本文為節選內容
如需更多報告，聯系客服購買
可購買單份報告或打包（100多份醫藥健康報告，覆蓋腦機接口、合成生物、生物醫藥、基因、中醫藥等）
(一)腦機接口技術按雙路線發展并分三階段演進
自2013年起，全球多國相繼啟動為期十年左右的腦科學研究，顯著加速了腦機接口的技術革新與產業化進程?；谀X計劃實施的時間節點與技術演進特征，可將腦機接口技術在橫向上分為腦感知技術和腦調控技術兩條演進路線，在縱向上分為三個時間階段。1.0時代(2013年前)腦感知與腦調控技術各自獨立發展，該階段腦感知與腦調控技術以單向采集或刺激為主，缺乏雙向交互能力與閉環能力。2.0時代(2014-2023年)腦感知交互性提升，腦調控走向閉環，在腦計劃資源投入下，腦機接口技術呈現兩大突破，一是腦感知技術交互化，多種開源工具、智能算法使復雜抽象的腦感知結果可理解性加強，輸出更為實時準確，實現流暢的交互體驗。二是腦調控技術感知化，即從開環刺激轉向閉環調控，如腦起搏器可基于感知結果動態調整刺激參數。3.0時代(2024年起)感知、刺激、控制技術融合發展，隨著多國的腦計劃進入后半程，腦機接口技術向深度融合演進，不僅能精準感知大腦活動信號，還能依據這些信號對大腦狀態進行調控，同時實現對外圍設備的有效控制，為用戶提供更自然、智能的交互體驗。
1.1.0時代:腦感知與腦調控獨立發展
(1)開環腦感知
在1.0時代，EEG、MEG、fNIRS等無創腦感知技術主導發展，但空間分辨率與侵入性矛盾突出。有創技術如ECoG、fUS等使用范圍受限，僅用于科研，臨床轉化存在困難。
腦電感知技術在1.0時代，以無創的EEG、有創的ECoG和陣列電極為主。無創EEG技術的時間分辨率為毫秒級，空間分辨率為毫米級，易受肌電、眼電偽跡干擾。設備形態為頭盔式或網狀電極帽，需導電膏降低接觸阻抗，使用不便。典型應用為癲癇監測、睡眠分期分析。有創的ECoG和陣列電極能直接記錄皮層神經元電活
動，信噪比高于無創技術，但需開顱手術植入。設備形態多為軟質宏電極和硬質電極陣列，主要用于癲癇病灶定位研究。
腦磁圖技術在1.0階段的時間分辨率為毫秒級，空間分辨率優于EEG，但對環境磁場敏感。設備以全頭盔式超導量子干涉儀(SQUID)陣列為主，需液氦冷卻維持超導態。典型應用為進行功能區定位，如語言區術前規劃、癲癇灶定位等。面臨動輒千萬的高成本，需定期補充液氦的維護復雜問題，而且受限于SQUID傳感器技術，無法做到設備小型化。
功能近紅外腦成像技術在1.0時代的時間分辨率1-10Hz，空間分辨率約1cm。設備形態為多通道光纖探頭陣列。典型應用為認知神經科學研究、嬰幼兒腦功能評估。但該時期的設備穿透深度有限，無法探測深部腦區，易受頭皮血流干擾，需復雜算法校正。
(2)開環腦調控
在1.0時代，腦調控技術經歷了從基礎研究到臨床轉化的轉變。人工耳蝸、DBS等有創電調控技術與無創磁調控技術率先實現商業化，神經反饋等調控技術仍處科研驗證階段。
電調控技術在1.0時代并存有創與無創兩大方向。有創電調控技術的臨床導向開始明確，技術路徑清晰且走向商業化。人工耳蝸在1977年商業化，技術走向微型化與智能化，在2000年后從單通道向多通道演進，且支持算法升級，但言語識別仍受噪聲干擾。腦
起搏器在1987年被批準用于帕金森病治療，技術演進中開始支持動態調整刺激參數，但存在手術風險、電極移位等問題。無創電調控技術被用于治療抑郁癥、慢性疼痛等，安全性高但空間分辨率低，且存在個體差異大，缺乏統一刺激參數標準，臨床效果可重復性低等問題。
磁調控技術在1.0時代空間分辨率優于經顱電刺激，1985-2000年的早期階段主要用于神經科學基礎研究，2008年后獲批可用于治療抑郁癥，標志著技術取得臨床轉化突破。該階段磁調控技術結合導航技術可實現個體化靶點定位，精準度得到提升。但穿透深度有限且個體差異大，導致需反復校準，且療效持久性差。
神經反饋技術在1.0時代實現了實時算法升級，從簡單閾值比較發展為機器學習驅動的動態反饋，設備形態更加便攜化，被用于自閉癥治療、癲癇控制等。但該階段存在質疑有效性的聲音，且長周期訓練才能見效，患者依從性差，缺乏統一訓練協議，不同實驗結果可比性低。
超聲調控技術于2008年被首次在小鼠模型中證明可調控運動皮層活動，驗證無創神經調控可行性。2012年開啟人體研究先河，對初級體感皮層的超聲調控可記錄到體感誘發電位變化。技術創新趨勢朝向無創、深部腦區調控發展。但調控精度受到顱骨的密度、厚度及非均勻性影響，長期安全性未知。
