進行(xing)帶(dai)通(tong)(tong)濾(lv)波，然(ran)后(hou)使用空間卷積層學習每個頻帶(dai)視圖的空間判別模式(shi)，最后(hou)通(tong)(tong)過方(fang)差層對時間信息進行(xing)聚合，在特征解釋和泛化方(fang)面表現(xian)優(you)異。

 

脈沖神經網絡 (SNN)：SNN是一(yi)種(zhong)更具生(sheng)物可解釋(shi)性的(de)神經網絡模型。有研(yan)究(jiu)提出通過SNN對MI腦電信號(hao)進行(xing)識別(bie)，僅使用(yong)傳統CNN約1/10的(de)參數即可達到(dao)相當的(de)識別(bie)準確率，顯示出在(zai)低功耗BCI設備(bei)上的(de)應(ying)用(yong)潛力。

 

注意(yi)(yi)力機(ji)制：注意(yi)(yi)力機(ji)制被(bei)引入到MI解碼模型中，用(yong)于(yu)對多頻帶(dai)CSP特(te)征或不同時間窗口(kou)的(de)特(te)征進行權重(zhong)再分(fen)(fen)配，以突出(chu)關鍵信息。基于(yu)時空分(fen)(fen)布注意(yi)(yi)力網絡(luo)的(de)單(dan)側肢體MI解碼模型，通過滑窗保留樣(yang)本時序信息，并用(yong)LSTM進行學習，在單(dan)側肢體多分(fen)(fen)類任務上提升了性能。

 

基于穩態視覺誘發電位 (SSVEP) 的解碼算法(fa)

 

SSVEP是(shi)大(da)腦對特(te)定頻率（通常為6-100Hz）的周期性視覺刺激產生的響應，在枕葉區最(zui)為明顯。SSVEP-BCI具(ju)有信息傳(chuan)輸率高、訓練時間短等(deng)優點。

 

典型(xing)相(xiang)關(guan)分析(xi) (CCA)：CCA及其衍生(sheng)算法(fa)是(shi)SSVEP解碼中最(zui)經(jing)典和常(chang)用的方法(fa)之(zhi)一。CCA通(tong)過尋(xun)找(zhao)兩組信號(hao)(hao)(hao)（通(tong)常(chang)是(shi)多通(tong)道腦電信號(hao)(hao)(hao)和參考(kao)信號(hao)(hao)(hao)，參考(kao)信號(hao)(hao)(hao)由(you)刺激頻率及其諧波構(gou)成(cheng)）之(zhi)間的最(zui)大相(xiang)關(guan)性來進行頻率識別(bie)。

 

任務相關成分(fen)分(fen)析 (TRCA)：TRCA旨在(zai)提(ti)取腦(nao)電(dian)信號中與特定任務相關的(de)(de)成分(fen)，通過(guo)最大化試次間(jian)協方差(cha)來構建空間(jian)濾(lv)波器。集成TRCA (eTRCA) 通過(guo)整合不同濾(lv)波器組的(de)(de)TRCA投影(ying)矩(ju)陣，進一步提(ti)升了SSVEP-BCI的(de)(de)性能，最高在(zai)線信息傳輸速率可(ke)達376.58 bits/min。

 

任務判(pan)別成分分析 (TDCA)：TDCA算法利用判(pan)別模型對所有(you)(you)刺激頻率(lv)求(qiu)取一個共有(you)(you)的空域濾(lv)波(bo)器，其(qi)性能優于eTRCA。

基于深度學習(xi)的(de)SSVEP解碼算法：深度學習(xi)模(mo)型也(ye)被應(ying)用于SSVEP解碼，以自(zi)動提取復雜的(de)時空頻特征。

卷積相關分析(xi)模型 (Conv-CA)：該(gai)模型結(jie)合了(le)CNN的特征提(ti)取(qu)能(neng)力和CCA的相關性(xing)分析(xi)，解碼精(jing)度超過了(le)eTRCA。

深度(du)神經(jing)網絡 (DNN)：DNN模型也(ye)被用(yong)于SSVEP解碼(ma)，并取(qu)得了較高(gao)的解碼(ma)精度(du)。

雙(shuang)向孿生(sheng)相關分(fen)析 (bi-SiamCA)：該模(mo)型(xing)利用遞歸神經(jing)網絡(luo)（RNN）構建分(fen)類模(mo)型(xing)，充分(fen)考慮了腦電信號的時序(xu)特性，顯著提升了深度模(mo)型(xing)的解碼性能。

 

新興算法與通用框架

 

判別典型模(mo)式匹(pi)配 (DCPM)：如前所述，DCPM算法不(bu)僅適(shi)用于P300解碼，其設計(ji)思想也可應用于其他微弱ERP信(xin)號的解碼，通過構建判別空間模(mo)式消除(chu)共模(mo)噪聲，并結合CCA和模(mo)板匹(pi)配實現(xian)高(gao)效(xiao)解碼。

 

黎曼(man)幾何方法：基于黎曼(man)幾何的算(suan)法為EEG信號處理(li)提供了(le)一個統一的框架，尤其適用于處理(li)協(xie)方差矩陣等(deng)結(jie)構數據，在多種BCI范式中(zhong)都顯示出優越(yue)性能。

 

遷移(yi)學(xue)習(xi) (Transfer Learning)：由于腦(nao)電信號具有(you)顯(xian)著的(de)(de)個體差(cha)異（被(bei)(bei)試(shi)(shi)間(jian)(jian)變異性）和(he)隨時間(jian)(jian)變化(hua)的(de)(de)特性（被(bei)(bei)試(shi)(shi)內變異性），直接將在一些被(bei)(bei)試(shi)(shi)數據(ju)上(shang)訓練的(de)(de)模(mo)型應(ying)用于新(xin)被(bei)(bei)試(shi)(shi)或同一被(bei)(bei)試(shi)(shi)的(de)(de)不同時段，性能往往會下降。遷移(yi)學(xue)習(xi)旨在通過(guo)利(li)用源(yuan)域(yu)（如其他被(bei)(bei)試(shi)(shi)的(de)(de)數據(ju)或預訓練模(mo)型）的(de)(de)知識來幫助(zhu)目標域(yu)（新(xin)被(bei)(bei)試(shi)(shi)或新(xin)時段）的(de)(de)學(xue)習(xi)，從而(er)減(jian)少對新(xin)數據(ju)量的(de)(de)依賴，提高模(mo)型的(de)(de)泛化(hua)能力(li)和(he)適(shi)(shi)應(ying)性。通過(guo)最小(xiao)化(hua)源(yuan)域(yu)和(he)目標域(yu)之間(jian)(jian)的(de)(de)聯合概率(lv)分布偏(pian)移(yi)來實現域(yu)自(zi)適(shi)(shi)應(ying)。

 

自適應(ying)(ying)分類器 (Adaptive Classifiers)：自適應(ying)(ying)分類器能夠根據在線獲(huo)取(qu)的新數據動態調整模型參(can)數，以適應(ying)(ying)腦電信號的非平穩性(xing)和(he)用戶學習效(xiao)應(ying)(ying)。研究表明，即(ji)使是無監督的自適應(ying)(ying)方法，通常也優于靜態分類器。

 

矩陣和(he)張量分類(lei)器：這類(lei)方(fang)法(fa)直接將腦電(dian)信(xin)號(hao)的多(duo)維結構（如通道(dao)×時間點(dian)×頻(pin)率(lv)）作為輸入，利用張量分解等技術進行特(te)征提取和(he)分類(lei)，能夠更好地(di)保留(liu)信(xin)號(hao)的原始結構信(xin)息。

 

EEGG算(suan)(suan)法：EEGG是一種解(jie)析型的(de)“白(bai)盒”BCI算(suan)(suan)法，它將生(sheng)物EEG-意(yi)圖(tu)系統分(fen)解(jie)為(wei)關系譜（類似泰勒級數展開(kai)），為(wei)分(fen)析大腦提(ti)供了(le)新的(de)框(kuang)架。該算(suan)(suan)法不(bu)僅用于意(yi)圖(tu)識(shi)別(bie)，還能分(fen)析EEG-意(yi)圖(tu)系統本身，例如(ru)發現產生(sheng)精細(xi)手部意(yi)圖(tu)需(xu)要大腦更集中的(de)激活。

 

憶(yi)阻器類腦(nao)計算(suan)芯片(pian)與協同(tong)(tong)演進解(jie)碼(ma)器：清華大學等(deng)機(ji)構合(he)作研發了基于(yu)憶(yi)阻器的(de)(de)類腦(nao)計算(suan)芯片(pian)，并(bing)提出(chu)了協同(tong)(tong)演進的(de)(de)腦(nao)機(ji)接口解(jie)碼(ma)器。這種硬件(jian)高(gao)效的(de)(de)解(jie)碼(ma)策略能(neng)夠(gou)顯著降低(di)計算(suan)復(fu)雜度(du)，同(tong)(tong)時保持高(gao)精度(du)，并(bing)且能(neng)夠(gou)與大腦(nao)信號(hao)相互適應、協同(tong)(tong)進化，在無人機(ji)飛行控制等(deng)任務中表(biao)現出(chu)色，解(jie)碼(ma)準確(que)率達(da)到85.17%，能(neng)耗比傳統CPU系統低(di)1643倍，速(su)度(du)提升216倍。

 

多模(mo)態(tai)BCI解碼算法：結合多種(zhong)腦電特征（如(ru)P300、SSVEP、MI）或其他生理信(xin)(xin)號（如(ru)fNIRS）的(de)多模(mo)態(tai)BCI，能夠提供更(geng)豐富(fu)的(de)信(xin)(xin)息，提高系(xi)統的(de)魯棒性和(he)信(xin)(xin)息傳輸率。解碼多模(mo)態(tai)信(xin)(xin)號需要更(geng)復雜(za)的(de)融合策略和(he)算法，如(ru)跨模(mo)態(tai)映(ying)射、序列建模(mo)和(he)多模(mo)態(tai)融合等。

 

語言(yan)解(jie)碼算(suan)法(fa)：針對語音和(he)語言(yan)修復的(de)BCI是當前研究(jiu)的(de)熱點。研究(jiu)人員利用ECoG和(he)EEG等(deng)信(xin)號，結合深(shen)度(du)學(xue)習（如RNN、CNN、Transformer）和(he)自然語言(yan)處理技術，實(shi)現了從大(da)腦活(huo)動(dong)中解(jie)碼連續(xu)語音、單詞、句子甚至無聲(sheng)默讀的(de)意圖。有研究(jiu)利用256個微電極植入(ru)和(he)深(shen)度(du)學(xue)習算(suan)法(fa)，幾乎(hu)實(shi)時地將試圖說話的(de)腦活(huo)動(dong)轉(zhuan)化為言(yan)語，并能傳達語調(diao)和(he)重音。復旦大(da)學(xue)附屬華(hua)山醫院與(yu)上海(hai)科(ke)技大(da)學(xue)團隊實(shi)現了從“意念”到(dao)漢語語句文本的(de)解(jie)碼。

 

算法性能評估與挑戰

 

腦信(xin)號解碼算法的性(xing)能評(ping)估通常采用準確率、信(xin)息傳輸率（ITR）、ROC曲線(xian)下面(mian)積（AUC）等(deng)指標。盡管算法不(bu)斷進步，但(dan)仍面(mian)臨(lin)諸多挑(tiao)戰：

 

