脑机接口迈向规模化应用：技术瓶颈与人才培养，探秘脑机接口：我国如何在2025年实现科技自立自强

本文围绕脑机接口这一变革性的人机交互技术展开。介绍了全国政协委员明东在脑机接口研究方面的成果，以及我国脑机接口技术发展现状，包括取得的突破和面临的挑战。同时提及脑机接口与AI大模型结合的潜力、我国脑机接口人才培养体系建设等多方面内容。

本报记者 陈子帅、李炫旻、冷舒眉报道，“脑机接口”属于一种变革性的人机交互技术，堪称前瞻性、颠覆性、战略性新兴产业与新质生产力的典型代表。

面对国家重大战略需求，全国政协委员、九三学社中央科技专委会副主任、天津大学副校长明东，多年来投身于高性能无创脑机接口研究。在今年全国两会期间，他提交了关于加强脑机接口专业人才培养体系建设的提案。明东在接受《环球时报》记者采访时表示：“2025年有望成为脑机接口应用的关键年份，要推动我国脑机接口达成科技自立自强。”

脑机接口领域近期不断传出进展消息。年初，埃隆·马斯克旗下的脑机企业Neuralink宣称，已成功将脑机芯片植入第三名受试者体内，还计划在2025年完成20 - 30例脑机接口植入手术。3月3日，复旦大学附属华山医院宣布，全球首批第4例通过脑脊接口让瘫痪者重新行走的临床概念验证手术得以实施。

明东介绍，“2025年脑机接口技术有望大规模爆发，应用场景也会更加丰富。”近年来，我国非侵入式脑机接口达到国际先进水平，在运动神经康复领域、载人航天领域取得重大突破；侵入式脑机接口也在脊髓损伤、语言解码等多个场景开展临床试验。然而，脑机接口技术从科幻走向现实的道路上，应用落地仍面临诸多挑战。

明东向《环球时报》记者阐述，一方面，脑机接口的侵入式技术普遍存在安全性问题，像植入设备的长期生物相容性、手术风险以及术后可能的免疫反应等，而且无法实现全脑监测。另一方面，传统非侵入式技术受颅骨信号衰减影响，信噪比低、空间分辨率不足，高精度解码难度大。“只有突破这些技术瓶颈，并且建立完善的伦理规范，明确数据隐私、生命安全、人体实验等红线，脑机接口才能够真正实现规模化应用。”

明东带领的天津大学脑机海河实验室团队，是中国脑机接口领域极具影响力与代表性的研究团队之一，拥有本领域最大的专利池，其大指令、快通讯、精辨识三项核心指标达到国际领先水平。近期，该团队在新型脑机接口研发方面取得重要突破。明东指导团队成员联合清华大学研发了基于忆阻器神经形态芯片的新型无创演进型脑机接口系统。这一系统首次揭示了脑机交互过程中，脑电发展与解码器演化的协同增强效应，实现了生物智能与机器智能的互适应、互学习，为脑机融合智能的发展开辟了新方向，相关研究成果于今年2月在线发表在Nature Electronics期刊上。

该团队还通过情感脑机接口，在抑郁症的检测和干预治疗方面取得了很好的临床效果；通过重症脑机接口，实现了脑积水快速诊断和无创颅内压精准监测。并且开发了全球首个片上脑机接口智能交互系统，涵盖片上脑智能中枢、片上眼视觉感知，利用体外培养“大脑”与电极芯片耦合形成片上脑与外界信息交互，有望对混合智能、类脑计算等前沿科技领域的发展产生革命性的推动。

谈及未来重点技术攻关目标，明东对《环球时报》记者说，他们正致力于解决无创脑机接口发展的核心问题。“在硬件接口方面，团队将重点攻关可靠、灵活且舒适的传感电极，以及便携、易用和美观的硬件形态；在软件接口方面，团队将开发自然连续的人机交互编码方式，并结合脑电先验知识构建通用脑电模型。”