個體差異(yi)與信號(hao)變異(yi)性：腦電信號(hao)在(zai)不(bu)(bu)(bu)同(tong)個體之間(jian)(jian)以及同(tong)一個體在(zai)不(bu)(bu)(bu)同(tong)時(shi)間(jian)(jian)、不(bu)(bu)(bu)同(tong)生(sheng)理和心理狀態下都存在(zai)顯著差異(yi)，這限制了模(mo)型的泛(fan)化能力。

小樣(yang)(yang)本問(wen)題：獲取(qu)大(da)量高質量的標(biao)注腦電數據成本高昂(ang)且耗時，尤其是在臨床應(ying)用中。如何在小樣(yang)(yang)本條件下訓(xun)練出魯棒的解碼模型是一個(ge)重要研(yan)究方(fang)向。

實時性(xing)(xing)與(yu)計算(suan)效率：許多BCI應用(yong)（如神經假體(ti)控制）對解碼的實時性(xing)(xing)要(yao)求(qiu)很(hen)高。復雜的深度學習(xi)模型雖然(ran)性(xing)(xing)能(neng)優越，但計算(suan)量較大，難以在資源受限的嵌入(ru)式設備(bei)上部署。

長期穩(wen)定性：腦電信號會隨(sui)時(shi)間(jian)發生(sheng)漂移，導致解碼性能下降。開發能夠適應(ying)信號變化(hua)、長期穩(wen)定工作的BCI系統至關重要。

可(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)性：許多先進的(de)(de)深度學習模(mo)型被視為“黑箱”，其決策(ce)過(guo)程難以解(jie)(jie)釋(shi)(shi)，這在(zai)需要高可(ke)靠性和安(an)全性的(de)(de)醫(yi)療等(deng)應用中是(shi)一個重要問(wen)題。EEGG等(deng)“白盒”算法的(de)(de)提出，正是(shi)為了增(zeng)強算法的(de)(de)可(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)性。

倫理考量：隨(sui)著(zhu)BCI技(ji)術(shu)的(de)發展(zhan)(zhan)，特別是涉(she)及思想讀取(qu)和(he)(he)神經(jing)調控的(de)應用(yong)，相關的(de)倫理、隱私(si)和(he)(he)安全問題也日益凸顯，需要在(zai)技(ji)術(shu)發展(zhan)(zhan)的(de)同(tong)時進行(xing)充分研究和(he)(he)規范。

 

為了應對(dui)這些挑戰(zhan)，研究者們正在(zai)探索(suo)更魯棒的(de)(de)信號(hao)預處理方法(fa)、更有效(xiao)的(de)(de)特征提(ti)取(qu)技(ji)術(shu)(shu)、更強大(da)的(de)(de)機器學習(xi)(xi)模(mo)型（特別是(shi)遷移(yi)學習(xi)(xi)、自適應學習(xi)(xi)和(he)深度學習(xi)(xi)）、以及更高效(xiao)的(de)(de)硬(ying)件實(shi)現(xian)方案。開放源代碼(ma)平臺和(he)共享數據集(ji)的(de)(de)出現(xian)，如MetaBCI ，也(ye)極大(da)地促進了BCI算法(fa)研究的(de)(de)進展和(he)合作。未來，隨著對(dui)大(da)腦工(gong)作機制認識的(de)(de)深入以及人工(gong)智能技(ji)術(shu)(shu)的(de)(de)持續突破，腦信號(hao)解碼(ma)算法(fa)有望在(zai)準確性、魯棒性、實(shi)時性和(he)普適性方面取(qu)得更大(da)進展，推動BCI技(ji)術(shu)(shu)在(zai)更廣(guang)泛領域的(de)(de)應用。

 

5. 腦機接口應(ying)用領域市場分析(xi)

 

5.1 醫療康復領(ling)域

 

醫療(liao)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)是(shi)腦(nao)(nao)(nao)(nao)機(ji)接口(kou)(kou)（BCI）技術應(ying)用(yong)(yong)最為(wei)(wei)成(cheng)熟和(he)(he)(he)(he)廣泛的(de)領(ling)(ling)域(yu)(yu)，也是(shi)當前(qian)BCI市場最主(zhu)要(yao)(yao)的(de)驅動(dong)力(li)(li)。BCI在(zai)(zai)醫療(liao)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)中(zhong)(zhong)的(de)應(ying)用(yong)(yong)主(zhu)要(yao)(yao)圍(wei)繞(rao)神(shen)(shen)(shen)經(jing)系(xi)統(tong)疾(ji)病(bing)(bing)(bing)的(de)診斷、治療(liao)和(he)(he)(he)(he)功(gong)(gong)能(neng)恢(hui)復(fu)(fu)(fu)(fu)展(zhan)開(kai)。根據麥肯(ken)錫的(de)測算(suan)(suan)，全(quan)球腦(nao)(nao)(nao)(nao)機(ji)接口(kou)(kou)在(zai)(zai)嚴(yan)重創(chuang)傷后應(ying)用(yong)(yong)潛在(zai)(zai)規(gui)模超過(guo)150億(yi)(yi)-850億(yi)(yi)美(mei)元，消(xiao)費醫療(liao)應(ying)用(yong)(yong)潛在(zai)(zai)規(gui)模在(zai)(zai)250億(yi)(yi)-600億(yi)(yi)美(mei)元。2025年全(quan)球腦(nao)(nao)(nao)(nao)機(ji)接口(kou)(kou)醫療(liao)應(ying)用(yong)(yong)市場規(gui)模預(yu)計達到380億(yi)(yi)元，年復(fu)(fu)(fu)(fu)合(he)增長率超過(guo)45%。臨(lin)床應(ying)用(yong)(yong)場景(jing)呈現多元化特(te)征(zheng)，已(yi)覆蓋癲癇預(yu)警、抑(yi)郁癥(zheng)調(diao)控(kong)、癱(tan)瘓(huan)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)、漸(jian)凍癥(zheng)溝通(tong)等核心(xin)領(ling)(ling)域(yu)(yu)，其中(zhong)(zhong)癱(tan)瘓(huan)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)應(ying)用(yong)(yong)占比最高，達到38%。中(zhong)(zhong)國市場則(ze)更(geng)側重于腦(nao)(nao)(nao)(nao)卒中(zhong)(zhong)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)和(he)(he)(he)(he)阿(a)爾茨海(hai)默(mo)病(bing)(bing)(bing)干預(yu)。BCI系(xi)統(tong)通(tong)過(guo)解(jie)碼患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)的(de)神(shen)(shen)(shen)經(jing)意圖(tu)，可(ke)以(yi)(yi)實現對外部輔助設(she)備(bei)（如(ru)(ru)假(jia)肢、輪椅(yi)、外骨骼機(ji)器人(ren)）的(de)控(kong)制，幫助運(yun)(yun)動(dong)功(gong)(gong)能(neng)障(zhang)礙(ai)患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)（如(ru)(ru)卒中(zhong)(zhong)后偏癱(tan)、脊(ji)髓損傷、肌萎縮側索硬化癥(zheng)ALS）恢(hui)復(fu)(fu)(fu)(fu)一定(ding)的(de)自(zi)(zi)主(zhu)活(huo)動(dong)能(neng)力(li)(li)和(he)(he)(he)(he)與(yu)環(huan)境的(de)交互(hu)能(neng)力(li)(li)。基于運(yun)(yun)動(dong)想象（MI）或運(yun)(yun)動(dong)嘗試（MA）的(de)BCI系(xi)統(tong)，能(neng)夠識別患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)試圖(tu)移動(dong)癱(tan)瘓(huan)肢體的(de)腦(nao)(nao)(nao)(nao)電(dian)(dian)信號，并驅動(dong)外骨骼或功(gong)(gong)能(neng)性(xing)電(dian)(dian)刺(ci)激(ji)（FES）裝置輔助患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)完成(cheng)動(dong)作(zuo)，從而促(cu)進神(shen)(shen)(shen)經(jing)可(ke)塑性(xing)和(he)(he)(he)(he)運(yun)(yun)動(dong)功(gong)(gong)能(neng)的(de)重建。研(yan)究表(biao)明(ming)，BCI結合(he)FES的(de)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)訓練在(zai)(zai)慢(man)性(xing)卒中(zhong)(zhong)患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)中(zhong)(zhong)能(neng)誘導出顯著(zhu)且持久的(de)運(yun)(yun)動(dong)功(gong)(gong)能(neng)恢(hui)復(fu)(fu)(fu)(fu)，其效果優于偽刺(ci)激(ji)組，并且這種恢(hui)復(fu)(fu)(fu)(fu)與(yu)功(gong)(gong)能(neng)性(xing)神(shen)(shen)(shen)經(jing)可(ke)塑性(xing)的(de)定(ding)量(liang)證據相(xiang)關。神(shen)(shen)(shen)經(jing)反饋(kui)（NFB）作(zuo)為(wei)(wei)BCI在(zai)(zai)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)中(zhong)(zhong)的(de)重要(yao)(yao)應(ying)用(yong)(yong)形式，通(tong)過(guo)實時反饋(kui)患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)的(de)腦(nao)(nao)(nao)(nao)電(dian)(dian)活(huo)動(dong)，幫助患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)學(xue)習自(zi)(zi)我(wo)調(diao)節(jie)異常的(de)腦(nao)(nao)(nao)(nao)功(gong)(gong)能(neng)狀態，已(yi)成(cheng)功(gong)(gong)應(ying)用(yong)(yong)于ADHD、抑(yi)郁癥(zheng)、焦慮癥(zheng)、失眠(mian)等精(jing)神(shen)(shen)(shen)心(xin)理(li)疾(ji)病(bing)(bing)(bing)的(de)輔助治療(liao)，以(yi)(yi)及癲癇等神(shen)(shen)(shen)經(jing)系(xi)統(tong)疾(ji)病(bing)(bing)(bing)的(de)癥(zheng)狀管理(li)。P300神(shen)(shen)(shen)經(jing)反饋(kui)系(xi)統(tong)通(tong)過(guo)訓練用(yong)(yong)戶增強與(yu)注意力(li)(li)相(xiang)關的(de)P300事件相(xiang)關電(dian)(dian)位(wei)，以(yi)(yi)改善認知(zhi)功(gong)(gong)能(neng)和(he)(he)(he)(he)情(qing)緒(xu)調(diao)節(jie)。BCI技術還在(zai)(zai)語言(yan)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)、認知(zhi)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)等方面展(zhan)現出應(ying)用(yong)(yong)前(qian)景(jing)，通(tong)過(guo)解(jie)碼與(yu)語言(yan)產生相(xiang)關的(de)神(shen)(shen)(shen)經(jing)信號，幫助失語癥(zheng)患(huan)(huan)者(zhe)(zhe)恢(hui)復(fu)(fu)(fu)(fu)交流(liu)能(neng)力(li)(li)。復(fu)(fu)(fu)(fu)旦大(da)(da)學(xue)成(cheng)立的(de)神(shen)(shen)(shen)經(jing)調(diao)控(kong)與(yu)腦(nao)(nao)(nao)(nao)機(ji)接口(kou)(kou)中(zhong)(zhong)心(xin)，將臨(lin)床轉化列為(wei)(wei)主(zhu)要(yao)(yao)研(yan)究方向之一，致力(li)(li)于將BCI技術應(ying)用(yong)(yong)于腦(nao)(nao)(nao)(nao)疾(ji)病(bing)(bing)(bing)治療(liao)和(he)(he)(he)(he)神(shen)(shen)(shen)經(jing)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)，這進一步凸(tu)顯了(le)BCI在(zai)(zai)醫療(liao)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)領(ling)(ling)域(yu)(yu)的(de)重要(yao)(yao)性(xing)。盡管BCI在(zai)(zai)醫療(liao)康(kang)復(fu)(fu)(fu)(fu)領(ling)(ling)域(yu)(yu)取得(de)了(le)顯著(zhu)進展(zhan)，但仍(reng)面臨(lin)一些挑戰，如(ru)(ru)提高解(jie)碼算(suan)(suan)法的(de)準(zhun)確性(xing)和(he)(he)(he)(he)魯棒性(xing)、確保系(xi)統(tong)的(de)長期穩定(ding)性(xing)和(he)(he)(he)(he)安全(quan)性(xing)、降低設(she)備(bei)成(cheng)本、以(yi)(yi)及進行更(geng)大(da)(da)規(gui)模的(de)臨(lin)床驗證等。

 

5.2 軍事/航空航天領域

 

腦(nao)(nao)機(ji)接(jie)口（BCI）技術在(zai)軍事(shi)和(he)(he)航空(kong)航天領(ling)域的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)應用(yong)(yong)(yong)潛(qian)(qian)力巨(ju)大，盡管目(mu)前(qian)仍(reng)處于探索和(he)(he)早期發(fa)展階段，但(dan)其可(ke)能(neng)帶來的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)顛(dian)覆性(xing)優(you)勢(shi)已引(yin)起各國軍方(fang)和(he)(he)科研機(ji)構的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)廣泛關注。BCI在(zai)軍事(shi)領(ling)域的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)潛(qian)(qian)在(zai)應用(yong)(yong)(yong)場景多(duo)樣，旨在(zai)提(ti)升士兵(bing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)作戰(zhan)能(neng)力、指揮控制效率以及(ji)人(ren)(ren)(ren)機(ji)協(xie)同(tong)(tong)水(shui)平。BCI可(ke)以實(shi)現(xian)(xian)(xian)士兵(bing)與(yu)外部(bu)設備（如(ru)無人(ren)(ren)(ren)機(ji)、機(ji)器(qi)人(ren)(ren)(ren)、武器(qi)系(xi)統）的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)直接(jie)意念控制，實(shi)現(xian)(xian)(xian)快速、隱(yin)蔽、雙手解放(fang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)操作，從而(er)(er)提(ti)高(gao)戰(zhan)場反應速度(du)和(he)(he)生存能(neng)力。美國國防高(gao)級研究(jiu)計(ji)劃局（DARPA）自2018年(nian)(nian)起啟(qi)動(dong)了一(yi)項名為“下(xia)一(yi)代(dai)非手術神經(jing)技術”（N3）的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)項目(mu)，旨在(zai)開(kai)發(fa)一(yi)種(zhong)安(an)全(quan)、便攜的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)非侵入式或(huo)微創神經(jing)接(jie)口系(xi)統，能(neng)夠同(tong)(tong)時(shi)讀寫多(duo)個(ge)腦(nao)(nao)區的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)息，目(mu)標是在(zai)2050年(nian)(nian)前(qian)為健全(quan)士兵(bing)提(ti)供(gong)用(yong)(yong)(yong)于國家安(an)全(quan)應用(yong)(yong)(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)BCI技術。BCI還(huan)可(ke)用(yong)(yong)(yong)于士兵(bing)之間的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)“腦(nao)(nao)對腦(nao)(nao)”直接(jie)通(tong)信(xin)(xin)，實(shi)現(xian)(xian)(xian)靜默、高(gao)效的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)戰(zhan)場信(xin)(xin)息共享和(he)(he)協(xie)同(tong)(tong)作戰(zhan)。在(zai)航空(kong)航天領(ling)域，BCI技術有(you)望(wang)應用(yong)(yong)(yong)于飛(fei)(fei)(fei)行(xing)(xing)員(yuan)和(he)(he)宇航員(yuan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)認(ren)知增(zeng)強、狀態監測以及(ji)飛(fei)(fei)(fei)行(xing)(xing)器(qi)控制。BCI可(ke)以實(shi)時(shi)監測飛(fei)(fei)(fei)行(xing)(xing)員(yuan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)認(ren)知負荷、疲勞狀態和(he)(he)警覺(jue)水(shui)平，并在(zai)必(bi)要時(shi)發(fa)出警報或(huo)進(jin)行(xing)(xing)輔(fu)助決策，從而(er)(er)提(ti)高(gao)飛(fei)(fei)(fei)行(xing)(xing)安(an)全(quan)。更進(jin)一(yi)步，BCI可(ke)以直接(jie)將飛(fei)(fei)(fei)行(xing)(xing)器(qi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)傳感(gan)(gan)器(qi)信(xin)(xin)息（如(ru)雷達、聲納數據）輸入到飛(fei)(fei)(fei)行(xing)(xing)員(yuan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)感(gan)(gan)知皮層(ceng)，使其獲得超越自然(ran)感(gan)(gan)官的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)“超能(neng)力”，如(ru)360度(du)球形戰(zhan)場態勢(shi)感(gan)(gan)知，或(huo)直接(jie)感(gan)(gan)知和(he)(he)理(li)解網絡空(kong)間的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)活動(dong)。BCI還(huan)可(ke)以用(yong)(yong)(yong)于調控飛(fei)(fei)(fei)行(xing)(xing)員(yuan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)生理(li)狀態，例(li)如(ru)通(tong)過神經(jing)刺(ci)激來維持清醒(xing)、減(jian)輕疲勞、甚至控制疼痛，從而(er)(er)延長峰值(zhi)表現(xian)(xian)(xian)時(shi)間并提(ti)高(gao)任務成功率。DARPA曾資助研究(jiu)，使四肢癱瘓者能(neng)夠通(tong)過意念控制模擬的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)聯合攻(gong)擊戰(zhan)斗機(ji)，展示了BCI在(zai)復雜(za)載(zai)具(ju)控制方(fang)面的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)潛(qian)(qian)力。軍事(shi)和(he)(he)航空(kong)航天領(ling)域應用(yong)(yong)(yong)BCI也面臨嚴峻的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)倫理(li)挑戰(zhan)，包括對人(ren)(ren)(ren)類自主性(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)潛(qian)(qian)在(zai)影響、認(ren)知增(zeng)強帶來的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)公平性(xing)問題、以及(ji)“電(dian)子麻(ma)醉”或(huo)恐懼消除等(deng)技術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)濫(lan)用(yong)(yong)(yong)風險(xian)，這些都需要在(zai)技術部(bu)署前(qian)進(jin)行(xing)(xing)充分的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)倫理(li)評估(gu)和(he)(he)規范。

 

5.3 消費電(dian)子領域

 

腦機(ji)接口（BCI）技術(shu)(shu)在(zai)消(xiao)(xiao)費電(dian)(dian)子(zi)(zi)領(ling)域的(de)(de)(de)(de)應(ying)(ying)(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)尚處于(yu)早期階段(duan)，但已(yi)展現(xian)(xian)出(chu)(chu)巨(ju)大的(de)(de)(de)(de)市場(chang)潛力(li)(li)和(he)(he)(he)創新(xin)(xin)活力(li)(li)。非侵入式(shi)BCI，特別是基于(yu)EEG的(de)(de)(de)(de)技術(shu)(shu)，因(yin)其安全性(xing)、便(bian)攜(xie)性(xing)和(he)(he)(he)相對(dui)(dui)較(jiao)低的(de)(de)(de)(de)成本(ben)，成為(wei)消(xiao)(xiao)費電(dian)(dian)子(zi)(zi)應(ying)(ying)(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)的(de)(de)(de)(de)主流選擇。消(xiao)(xiao)費級BCI產(chan)品主要聚焦于(yu)健康(kang)監(jian)測、智(zhi)(zhi)能(neng)家(jia)(jia)居控(kong)(kong)制(zhi)(zhi)、娛(yu)樂交互(hu)(hu)和(he)(he)(he)認知(zhi)增強(qiang)等(deng)方(fang)面。市場(chang)上(shang)已(yi)出(chu)(chu)現(xian)(xian)能(neng)夠監(jian)測用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)(hu)腦電(dian)(dian)波(bo)、心率、睡(shui)(shui)眠質(zhi)量的(de)(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)能(neng)頭環(huan)或(huo)(huo)耳(er)機(ji)，通(tong)(tong)(tong)過APP提(ti)供數據(ju)分析和(he)(he)(he)個人健康(kang)管(guan)理(li)建(jian)議。BrainCo公司推(tui)(tui)出(chu)(chu)的(de)(de)(de)(de)深海豚智(zhi)(zhi)能(neng)安睡(shui)(shui)儀，通(tong)(tong)(tong)過解譯(yi)大腦在(zai)不(bu)同睡(shui)(shui)眠階段(duan)的(de)(de)(de)(de)神經信(xin)號狀態來改(gai)善用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)(hu)睡(shui)(shui)眠質(zhi)量，銷量已(yi)超(chao)過10萬臺。另一(yi)類重要的(de)(de)(de)(de)應(ying)(ying)(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)是智(zhi)(zhi)能(neng)家(jia)(jia)居控(kong)(kong)制(zhi)(zhi)，用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)(hu)可以通(tong)(tong)(tong)過“意念”控(kong)(kong)制(zhi)(zhi)燈(deng)光、空調、電(dian)(dian)視(shi)等(deng)家(jia)(jia)用(yong)(yong)(yong)(yong)電(dian)(dian)器，為(wei)行動(dong)不(bu)便(bian)或(huo)(huo)追求極(ji)致便(bian)捷體驗的(de)(de)(de)(de)用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)(hu)提(ti)供新(xin)(xin)的(de)(de)(de)(de)交互(hu)(hu)方(fang)式(shi)。在(zai)個性(xing)化內(nei)容推(tui)(tui)薦和(he)(he)(he)廣(guang)告推(tui)(tui)送(song)(song)方(fang)面，通(tong)(tong)(tong)過分析用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)(hu)的(de)(de)(de)(de)神經反饋數據(ju)（對(dui)(dui)特定內(nei)容的(de)(de)(de)(de)情感反應(ying)(ying)(ying)、注意力(li)(li)集(ji)中程度），BCI技術(shu)(shu)可以幫(bang)助內(nei)容提(ti)供商更精準地理(li)解用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)(hu)偏(pian)好，從而推(tui)(tui)送(song)(song)更符合用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)(hu)興(xing)趣(qu)的(de)(de)(de)(de)新(xin)(xin)聞、音樂、視(shi)頻或(huo)(huo)廣(guang)告，提(ti)升(sheng)用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)(hu)體驗和(he)(he)(he)商業轉化率。BCI技術(shu)(shu)還有望與(yu)虛(xu)擬現(xian)(xian)實（VR）和(he)(he)(he)增強(qiang)現(xian)(xian)實（AR）設備(bei)(bei)深度融合，創造出(chu)(chu)更具(ju)沉(chen)浸感和(he)(he)(he)交互(hu)(hu)性(xing)的(de)(de)(de)(de)娛(yu)樂體驗。用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)(hu)可以通(tong)(tong)(tong)過意念控(kong)(kong)制(zhi)(zhi)VR游(you)戲中的(de)(de)(de)(de)角色(se)或(huo)(huo)與(yu)AR環(huan)境中的(de)(de)(de)(de)虛(xu)擬對(dui)(dui)象進行互(hu)(hu)動(dong)。BCI技術(shu)(shu)在(zai)消(xiao)(xiao)費電(dian)(dian)子(zi)(zi)領(ling)域的(de)(de)(de)(de)普及仍面臨諸多(duo)挑戰。首先(xian)，非侵入式(shi)BCI的(de)(de)(de)(de)信(xin)號質(zhi)量和(he)(he)(he)解碼精度仍有待提(ti)高，尤(you)其是在(zai)復雜的(de)(de)(de)(de)日常環(huan)境中，信(xin)號容易受到噪聲干擾。其次(ci)，用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)(hu)對(dui)(dui)個人神經數據(ju)隱私和(he)(he)(he)安全的(de)(de)(de)(de)擔憂是阻(zu)礙(ai)其廣(guang)泛應(ying)(ying)(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)的(de)(de)(de)(de)重要因(yin)素(su)，需要建(jian)立完善的(de)(de)(de)(de)數據(ju)保護機(ji)制(zhi)(zhi)和(he)(he)(he)倫理(li)規范。設備(bei)(bei)的(de)(de)(de)(de)舒適度、美觀(guan)度以及成本(ben)也是影響消(xiao)(xiao)費者接受度的(de)(de)(de)(de)關鍵因(yin)素(su)。盡(jin)管(guan)如此，隨著技術(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)不(bu)斷進步和(he)(he)(he)成本(ben)的(de)(de)(de)(de)降低，BCI技術(shu)(shu)在(zai)消(xiao)(xiao)費電(dian)(dian)子(zi)(zi)領(ling)域的(de)(de)(de)(de)應(ying)(ying)(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)前景依然廣(guang)闊，有望在(zai)未(wei)來幾年內(nei)出(chu)(chu)現(xian)(xian)更多(duo)創新(xin)(xin)產(chan)品和(he)(he)(he)應(ying)(ying)(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)場(chang)景。