以DeepSeek为代表的国产AI大模型正在融入众多行业，科研界也在探索大模型与脑机接口的能力结合。明东表示，目前脑机接口领域缺乏大量标准化、高可用的脑电数据，构建高质量的脑电基础大模型非常困难。不过，通过与DeepSeek等AI大模型结合，可以实现更自然的人机交互。例如，情感型脑机接口捕捉用户的情绪状态，能够辅助AI大模型生成更“人性化”的文本；运动型脑机接口结合AI大模型的决策能力，可以实现更精准的外设控制等。“未来，脑机接口与AI的深度融合将推动机器与人的高度统一，重新定义人类与技术的边界。”明东还提到，由于AI大模型和脑机接口之间存在本质差异，脑机接口大模型目前难以达到AI大模型的先进程度。在数据层面，目前脑机接口数据集规模仅为10的4次方量级，难以通过工程和伦理可行的手段，达到大模型训练所需的10的9次方的高质量数据，这方面还需进一步拓展脑机信源数据量。在模型方面，语言大模型的目的在于理解和生成人类语言，是在大量的文本数据上进行训练得到的，而脑机接口的目的在于“翻译”脑电波背后的认知意图，这些脑电规律很多无法用常规语言来准确描述，因此，目前的大语言模型框架并不完全适用于脑机接口大模型的建立。“从技术角度看，在没有解决上述两个问题之前，脑机接口想要建立类似DeepSeek的大模型还需要更多关键技术突破。但脑机接口可以与DeepSeek结合，充分利用脑机解码的稳定指令带宽，引导DeepSeek对大脑意图执行进行辅助支持，进而推动脑机接口的应用场景创新。”明东说。

明东多年扎根一线教学，基于基层调研经验，他在今年的提案中提出要加强脑机接口专业人才培养体系建设。“目前我国在此领域面临高端人才储备不足、跨学科培养体系缺失、产学研协同机制薄弱等挑战，需要开展系统性布局。”明东对《环球时报》记者说，我国应充分发挥一流大学的优势学科资源，布局脑机接口国家战略急需专业，构建高质量脑机接口专业教育体系，加强拔尖创新人才长周期贯通培养。同时，还应构建多学科交叉的脑机接口产教融合共同体，建立“技术 - 伦理 - 标准”三位一体的国际竞争力体系，助力未来脑机接口战略性新兴产业高质量发展。

2024年秋季学期，天津大学正式开设全国首个脑机接口专业，为未来脑机接口行业发展培养专业人才。相关人才的培养重点是什么呢？明东表示，要面向国家未来科技、产业和社会发展需求，“要培养具备未来生物智能电子接口设计 - 研发 - 制造能力，能够引领脑机交互技术进步与产业发展的卓越工程师和科学家。”此外，还要培养他们具备家国情怀、全球视野、前瞻性判断力、跨学科思维和创新创造能力、领导力。目前，我国脑机接口人才培养面临一系列挑战，需要开展系统性布局。如何逐步改善这一现状呢？明东表示，一方面，建议尽快在脑机接口等国家急需和战略新兴领域设立交叉方向本科专业，参考“强基计划”“拔尖计划”模式开展长周期培养，开设项目式课程，尽早培养学生的科学研究和创新思维；另一方面，建议长周期稳定支持青年科学家从事颠覆性技术研究，特别是多学科交叉领域的基座技术、应用基础研究。“随着技术的快速迭代，未来科技与教育的边界会越来越模糊，对人才的培养既是一个教育学习的过程，也是一个科学研究的过程。”明东说。

脑机接口作为重要的人机交互技术发展迅速且前景广阔。2025年可能是其应用的关键年，但目前面临技术瓶颈如侵入式的安全性问题和非侵入式的信号问题等。我国在脑机接口研究方面取得了不少成果且有代表性团队。同时脑机接口与AI大模型结合有潜力但也面临数据和模型构建等挑战。我国脑机接口人才培养存在不足，需要从专业设置、长周期培养等多方面进行系统性布局来推动其发展。