 

5.4 游戲娛(yu)樂領域

 

腦機(ji)接(jie)(jie)口（BCI）技術為(wei)(wei)游(you)(you)戲(xi)(xi)娛(yu)樂產業(ye)帶來了革(ge)命性(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)變(bian)革(ge)，通(tong)(tong)過(guo)(guo)(guo)引入基(ji)于神經(jing)(jing)信號的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)交(jiao)(jiao)互(hu)方(fang)(fang)式(shi)，極大地提(ti)(ti)(ti)升(sheng)(sheng)(sheng)了游(you)(you)戲(xi)(xi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)沉(chen)(chen)浸感、個(ge)性(xing)(xing)(xing)化和(he)(he)可(ke)玩(wan)性(xing)(xing)(xing)。BCI在(zai)(zai)游(you)(you)戲(xi)(xi)娛(yu)樂領(ling)域的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)(ying)用(yong)(yong)主要(yao)體現(xian)在(zai)(zai)以(yi)(yi)(yi)下幾個(ge)方(fang)(fang)面：首先是(shi)(shi)增強游(you)(you)戲(xi)(xi)體驗(yan)與(yu)控(kong)制。玩(wan)家(jia)(jia)(jia)(jia)可(ke)以(yi)(yi)(yi)通(tong)(tong)過(guo)(guo)(guo)BCI系統(tong)，利用(yong)(yong)自身(shen)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)腦電信號直(zhi)接(jie)(jie)控(kong)制游(you)(you)戲(xi)(xi)中(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)角色行動(dong)(dong)(dong)、技能釋放(fang)或環境(jing)交(jiao)(jiao)互(hu)，通(tong)(tong)過(guo)(guo)(guo)想象左手或右手的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)運動(dong)(dong)(dong)來控(kong)制角色的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)左右移動(dong)(dong)(dong)，或通(tong)(tong)過(guo)(guo)(guo)集中(zhong)(zhong)注(zhu)(zhu)意(yi)力(li)來觸發特定技能。這種(zhong)“意(yi)念控(kong)制”的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)(fang)式(shi)打破了傳統(tong)手柄、鍵盤(pan)或體感設備(bei)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)限制，為(wei)(wei)玩(wan)家(jia)(jia)(jia)(jia)提(ti)(ti)(ti)供了更(geng)直(zhi)接(jie)(jie)、更(geng)自然的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)交(jiao)(jiao)互(hu)體驗(yan)，使(shi)得(de)游(you)(you)戲(xi)(xi)過(guo)(guo)(guo)程更(geng)加身(shen)臨其(qi)境(jing)。其(qi)次是(shi)(shi)自適(shi)應(ying)(ying)游(you)(you)戲(xi)(xi)機(ji)制。BCI系統(tong)能夠實時監(jian)測玩(wan)家(jia)(jia)(jia)(jia)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)認(ren)知(zhi)狀(zhuang)態(tai)(tai)，如(ru)注(zhu)(zhu)意(yi)力(li)水平、情(qing)(qing)緒波動(dong)(dong)(dong)（興(xing)奮、緊(jin)張(zhang)、放(fang)松(song)等）和(he)(he)認(ren)知(zhi)負(fu)荷。基(ji)于這些神經(jing)(jing)生理(li)數據(ju)，游(you)(you)戲(xi)(xi)可(ke)以(yi)(yi)(yi)動(dong)(dong)(dong)態(tai)(tai)調整其(qi)難(nan)度(du)、節奏、劇情(qing)(qing)走向甚(shen)至音樂和(he)(he)視覺效果，為(wei)(wei)每位玩(wan)家(jia)(jia)(jia)(jia)提(ti)(ti)(ti)供高度(du)個(ge)性(xing)(xing)(xing)化的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)游(you)(you)戲(xi)(xi)體驗(yan)。當(dang)檢測到(dao)玩(wan)家(jia)(jia)(jia)(jia)注(zhu)(zhu)意(yi)力(li)不集中(zhong)(zhong)時，游(you)(you)戲(xi)(xi)可(ke)以(yi)(yi)(yi)適(shi)當(dang)降(jiang)低(di)難(nan)度(du)或引入更(geng)刺激的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)元素(su)；當(dang)玩(wan)家(jia)(jia)(jia)(jia)感到(dao)焦慮時，游(you)(you)戲(xi)(xi)可(ke)以(yi)(yi)(yi)切換(huan)到(dao)更(geng)舒(shu)緩的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)場(chang)景。這種(zhong)自適(shi)應(ying)(ying)機(ji)制能夠確保玩(wan)家(jia)(jia)(jia)(jia)始終處于最(zui)佳的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)“心流(liu)”狀(zhuang)態(tai)(tai)，從而(er)獲得(de)更(geng)大的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)樂趣(qu)和(he)(he)滿足(zu)感。第三(san)是(shi)(shi)神經(jing)(jing)反饋訓(xun)(xun)練(lian)(lian)與(yu)認(ren)知(zhi)提(ti)(ti)(ti)升(sheng)(sheng)(sheng)。BCI游(you)(you)戲(xi)(xi)可(ke)以(yi)(yi)(yi)被(bei)設計(ji)成神經(jing)(jing)反饋訓(xun)(xun)練(lian)(lian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)工具(ju)，幫(bang)助(zhu)玩(wan)家(jia)(jia)(jia)(jia)提(ti)(ti)(ti)升(sheng)(sheng)(sheng)特定的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)認(ren)知(zhi)能力(li)，如(ru)注(zhu)(zhu)意(yi)力(li)、記憶力(li)、反應(ying)(ying)速度(du)和(he)(he)情(qing)(qing)緒調節能力(li)。玩(wan)家(jia)(jia)(jia)(jia)在(zai)(zai)游(you)(you)戲(xi)(xi)中(zhong)(zhong)通(tong)(tong)過(guo)(guo)(guo)完(wan)成特定任(ren)務來學習調控(kong)自身(shen)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)腦電活動(dong)(dong)(dong)模式(shi)（如(ru)增強與(yu)專注(zhu)(zhu)相關的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)SMR節律），并(bing)獲得(de)即(ji)時的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)游(you)(you)戲(xi)(xi)內反饋（如(ru)得(de)分、升(sheng)(sheng)(sheng)級）。這種(zhong)寓教于樂的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)(fang)式(shi)使(shi)得(de)認(ren)知(zhi)訓(xun)(xun)練(lian)(lian)更(geng)具(ju)吸引力(li)和(he)(he)持續性(xing)(xing)(xing)。第四是(shi)(shi)與(yu)虛(xu)擬(ni)現(xian)實（VR）/增強現(xian)實（AR）的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)深度(du)融合。BCI技術與(yu)VR/AR的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)結合，能夠創(chuang)造出(chu)前所未有(you)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)沉(chen)(chen)浸式(shi)娛(yu)樂體驗(yan)。玩(wan)家(jia)(jia)(jia)(jia)可(ke)以(yi)(yi)(yi)完(wan)全沉(chen)(chen)浸在(zai)(zai)虛(xu)擬(ni)世(shi)界中(zhong)(zhong)，并(bing)通(tong)(tong)過(guo)(guo)(guo)意(yi)念與(yu)虛(xu)擬(ni)環境(jing)中(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)對象進行交(jiao)(jiao)互(hu)，在(zai)(zai)VR恐(kong)怖游(you)(you)戲(xi)(xi)中(zhong)(zhong)，玩(wan)家(jia)(jia)(jia)(jia)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)恐(kong)懼情(qing)(qing)緒可(ke)以(yi)(yi)(yi)被(bei)BCI實時監(jian)測并(bing)反饋到(dao)游(you)(you)戲(xi)(xi)環境(jing)中(zhong)(zhong)，影(ying)響怪物的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)行為(wei)(wei)或環境(jing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)氛圍，從而(er)極大地增強恐(kong)怖感和(he)(he)真(zhen)實感。最(zui)后(hou)，BCI技術還在(zai)(zai)康(kang)復與(yu)治療性(xing)(xing)(xing)游(you)(you)戲(xi)(xi)中(zhong)(zhong)發揮作用(yong)(yong)。通(tong)(tong)過(guo)(guo)(guo)設計(ji)有(you)趣(qu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)BCI游(you)(you)戲(xi)(xi)，可(ke)以(yi)(yi)(yi)幫(bang)助(zhu)神經(jing)(jing)系統(tong)疾病(bing)患者（如(ru)卒中(zhong)(zhong)后(hou)患者）進行運動(dong)(dong)(dong)功能康(kang)復訓(xun)(xun)練(lian)(lian)或認(ren)知(zhi)功能恢復訓(xun)(xun)練(lian)(lian)，使(shi)康(kang)復過(guo)(guo)(guo)程更(geng)具(ju)趣(qu)味性(xing)(xing)(xing)和(he)(he)激勵性(xing)(xing)(xing)。盡(jin)管BCI在(zai)(zai)游(you)(you)戲(xi)(xi)娛(yu)樂領(ling)域的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)(ying)用(yong)(yong)前景廣闊，但仍面臨一些挑戰，如(ru)提(ti)(ti)(ti)高BCI設備(bei)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)便攜性(xing)(xing)(xing)、舒(shu)適(shi)度(du)和(he)(he)信號采(cai)集的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)穩定性(xing)(xing)(xing)，降(jiang)低(di)設備(bei)成本，以(yi)(yi)(yi)及開發更(geng)智能、更(geng)魯棒的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)神經(jing)(jing)信號解碼算法以(yi)(yi)(yi)適(shi)應(ying)(ying)復雜多變(bian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)游(you)(you)戲(xi)(xi)場(chang)景。

 

6. 全球主要區域市(shi)場(chang)分析

 

6.1 北美地區

 

北美(mei)地區，特(te)別是美(mei)國(guo)，在全球腦機接口（BCI）市(shi)(shi)場中占據主導地位(wei)。根據Precedence Research的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數據，2022年(nian)北美(mei)地區在全球BCI市(shi)(shi)場中占比超過40%。這(zhe)一(yi)(yi)領(ling)(ling)先地位(wei)主要得益于(yu)該地區強大的(de)(de)(de)(de)(de)(de)科(ke)(ke)研(yan)實(shi)力、活(huo)躍(yue)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)創新生態系(xi)統以及(ji)政(zheng)府對(dui)新興技(ji)(ji)(ji)術(shu)研(yan)發的(de)(de)(de)(de)(de)(de)持續投入。美(mei)國(guo)擁有眾多世(shi)界頂(ding)尖(jian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)大學(xue)(xue)和(he)(he)(he)(he)研(yan)究(jiu)(jiu)機構，如(ru)斯坦福大學(xue)(xue)、加州大學(xue)(xue)伯克利分(fen)校、麻(ma)省(sheng)理工(gong)學(xue)(xue)院等(deng)，它(ta)們在神(shen)經科(ke)(ke)學(xue)(xue)、計算機科(ke)(ke)學(xue)(xue)、生物工(gong)程等(deng)領(ling)(ling)域(yu)(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)基礎(chu)研(yan)究(jiu)(jiu)為BCI技(ji)(ji)(ji)術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)發展奠(dian)定了(le)堅實(shi)基礎(chu)。同(tong)時，美(mei)國(guo)也(ye)涌現(xian)出一(yi)(yi)批(pi)具有全球影響力的(de)(de)(de)(de)(de)(de)BCI技(ji)(ji)(ji)術(shu)公司，例如(ru)專注(zhu)于(yu)侵(qin)入式BCI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)Neuralink、Synchron、Blackrock Neurotech，以及(ji)在非侵(qin)入式BCI領(ling)(ling)域(yu)(yu)有所(suo)布局的(de)(de)(de)(de)(de)(de)Kernel、CTRL-Labs（現(xian)為Meta Reality Labs一(yi)(yi)部分(fen)）等(deng)。這(zhe)些(xie)公司不僅在技(ji)(ji)(ji)術(shu)研(yan)發上取(qu)得突破，也(ye)在積極推動BCI技(ji)(ji)(ji)術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)商業(ye)化進程，特(te)別是在醫療康復領(ling)(ling)域(yu)(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)應用。美(mei)國(guo)國(guo)防高(gao)級研(yan)究(jiu)(jiu)計劃局（DARPA）等(deng)政(zheng)府機構長(chang)期以來對(dui)BCI技(ji)(ji)(ji)術(shu)在軍事和(he)(he)(he)(he)國(guo)家安(an)全領(ling)(ling)域(yu)(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)應用給予高(gao)度(du)重(zhong)視和(he)(he)(he)(he)資金支持，進一(yi)(yi)步推動了(le)該領(ling)(ling)域(yu)(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)技(ji)(ji)(ji)術(shu)創新和(he)(he)(he)(he)市(shi)(shi)場發展。北美(mei)地區完善(shan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)資本市(shi)(shi)場和(he)(he)(he)(he)風險投資體(ti)系(xi)也(ye)為BCI初創企業(ye)提供(gong)了(le)充足的(de)(de)(de)(de)(de)(de)融資渠道(dao)，加速了(le)技(ji)(ji)(ji)術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)轉化和(he)(he)(he)(he)產業(ye)化。北美(mei)市(shi)(shi)場也(ye)面臨著嚴格的(de)(de)(de)(de)(de)(de)醫療器械審批(pi)流程和(he)(he)(he)(he)倫理監(jian)管挑戰，這(zhe)在一(yi)(yi)定程度(du)上影響了(le)BCI產品的(de)(de)(de)(de)(de)(de)上市(shi)(shi)速度(du)和(he)(he)(he)(he)市(shi)(shi)場推廣。

 

6.2 歐洲地區

 

歐(ou)洲在(zai)(zai)(zai)全球腦機接口（BCI）市場(chang)中(zhong)同樣扮演著重要角色(se)，擁有(you)(you)強(qiang)大的(de)科(ke)研基(ji)礎(chu)和(he)(he)(he)技(ji)(ji)術(shu)創(chuang)新能(neng)力(li)(li)。歐(ou)洲各國(guo)(guo)政府和(he)(he)(he)歐(ou)盟(meng)層面均(jun)(jun)對(dui)BCI及相(xiang)關(guan)(guan)神(shen)經(jing)(jing)(jing)技(ji)(ji)術(shu)領(ling)域(yu)的(de)研究給(gei)予了(le)(le)持續關(guan)(guan)注和(he)(he)(he)資金支持。歐(ou)盟(meng)的(de)“地平線歐(ou)洲”（Horizon Europe）等(deng)科(ke)研框(kuang)架計劃將神(shen)經(jing)(jing)(jing)科(ke)學(xue)和(he)(he)(he)人腦計劃列為(wei)重點資助方向，旨在(zai)(zai)(zai)推(tui)動對(dui)大腦的(de)理(li)解(jie)和(he)(he)(he)相(xiang)關(guan)(guan)技(ji)(ji)術(shu)的(de)開發(fa)。歐(ou)洲在(zai)(zai)(zai)BCI基(ji)礎(chu)研究、神(shen)經(jing)(jing)(jing)信(xin)號(hao)處理(li)算法、以及BCI在(zai)(zai)(zai)醫療康復(fu)（如(ru)卒(zu)中(zhong)康復(fu)、神(shen)經(jing)(jing)(jing)退(tui)行性疾病輔助治療）和(he)(he)(he)認知增強(qiang)等(deng)應(ying)用領(ling)域(yu)均(jun)(jun)有(you)(you)深厚積累。德國(guo)(guo)、英國(guo)(guo)、瑞(rui)士(shi)、荷(he)蘭等(deng)國(guo)(guo)家擁有(you)(you)多(duo)(duo)所在(zai)(zai)(zai)神(shen)經(jing)(jing)(jing)科(ke)學(xue)和(he)(he)(he)工(gong)程領(ling)域(yu)享有(you)(you)盛譽(yu)的(de)大學(xue)和(he)(he)(he)研究機構，為(wei)BCI技(ji)(ji)術(shu)的(de)發(fa)展貢獻了(le)(le)重要力(li)(li)量。歐(ou)洲的(de)BCI市場(chang)呈現出多(duo)(duo)元(yuan)化的(de)特點，既有(you)(you)專注于(yu)特定(ding)醫療應(ying)用（如(ru)癲癇監測(ce)、意識障礙診斷(duan)）的(de)成熟企業，也(ye)有(you)(you)積極探索BCI在(zai)(zai)(zai)工(gong)業、教育和(he)(he)(he)消費領(ling)域(yu)應(ying)用的(de)創(chuang)新公司(si)。與美(mei)國(guo)(guo)相(xiang)比，歐(ou)洲在(zai)(zai)(zai)BCI領(ling)域(yu)的(de)風險投(tou)資活躍度和(he)(he)(he)初創(chuang)企業數(shu)(shu)量可能(neng)相(xiang)對(dui)較(jiao)少(shao)，且市場(chang)相(xiang)對(dui)分(fen)散(san)，各國(guo)(guo)之間的(de)法規(gui)和(he)(he)(he)標(biao)準也(ye)存在(zai)(zai)(zai)一定(ding)差異，這(zhe)可能(neng)對(dui)BCI技(ji)(ji)術(shu)的(de)統一推(tui)廣和(he)(he)(he)市場(chang)整合帶來(lai)挑戰。與美(mei)國(guo)(guo)類(lei)似，歐(ou)洲對(dui)于(yu)BCI技(ji)(ji)術(shu)的(de)倫理(li)、隱私和(he)(he)(he)數(shu)(shu)據(ju)安全問(wen)題也(ye)高(gao)度關(guan)(guan)注，相(xiang)關(guan)(guan)的(de)法律法規(gui)較(jiao)為(wei)嚴格，這(zhe)要求BCI產品在(zai)(zai)(zai)設計和(he)(he)(he)應(ying)用過(guo)程中(zhong)必須充分(fen)考慮合規(gui)性。

 

6.3 亞太地區

 

亞(ya)太地區(qu)是(shi)全球腦(nao)(nao)機接(jie)口（BCI）市(shi)場中(zhong)(zhong)增長最為(wei)迅速(su)的(de)區(qu)域(yu)之一(yi)(yi)，尤(you)其以(yi)中(zhong)(zhong)國(guo)(guo)(guo)、日(ri)本(ben)、韓(han)國(guo)(guo)(guo)、澳(ao)大(da)(da)利亞(ya)和印(yin)度等(deng)(deng)國(guo)(guo)(guo)家(jia)為(wei)代表。中(zhong)(zhong)國(guo)(guo)(guo)在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)BCI領域(yu)的(de)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)展(zhan)尤(you)為(wei)引人(ren)注目，已成為(wei)全球BCI技(ji)術(shu)(shu)研發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)和應用(yong)(yong)(yong)的(de)重要力(li)量(liang)。中(zhong)(zhong)國(guo)(guo)(guo)政府高(gao)度重視腦(nao)(nao)科學(xue)與(yu)類腦(nao)(nao)智(zhi)能技(ji)術(shu)(shu)的(de)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)展(zhan)，并將其提升到國(guo)(guo)(guo)家(jia)戰略(lve)層面(mian)，通過“中(zhong)(zhong)國(guo)(guo)(guo)腦(nao)(nao)計劃(hua)”等(deng)(deng)重大(da)(da)項(xiang)目投入大(da)(da)量(liang)資源，支持BCI的(de)基礎研究、關鍵技(ji)術(shu)(shu)攻關和產(chan)(chan)業(ye)化應用(yong)(yong)(yong)。中(zhong)(zhong)國(guo)(guo)(guo)在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)非(fei)侵入式(shi)BCI技(ji)術(shu)(shu)，特別是(shi)基于穩態(tai)視覺誘發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)電位（SSVEP）的(de)BCI系統方面(mian)，取(qu)得了(le)國(guo)(guo)(guo)際領先(xian)的(de)研究成果，并在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)醫療康(kang)(kang)復、智(zhi)能家(jia)居、教育等(deng)(deng)領域(yu)展(zhan)現出強(qiang)大(da)(da)的(de)應用(yong)(yong)(yong)潛力(li)。同時，中(zhong)(zhong)國(guo)(guo)(guo)在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)侵入式(shi)BCI領域(yu)也(ye)取(qu)得了(le)顯著進(jin)展(zhan)，多(duo)家(jia)本(ben)土公司（如腦(nao)(nao)虎科技(ji)、博睿康(kang)(kang)等(deng)(deng)）積極布局，并在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)柔性電極、高(gao)通量(liang)信號采集(ji)與(yu)解碼等(deng)(deng)方面(mian)取(qu)得突破，部分產(chan)(chan)品(pin)已進(jin)入臨床(chuang)試驗(yan)階段。日(ri)本(ben)和韓(han)國(guo)(guo)(guo)在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)BCI技(ji)術(shu)(shu)的(de)研發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)和應用(yong)(yong)(yong)方面(mian)也(ye)擁有較強(qiang)實力(li)，尤(you)其在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)機器人(ren)技(ji)術(shu)(shu)、精(jing)密(mi)制造與(yu)BCI的(de)結合方面(mian)具有優(you)勢(shi)(shi)。澳(ao)大(da)(da)利亞(ya)則在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)神經(jing)科學(xue)基礎研究和BCI倫理規范方面(mian)有所建(jian)樹。印(yin)度憑借其在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)信息技(ji)術(shu)(shu)和軟(ruan)件服務領域(yu)的(de)優(you)勢(shi)(shi)，也(ye)開始在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)BCI算(suan)法和軟(ruan)件平臺方面(mian)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)力(li)。亞(ya)太地區(qu)龐大(da)(da)的(de)人(ren)口基數、快(kuai)速(su)增長的(de)醫療健(jian)康(kang)(kang)需求以(yi)及日(ri)益壯大(da)(da)的(de)中(zhong)(zhong)產(chan)(chan)階級，為(wei)BCI技(ji)術(shu)(shu)的(de)市(shi)場應用(yong)(yong)(yong)提供(gong)了(le)廣闊空間(jian)。亞(ya)太地區(qu)BCI市(shi)場的(de)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)展(zhan)也(ye)面(mian)臨一(yi)(yi)些(xie)挑戰，包括技(ji)術(shu)(shu)標準不統一(yi)(yi)、專業(ye)人(ren)才短缺、以(yi)及部分國(guo)(guo)(guo)家(jia)在(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)(zai)醫療器械審批和倫理監管方面(mian)尚不完善等(deng)(deng)問題。

 

7. 市場發展驅動因素(su)與挑戰

 

7.1 政策環境與投資(zi)機會

 

全(quan)球(qiu)腦(nao)機(ji)接口(kou)（BCI）市(shi)場的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)快速(su)發(fa)(fa)展離(li)不開積極的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)政策(ce)環境和(he)持(chi)(chi)續的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)投(tou)(tou)(tou)(tou)資(zi)(zi)支(zhi)持(chi)(chi)。各國(guo)(guo)政府(fu)日(ri)益認識到BCI技(ji)(ji)術在醫(yi)療健康、國(guo)(guo)防安(an)全(quan)、人工智能(neng)等(deng)領(ling)域的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)戰略價值，紛紛出臺相關(guan)政策(ce)，加大對(dui)BCI基礎(chu)研(yan)究和(he)應(ying)用開發(fa)(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)投(tou)(tou)(tou)(tou)入。美(mei)國(guo)(guo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)“腦(nao)計劃”（BRAIN Initiative）、歐盟(meng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)“人腦(nao)計劃”（Human Brain Project）以及(ji)(ji)中國(guo)(guo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)“腦(nao)科學與類腦(nao)研(yan)究”（中國(guo)(guo)腦(nao)計劃）等(deng)國(guo)(guo)家(jia)級科研(yan)項目(mu)，都將BCI技(ji)(ji)術列為重點支(zhi)持(chi)(chi)方(fang)(fang)向(xiang)，為BCI技(ji)(ji)術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)突破提供了(le)堅實的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)資(zi)(zi)金保障(zhang)和(he)科研(yan)平臺。在政策(ce)層面，一(yi)些國(guo)(guo)家(jia)開始探索制定針對(dui)BCI技(ji)(ji)術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)倫理指(zhi)南、數據(ju)(ju)安(an)全(quan)標準(zhun)和(he)醫(yi)療器械(xie)審批(pi)路徑(jing)，旨在規范市(shi)場發(fa)(fa)展，保障(zhang)用戶(hu)權益，同(tong)時鼓勵技(ji)(ji)術創新。美(mei)國(guo)(guo)食品(pin)藥品(pin)監督管理局（FDA）已(yi)批(pi)準(zhun)多款BCI醫(yi)療器械(xie)上市(shi)，為BCI技(ji)(ji)術在醫(yi)療領(ling)域的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)用打開了(le)大門。投(tou)(tou)(tou)(tou)資(zi)(zi)方(fang)(fang)面，BCI領(ling)域吸引(yin)了(le)大量風險投(tou)(tou)(tou)(tou)資(zi)(zi)、私募股權和(he)戰略投(tou)(tou)(tou)(tou)資(zi)(zi)者的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)關(guan)注。根據(ju)(ju)市(shi)場研(yan)究數據(ju)(ju)，全(quan)球(qiu)BCI市(shi)場的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)投(tou)(tou)(tou)(tou)融資(zi)(zi)活動持(chi)(chi)續活躍，投(tou)(tou)(tou)(tou)資(zi)(zi)金額和(he)交易數量逐年攀(pan)升。投(tou)(tou)(tou)(tou)資(zi)(zi)者看好BCI技(ji)(ji)術在改(gai)善人類健康、提升生活質量以及(ji)(ji)創造全(quan)新人機(ji)交互方(fang)(fang)式(shi)方(fang)(fang)面的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)巨大潛(qian)力。投(tou)(tou)(tou)(tou)資(zi)(zi)主要流向(xiang)技(ji)(ji)術領(ling)先的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)初(chu)創企業，特別(bie)是在侵(qin)入式(shi)BCI、高精(jing)度(du)神(shen)經解碼算法、以及(ji)(ji)BCI在神(shen)經康復、精(jing)神(shen)疾(ji)病治療等(deng)醫(yi)療應(ying)用領(ling)域。大型科技(ji)(ji)公司也紛紛通過(guo)收購、合作(zuo)或(huo)自主研(yan)發(fa)(fa)等(deng)方(fang)(fang)式(shi)布局BCI領(ling)域，進(jin)一(yi)步推動了(le)市(shi)場的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)整合與發(fa)(fa)展。BCI技(ji)(ji)術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)投(tou)(tou)(tou)(tou)資(zi)(zi)也面臨(lin)一(yi)定的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)風險，包括技(ji)(ji)術成熟度(du)、臨(lin)床驗證周期長(chang)、市(shi)場接受(shou)度(du)不確定性以及(ji)(ji)潛(qian)在的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)倫理和(he)法律挑戰等(deng)。

 

7.2 技術瓶頸(jing)與倫理考量

 

盡管腦機接(jie)口（BCI）技術(shu)(shu)取得了顯(xian)著進展，但在(zai)(zai)其廣泛(fan)應用(yong)(yong)和(he)(he)進一步發展中仍面臨諸多技術(shu)(shu)瓶頸和(he)(he)深刻(ke)的(de)(de)(de)倫理(li)(li)考量。技術(shu)(shu)瓶頸方面，首先是(shi)信(xin)(xin)號質(zhi)量與解(jie)碼(ma)精度的(de)(de)(de)挑戰。對(dui)于非侵(qin)入(ru)式(shi)(shi)BCI，如何(he)從(cong)噪聲干擾嚴重的(de)(de)(de)頭皮(pi)腦電信(xin)(xin)號中穩定、準確地(di)提取用(yong)(yong)戶(hu)意圖，尤其是(shi)在(zai)(zai)復(fu)(fu)雜動態環境下，仍然是(shi)一個(ge)(ge)核心(xin)(xin)難題。對(dui)于侵(qin)入(ru)式(shi)(shi)BCI，雖然信(xin)(xin)號質(zhi)量較高(gao)，但電極的(de)(de)(de)長(chang)期生(sheng)(sheng)物相容性(xing)(xing)、信(xin)(xin)號穩定性(xing)(xing)以(yi)(yi)及(ji)植入(ru)體(ti)(ti)的(de)(de)(de)小型化(hua)(hua)(hua)、無(wu)線化(hua)(hua)(hua)和(he)(he)低(di)功(gong)耗(hao)設計仍是(shi)亟待解(jie)決的(de)(de)(de)關鍵問題。其次，個(ge)(ge)體(ti)(ti)差(cha)(cha)異和(he)(he)普適性(xing)(xing)問題也(ye)制約著BCI技術(shu)(shu)的(de)(de)(de)發展。不同(tong)用(yong)(yong)戶(hu)之間(jian)(jian)以(yi)(yi)及(ji)同(tong)一用(yong)(yong)戶(hu)在(zai)(zai)不同(tong)生(sheng)(sheng)理(li)(li)和(he)(he)心(xin)(xin)理(li)(li)狀態下的(de)(de)(de)腦信(xin)(xin)號模式(shi)(shi)可能存在(zai)(zai)顯(xian)著差(cha)(cha)異，導致BCI系統需要(yao)大量的(de)(de)(de)個(ge)(ge)性(xing)(xing)化(hua)(hua)(hua)校(xiao)準和(he)(he)訓練，難以(yi)(yi)實(shi)現(xian)“即(ji)插即(ji)用(yong)(yong)”。信(xin)(xin)息傳輸速率(lv)（ITR）和(he)(he)控制的(de)(de)(de)自由度仍有(you)(you)提升空間(jian)(jian)，尤其是(shi)在(zai)(zai)實(shi)現(xian)流暢自然的(de)(de)(de)復(fu)(fu)雜交互（如連續語音、精細(xi)運動控制）方面，現(xian)有(you)(you)BCI系統的(de)(de)(de)性(xing)(xing)能與理(li)(li)想狀態尚有(you)(you)差(cha)(cha)距。用(yong)(yong)戶(hu)訓練和(he)(he)“BCI文盲”現(xian)象也(ye)是(shi)一個(ge)(ge)不容忽視的(de)(de)(de)問題，部分(fen)用(yong)(yong)戶(hu)即(ji)使經(jing)過長(chang)時間(jian)(jian)訓練也(ye)難以(yi)(yi)有(you)(you)效控制BCI系統，其原因和(he)(he)解(jie)決方案仍在(zai)(zai)探索中。

 

倫理考量是(shi)(shi)BCI技(ji)(ji)術(shu)發(fa)展(zhan)中不(bu)(bu)可(ke)回避(bi)的(de)重要議題。首先(xian)是(shi)(shi)精(jing)神隱(yin)私(si)保(bao)護。BCI技(ji)(ji)術(shu)能(neng)夠直(zhi)接(jie)讀取和(he)解(jie)析大腦活動，這引(yin)發(fa)了(le)關(guan)于思想(xiang)自(zi)(zi)由、個(ge)人隱(yin)私(si)泄露(lu)的(de)擔憂。如(ru)何確(que)保(bao)神經(jing)數據的(de)安全，防止未經(jing)授權的(de)訪(fang)問(wen)、使用(yong)甚至操(cao)縱，是(shi)(shi)BCI倫理規范的(de)核心內容。其(qi)次是(shi)(shi)自(zi)(zi)主(zhu)性(xing)(xing)與(yu)(yu)身份認同(tong)(tong)。當BCI系統能(neng)夠直(zhi)接(jie)影響或(huo)控制(zhi)用(yong)戶(hu)的(de)行(xing)為、決策甚至情緒時，用(yong)戶(hu)的(de)自(zi)(zi)主(zhu)性(xing)(xing)和(he)身份認同(tong)(tong)可(ke)能(neng)會受到挑戰。通過神經(jing)調控技(ji)(ji)術(shu)增強認知能(neng)力或(huo)改變情緒狀態(tai)，可(ke)能(neng)引(yin)發(fa)關(guan)于“何為真實(shi)自(zi)(zi)我(wo)”的(de)哲學(xue)思辨。再次是(shi)(shi)公平性(xing)(xing)與(yu)(yu)社(she)會分化。如(ru)果BCI技(ji)(ji)術(shu)主(zhu)要被少(shao)數富裕階層(ceng)或(huo)特定群(qun)體所(suo)掌握(wo)和(he)使用(yong)，可(ke)能(neng)會加劇社(she)會不(bu)(bu)平等，形成新的(de)“神經(jing)鴻溝”。安全性(xing)(xing)與(yu)(yu)責任(ren)歸屬也(ye)是(shi)(shi)重要的(de)倫理問(wen)題。BCI系統一旦(dan)出現故障或(huo)被惡(e)意攻擊，可(ke)能(neng)導致嚴重后果，如(ru)何界(jie)定責任(ren)主(zhu)體是(shi)(shi)一個(ge)復雜的(de)問(wen)題。最(zui)后，BCI技(ji)(ji)術(shu)的(de)“雙重用(yong)途(tu)”（即既可(ke)用(yong)于造福(fu)人類，也(ye)可(ke)用(yong)于軍(jun)事(shi)或(huo)惡(e)意目的(de)）也(ye)引(yin)發(fa)了(le)國際社(she)會的(de)廣泛關(guan)注和(he)警惕。因此，在推(tui)動BCI技(ji)(ji)術(shu)發(fa)展(zhan)的(de)同(tong)(tong)時，建立健(jian)全的(de)倫理審查機制(zhi)、法律法規框架以及行(xing)業(ye)自(zi)(zi)律準則，確(que)保(bao)技(ji)(ji)術(shu)向善、負責任(ren)地發(fa)展(zhan)，至關(guan)重要。

 

7.3 市場競爭格局與(yu)主要參與(yu)者

 

全球腦機接口（BCI）市場呈現出多元化的競爭格局(ju)，參與者包括大型科技公司(si)、專業的BCI技術公司(si)、學術研(yan)究機構以(yi)及醫療器(qi)械制造商等。市場尚處于早期(qi)發展階段，但競爭日趨(qu)激烈，尤其是(shi)在核心技術突破(po)和關鍵(jian)應用領(ling)域。

 

主(zhu)要參與者類型及(ji)特點

 

大型科技公司(si)(si)：如(ru)(ru)Meta（前(qian)Facebook）、谷歌、微軟、Neuralink（埃隆·馬斯克創(chuang)立）等(deng)。這些公司(si)(si)通(tong)常擁有(you)雄厚的(de)(de)資金實(shi)力(li)、強大的(de)(de)研發(fa)能(neng)(neng)力(li)和(he)廣闊(kuo)的(de)(de)市場渠道。它們(men)主(zhu)要通(tong)過收購初創(chuang)公司(si)(si)（如(ru)(ru)Meta收購CTRL-Labs）、內部研發(fa)或(huo)戰略合作的(de)(de)方式進(jin)入(ru)(ru)BCI領(ling)域。其(qi)目標往往是開發(fa)下一代(dai)人機交互界面、增強現實(shi)/虛擬現實(shi)（AR/VR）體驗或(huo)探(tan)索(suo)BCI在人工智能(neng)(neng)和(he)計算領(ling)域的(de)(de)應(ying)用。Neuralink專注于高帶寬(kuan)侵入(ru)(ru)式BCI，旨(zhi)在幫助癱(tan)瘓患者恢(hui)復功能(neng)(neng)，并探(tan)索(suo)人類認知(zhi)增強的(de)(de)可能(neng)(neng)性。

 

專(zhuan)業的(de)BCI技(ji)術公(gong)(gong)司(si)：這類公(gong)(gong)司(si)是BCI市場的(de)中堅力量(liang)，專(zhuan)注(zhu)于(yu)特定(ding)技(ji)術路徑(jing)或應用(yong)領(ling)域。在侵入式(shi)BCI領(ling)域，代表性公(gong)(gong)司(si)有Blackrock Neurotech（前身為Blackrock Microsystems，提供猶他陣列(lie)等(deng)植(zhi)入式(shi)電(dian)極(ji)和系統(tong)）、Synchron（開(kai)發血管(guan)內植(zhi)入式(shi)BCI Stentrode™）、Precision Neuroscience（開(kai)發微創(chuang)皮層腦(nao)(nao)機接(jie)口(kou)Layer7）等(deng)。在非侵入式(shi)BCI領(ling)域，代表性公(gong)(gong)司(si)有Kernel（開(kai)發高密度fNIRS和EEG系統(tong)）、Emotiv、NeuroSky、BrainCo（強腦(nao)(nao)科技(ji)，專(zhuan)注(zhu)于(yu)腦(nao)(nao)電(dian)可(ke)穿(chuan)戴(dai)設備及教育、健(jian)康應用(yong)）、博睿康（國(guo)內領(ling)先的(de)BCI技(ji)術公(gong)(gong)司(si)，提供科研(yan)級和醫(yi)療級BCI解決方案(an)）等(deng)。

 

學(xue)(xue)術研究機構與大學(xue)(xue)：全(quan)球眾(zhong)多頂尖大學(xue)(xue)和研究機構是BCI技術創(chuang)新的源(yuan)頭，它(ta)們在神經科(ke)學(xue)(xue)、信號處理、材料(liao)科(ke)學(xue)(xue)、算法(fa)開發等方面取得了大量(liang)基礎性突(tu)破。許多BCI初(chu)創(chuang)公(gong)司也脫胎于學(xue)(xue)術實驗室。

 

醫(yi)療(liao)器(qi)(qi)(qi)械(xie)制(zhi)造商：一些(xie)傳統的醫(yi)療(liao)器(qi)(qi)(qi)械(xie)公司也開始關注(zhu)并布局(ju)BCI領域，特別(bie)是將(jiang)BCI技術應用于神經(jing)調控、康(kang)復治(zhi)療(liao)等方面。它們通(tong)常擁有成熟的醫(yi)療(liao)器(qi)(qi)(qi)械(xie)研發(fa)、生(sheng)產和市(shi)場推(tui)廣經(jing)驗。

 

市場競爭焦點

 

技術(shu)創新：核心競爭(zheng)在于(yu)信號采集(ji)技術(shu)（如更(geng)(geng)高分辨率、更(geng)(geng)小創傷的(de)電極(ji)，更(geng)(geng)抗干擾的(de)非侵入式傳感器）、神經(jing)解碼算法(fa)（如基于(yu)深(shen)度學習的(de)端到端解碼模(mo)型、自適應算法(fa)）、以及系統(tong)集(ji)成能力（如無線化、小型化、低功(gong)耗）。

臨床應用(yong)(yong)：醫療(liao)(liao)康復是(shi)BCI技術(shu)最主要的應用(yong)(yong)市場，競爭焦(jiao)點在于開發出(chu)能夠有(you)效治(zhi)療(liao)(liao)神經系統疾病(bing)（如癱(tan)瘓、癲癇、帕金森(sen)病(bing)、抑郁癥）的BCI產品，并通過嚴格的臨床試驗(yan)和醫療(liao)(liao)器械審(shen)批(pi)。

用(yong)(yong)戶(hu)體驗(yan)(yan)與成(cheng)(cheng)本(ben)：對于(yu)消費級(ji)應用(yong)(yong)，用(yong)(yong)戶(hu)體驗(yan)(yan)（如舒(shu)適度(du)、易用(yong)(yong)性、美觀度(du)）和成(cheng)(cheng)本(ben)是決定市場接受度(du)的關鍵(jian)因素(su)。

生(sheng)態系統(tong)構建(jian)(jian)：部分(fen)領先企業致力于構建(jian)(jian)BCI軟(ruan)硬件平臺和(he)(he)開發(fa)者生(sheng)態系統(tong)，吸引更(geng)多開發(fa)者和(he)(he)應(ying)用場(chang)景，推動BCI技術的普及(ji)。

 

目(mu)前，BCI市(shi)場呈現(xian)出技術多元化、應用場景不斷拓(tuo)展(zhan)、以(yi)及跨界合作日益增多的特(te)點。未來，隨著技術的成熟和市(shi)場的擴大，預(yu)計將(jiang)出現(xian)更多的并(bing)購整(zheng)合，市(shi)場競(jing)爭格局也將(jiang)持續演變。

 

8. 未來趨勢與展望

 

8.1 技術(shu)融合與創新方向

 

腦機(ji)接口(kou)（BCI）技術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)未來發(fa)展(zhan)將(jiang)(jiang)(jiang)更(geng)加依賴(lai)于多(duo)學(xue)(xue)科、多(duo)技術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)深度(du)(du)融合(he)與協(xie)同創新。一個核心趨勢是(shi)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)（AI）與BCI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)深度(du)(du)集(ji)成。AI，特別是(shi)深度(du)(du)學(xue)(xue)習、強化(hua)(hua)學(xue)(xue)習和(he)(he)遷移學(xue)(xue)習等(deng)先進算法(fa)，將(jiang)(jiang)(jiang)在神(shen)經信(xin)號(hao)解碼、用(yong)(yong)戶意圖識(shi)別、系(xi)統(tong)自(zi)適應(ying)(ying)優(you)化(hua)(hua)以及人(ren)(ren)機(ji)協(xie)同控(kong)制(zhi)等(deng)方(fang)面發(fa)揮越來越重要的(de)(de)(de)(de)(de)(de)作(zuo)用(yong)(yong)，從而顯(xian)著提(ti)升BCI系(xi)統(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)性能(neng)(neng)、魯棒性和(he)(he)智(zhi)能(neng)(neng)化(hua)(hua)水平。AI驅(qu)動的(de)(de)(de)(de)(de)(de)解碼器能(neng)(neng)夠從復雜(za)且噪聲豐富(fu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)經信(xin)號(hao)中提(ti)取更(geng)精(jing)細的(de)(de)(de)(de)(de)(de)特征，實現更(geng)自(zi)然(ran)、更(geng)高效的(de)(de)(de)(de)(de)(de)控(kong)制(zhi)；自(zi)適應(ying)(ying)AI算法(fa)則(ze)能(neng)(neng)使BCI系(xi)統(tong)根(gen)據(ju)用(yong)(yong)戶的(de)(de)(de)(de)(de)(de)實時狀態和(he)(he)反饋動態調整(zheng)參數，減少校準需求，提(ti)升用(yong)(yong)戶體驗(yan)(yan)。另一個重要方(fang)向(xiang)是(shi)新型(xing)傳感(gan)(gan)與調控(kong)技術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)突破。在信(xin)號(hao)采集(ji)方(fang)面，柔(rou)性電子、納(na)米材料(liao)、生(sheng)物可降(jiang)解材料(liao)等(deng)新材料(liao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)(ying)用(yong)(yong)，將(jiang)(jiang)(jiang)推動開發(fa)出更(geng)小、更(geng)柔(rou)軟、生(sheng)物相容性更(geng)好、長期穩定性更(geng)優(you)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)植(zhi)入式電極(ji)和(he)(he)傳感(gan)(gan)器。光學(xue)(xue)成像技術（如高密(mi)度(du)(du)fNIRS、新型(xing)MEG）、超聲神(shen)經調控(kong)等(deng)非(fei)(fei)侵入式技術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)進步，也(ye)將(jiang)(jiang)(jiang)為BCI提(ti)供更(geng)多(duo)元化(hua)(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)息獲取和(he)(he)干預手段(duan)。無線化(hua)(hua)、微型(xing)化(hua)(hua)和(he)(he)低功耗是(shi)BCI系(xi)統(tong)硬件發(fa)展(zhan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)重要趨勢，旨在提(ti)高患者的(de)(de)(de)(de)(de)(de)舒適度(du)(du)和(he)(he)行動自(zi)由(you)度(du)(du)，降(jiang)低感(gan)(gan)染風險，并推動BCI向(xiang)可穿(chuan)戴、可植(zhi)入的(de)(de)(de)(de)(de)(de)日(ri)常(chang)化(hua)(hua)應(ying)(ying)用(yong)(yong)發(fa)展(zhan)。BCI與其它(ta)前沿技術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)融合(he)也(ye)將(jiang)(jiang)(jiang)催(cui)生(sheng)新的(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)(ying)用(yong)(yong)模式，例(li)如BCI與虛(xu)擬現實/增強現實（VR/AR）的(de)(de)(de)(de)(de)(de)結合(he)，可以創造出身臨其境的(de)(de)(de)(de)(de)(de)沉(chen)浸式交互體驗(yan)(yan)；BCI與機(ji)器人(ren)(ren)技術、物聯網(wang)（IoT）的(de)(de)(de)(de)(de)(de)結合(he)，將(jiang)(jiang)(jiang)實現更(geng)智(zhi)能(neng)(neng)、更(geng)自(zi)主的(de)(de)(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)機(ji)物協(xie)同系(xi)統(tong)。腦-腦接口(kou)（Brain-to-Brain Interface, BBI） 或“心靈(ling)感(gan)(gan)應(ying)(ying)”技術雖然(ran)仍(reng)處于非(fei)(fei)常(chang)早期的(de)(de)(de)(de)(de)(de)探索階(jie)段(duan)，但也(ye)代(dai)表了未來BCI技術一個極(ji)具(ju)想象力(li)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)方(fang)向(xiang)。

 

8.2 潛在應(ying)用(yong)領域(yu)拓展(zhan)

 

隨(sui)著腦機(ji)(ji)接(jie)口（BCI）技(ji)術(shu)(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)不斷成熟和(he)(he)(he)性能(neng)(neng)提(ti)升(sheng)，其(qi)潛在應用(yong)(yong)領(ling)域(yu)(yu)(yu)將持續拓(tuo)展，深刻影響人(ren)類社(she)會生活的(de)(de)(de)(de)方(fang)方(fang)面面。醫療(liao)健(jian)(jian)康(kang)(kang)領(ling)域(yu)(yu)(yu)仍將是BCI技(ji)術(shu)(shu)(shu)應用(yong)(yong)的(de)(de)(de)(de)核心陣地，并有(you)望(wang)從目(mu)前(qian)的(de)(de)(de)(de)神(shen)經(jing)康(kang)(kang)復(fu)、輔(fu)助(zhu)溝通(tong)(tong)(tong)等(deng)，擴(kuo)展到(dao)更(geng)廣泛的(de)(de)(de)(de)疾病診斷、治(zhi)療(liao)和(he)(he)(he)健(jian)(jian)康(kang)(kang)管理。BCI可能(neng)(neng)用(yong)(yong)于早期阿爾茨海默病的(de)(de)(de)(de)篩查和(he)(he)(he)干(gan)預、抑郁癥(zheng)和(he)(he)(he)焦(jiao)慮癥(zheng)的(de)(de)(de)(de)個(ge)(ge)性化神(shen)經(jing)調控(kong)治(zhi)療(liao)、慢性疼痛管理、以及(ji)(ji)睡眠障礙(ai)的(de)(de)(de)(de)改善(shan)等(deng)。教育領(ling)域(yu)(yu)(yu)，BCI技(ji)術(shu)(shu)(shu)可以用(yong)(yong)于監測學(xue)生的(de)(de)(de)(de)學(xue)習(xi)狀(zhuang)態(tai)（如注意(yi)(yi)力、認知(zhi)(zhi)負荷），提(ti)供(gong)個(ge)(ge)性化的(de)(de)(de)(de)學(xue)習(xi)反饋和(he)(he)(he)輔(fu)導(dao)，甚(shen)(shen)至(zhi)通(tong)(tong)(tong)過神(shen)經(jing)反饋訓(xun)練提(ti)升(sheng)學(xue)生的(de)(de)(de)(de)認知(zhi)(zhi)能(neng)(neng)力和(he)(he)(he)學(xue)習(xi)效(xiao)率。智(zhi)能(neng)(neng)家(jia)(jia)居與辦公(gong)領(ling)域(yu)(yu)(yu)，BCI可以實現(xian)更(geng)自然(ran)、更(geng)便捷的(de)(de)(de)(de)意(yi)(yi)念控(kong)制(zhi)(zhi)，用(yong)(yong)戶(hu)(hu)可以通(tong)(tong)(tong)過思維(wei)控(kong)制(zhi)(zhi)家(jia)(jia)電(dian)、燈光(guang)、電(dian)腦等(deng)設備，提(ti)升(sheng)生活品質和(he)(he)(he)工作(zuo)效(xiao)率，尤其(qi)為行動不便的(de)(de)(de)(de)人(ren)群提(ti)供(gong)便利。軍事與航空航天領(ling)域(yu)(yu)(yu)，BCI技(ji)術(shu)(shu)(shu)除了提(ti)升(sheng)士兵的(de)(de)(de)(de)作(zuo)戰能(neng)(neng)力和(he)(he)(he)飛行員(yuan)(yuan)的(de)(de)(de)(de)操控(kong)性能(neng)(neng)外(wai)，還(huan)可能(neng)(neng)用(yong)(yong)于開發新(xin)型的(de)(de)(de)(de)無人(ren)系(xi)統控(kong)制(zhi)(zhi)、戰場信(xin)息感知(zhi)(zhi)與共(gong)享、以及(ji)(ji)宇航員(yuan)(yuan)在極端環境下的(de)(de)(de)(de)認知(zhi)(zhi)支持和(he)(he)(he)狀(zhuang)態(tai)監測。娛樂與游戲產業，BCI將帶來前(qian)所(suo)未有(you)的(de)(de)(de)(de)沉浸式體驗(yan)，用(yong)(yong)戶(hu)(hu)可以通(tong)(tong)(tong)過意(yi)(yi)念控(kong)制(zhi)(zhi)游戲角色(se)、與虛擬(ni)環境互動，甚(shen)(shen)至(zhi)體驗(yan)基(ji)于神(shen)經(jing)反饋的(de)(de)(de)(de)情(qing)感交(jiao)互游戲。藝術(shu)(shu)(shu)創作(zuo)領(ling)域(yu)(yu)(yu)，BCI可能(neng)(neng)成為藝術(shu)(shu)(shu)家(jia)(jia)表(biao)達創意(yi)(yi)的(de)(de)(de)(de)新(xin)媒介，實現(xian)“意(yi)(yi)念繪畫”、“意(yi)(yi)念作(zuo)曲”等(deng)全新(xin)的(de)(de)(de)(de)藝術(shu)(shu)(shu)形式。BCI技(ji)術(shu)(shu)(shu)還(huan)有(you)望(wang)在交(jiao)通(tong)(tong)(tong)安全（如監測駕駛(shi)員(yuan)(yuan)疲勞狀(zhuang)態(tai)）、體育競技(ji)（如評估運動員(yuan)(yuan)心理狀(zhuang)態(tai)、輔(fu)助(zhu)訓(xun)練）、以及(ji)(ji)人(ren)因工程（如優化人(ren)機(ji)(ji)界面設計）等(deng)領(ling)域(yu)(yu)(yu)發揮重要作(zuo)用(yong)(yong)。未來，隨(sui)著BCI技(ji)術(shu)(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)普及(ji)(ji)和(he)(he)(he)成本的(de)(de)(de)(de)降低，其(qi)應用(yong)(yong)將更(geng)加廣泛，滲透(tou)到(dao)日常生活的(de)(de)(de)(de)各個(ge)(ge)角落(luo)，成為連(lian)接(jie)人(ren)類智(zhi)能(neng)(neng)與機(ji)(ji)器智(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)重要橋梁。

 

8.3 市場規模(mo)增長預測(ce)

 

全(quan)球(qiu)(qiu)腦機接(jie)口（BCI）市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)正處在(zai)快速(su)(su)增(zeng)長(chang)階段，未來市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)規(gui)模(mo)(mo)預(yu)(yu)計(ji)將(jiang)(jiang)持(chi)(chi)續擴大(da)。多家市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)研究(jiu)機構(gou)對(dui)BCI市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)增(zeng)長(chang)潛(qian)力(li)表(biao)示樂觀。根據Precedence Research的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據，2022年(nian)全(quan)球(qiu)(qiu)腦機接(jie)口市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)規(gui)模(mo)(mo)約(yue)為17.4億(yi)(yi)美(mei)(mei)元(yuan)(yuan)，預(yu)(yu)計(ji)到(dao)2032年(nian)將(jiang)(jiang)增(zeng)長(chang)至約(yue)90.6億(yi)(yi)美(mei)(mei)元(yuan)(yuan)，年(nian)復合(he)增(zeng)長(chang)率（CAGR）為17.93%。另一(yi)(yi)家市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)研究(jiu)機構(gou)Fortune Business Insights預(yu)(yu)測，全(quan)球(qiu)(qiu)BCI市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)規(gui)模(mo)(mo)將(jiang)(jiang)從(cong)2023年(nian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)24.9億(yi)(yi)美(mei)(mei)元(yuan)(yuan)增(zeng)長(chang)到(dao)2030年(nian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)66.5億(yi)(yi)美(mei)(mei)元(yuan)(yuan)，預(yu)(yu)測期內的(de)(de)(de)(de)(de)(de)CAGR為15.04%。這(zhe)些(xie)(xie)預(yu)(yu)測數(shu)據表(biao)明(ming)，BCI市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)在(zai)未來十年(nian)內將(jiang)(jiang)保持(chi)(chi)強(qiang)勁的(de)(de)(de)(de)(de)(de)增(zeng)長(chang)勢頭。市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)增(zeng)長(chang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)主要驅動力(li)包括：神經系(xi)統疾病患者數(shu)量的(de)(de)(de)(de)(de)(de)增(zeng)加（如中(zhong)風、帕(pa)金森病、脊髓(sui)損傷等），推動了對(dui)BCI輔(fu)助康復和(he)治療的(de)(de)(de)(de)(de)(de)需求；技(ji)(ji)術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)不(bu)(bu)斷進步，使得BCI系(xi)統的(de)(de)(de)(de)(de)(de)性能(neng)(neng)更(geng)(geng)優、成本(ben)更(geng)(geng)低、用戶體驗更(geng)(geng)好(hao)；人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)和(he)機器學習技(ji)(ji)術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)融合(he)，顯著(zhu)提(ti)升了解碼精度和(he)應(ying)用范圍；政府對(dui)BCI研發的(de)(de)(de)(de)(de)(de)投入增(zeng)加以(yi)及(ji)資(zi)本(ben)市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)對(dui)BCI領(ling)域(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)關注度提(ti)升。醫(yi)(yi)療康復領(ling)域(yu)預(yu)(yu)計(ji)仍(reng)將(jiang)(jiang)是(shi)BCI市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)最大(da)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)用領(ling)域(yu)，但隨著(zhu)技(ji)(ji)術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)成熟，消(xiao)費電子、游(you)戲娛(yu)樂、智(zhi)能(neng)(neng)家居等非醫(yi)(yi)療領(ling)域(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)用也將(jiang)(jiang)快速(su)(su)增(zeng)長(chang)，成為市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)新的(de)(de)(de)(de)(de)(de)增(zeng)長(chang)點。北(bei)美(mei)(mei)地區(qu)預(yu)(yu)計(ji)將(jiang)(jiang)繼續保持(chi)(chi)其市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)領(ling)先地位，但亞太地區(qu)（尤其是(shi)中(zhong)國）的(de)(de)(de)(de)(de)(de)市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)增(zeng)速(su)(su)可能(neng)(neng)更(geng)(geng)快，在(zai)全(quan)球(qiu)(qiu)市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)份額也將(jiang)(jiang)持(chi)(chi)續提(ti)升。市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)發展也面臨一(yi)(yi)些(xie)(xie)不(bu)(bu)確定性，如技(ji)(ji)術(shu)瓶頸的(de)(de)(de)(de)(de)(de)突破(po)速(su)(su)度、倫理法規(gui)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)完(wan)善程度、以(yi)及(ji)用戶接(jie)受度和(he)市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)教(jiao)育(yu)等，這(zhe)些(xie)(xie)因素(su)都可能(neng)(neng)影響市(shi)(shi)(shi)(shi)場(chang)(chang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)實際(ji)增(zeng)長(chang)軌跡(ji)。

 

 

 

 

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