光調控技術于1973年首次被用于觀察神經元活動,開啟光學方
法在神經科學中的應用。2000年左右，光遺傳學與近紅外光調控興起，實現毫秒級神經元激活或抑制，2007年光遺傳學在活體動物中的可行性得到驗證。2010年以后，光遺傳學從基礎研究向臨床前應用拓展，探索其在帕金森病、癲癇等神經疾病中的治療潛力，近紅外光調控技術逐步應用于神經退行性疾病。但存在光穿透深度與散射限制，長期安全性未知，光熱效應或光機械效應對神經元的調控機制尚不明確，可能引發非特異性效應。
2.2.0時代:腦感知交互性提升，腦調控走向閉環
(1)交互式腦感知
多國政府從2.0時代開始重視和支持腦機接口技術發展，使得技術突飛猛進，呈現技術路線多條，產品形態多樣，功能多元的特點。由BrainGate主導的陣列式猶他電極系統，在全球范圍內已成功植入數十名患者體內。該系統憑借其精準的信號采集與分析能力，助力患者實現腦控打字等人機交互功能，為肢體運動障礙患者開辟了新的溝通途徑。Neuuralink推出的柔性微絲電極系統能幫患者流暢地操控高難度游戲，展現信號傳輸與解碼方面的高效性和穩定性，為人機交互提供了新途徑。Synchron研發的血管內電極系統與前沿科技緊密融合，其系統搭載OpenAI公司的大模型、英偉達公司的芯片以及蘋果公司的智能頭顯，患者僅需通過思維活動，就能控制家居設備的開關、調節溫度等，為患者的日常生活帶來便利。
在國內，上海階梯醫療自主研發的腦機接口系統完成前瞻性臨床試驗，標志著國產柔性微絲電極系統取得重大突破，為神經康復、人機融合等應用場景提供了技術支撐。北京腦科學與類腦研究所主導的皮層表面微電極陣列(ECoG)系統幫助失語患者重建交流能力，提升了患者的生活質量和社會融入感。博?？档腅CoG系統幫助患者實現自主喝水等腦控功能，患者脊髓損傷的臨床評分有顯著改善。在腦機接口技術的發展進程中，2.0時代的腦感知技術解碼與分析能力獲得提升，展現出更為友好的交互性能。腦感知技術不再僅僅滿足于獲取腦信息，得益于算法的優化、計算能力的增強以及多學科交叉融合，2.0時代的交互式腦感知技術能夠精準捕捉和清晰揭示大腦的實時狀態，如大腦在正常生理活動下的神經活動模式，以及在病理狀態下出現的異常信號。基于強大的解碼分析能力，腦感知技術與各類外接設備建立起高效的連接并交互，應用場景得以拓展。例如，在醫療健康領域，通過精準分析腦電信號的異常變化，提前預警癲癇、卒中等疾病的發作先兆。該技術還能檢測佩戴者的腦疲勞狀態并及時發出提醒，避免事故發生。2.0時代的交互式腦感知技術能將漸凍癥患者腦意圖轉化為語音和文字顯示在屏幕上，實現患者與外界的有效交互，提升其生活質量和尊嚴。
有創的腦電感知技術
2.0時代，有創的腦電感知技術創新聚焦電極和算法，電極的工藝設計、植入損傷、分辨率等方面不斷突破傳統局限，算法軟件在
腦電信號可解釋性、解碼還原度和解碼速度等方面不斷進步，為腦科學研究與臨床應用帶來了新的機遇。
從電極體積來看，呈現不斷減小的趨勢。中國科學院上海微系統與信息技術研究所運用垂直堆疊方法，將柔性探頭與Intan放大器芯片直接集成到印刷電路板上，這一微型化設計使探頭面積減少50%以上，重量降低75%以上，降低了植入難度，還減少了對腦組織的占用空間。從電極植入損傷來看，也呈現不斷減小趨勢。韓國首爾國立大學研發出可通過注射器進行微創植入的帳篷類電極，在植入后能擴大200倍，從而更好地適應腦組織的形態。這種電極還具備生物降解性，避免了二次手術取出的風險，減輕了患者的痛苦和負擔。佐治亞理工學院研發的微創腦機接口系統尺寸不到一平方毫米，微小的尺寸進一步降低了植入過程對大腦造成的損傷。
從電極性能來看，呈現采集更加精準的趨勢。為了實現更精準的腦電信號采集，電極與大腦的貼合度至關重要。中國西北工業大學設計的電極基底采用了細菌纖維素這一特殊材料，并且采用了蛇形布局。細菌纖維素具有良好的生物相容性和柔韌性，能夠更好地適應大腦表面形態，蛇形布局增強了電極與大腦的貼合度，確保了電極準確定位在目標腦區，精準采集腦電信號。北京大學采用超薄的柔韌塑料薄膜，制備出具有1024通道的高密度神經探針，分辨率達到微米級，可捕捉到更為細微的神經活動信號，為探究大腦的神經機制提供了工具。
從算法軟件來看，解碼能力顯著提升。美國布魯克林紐約大學提出基于深度學習的新型神經語音解碼框架，將復雜的ECoG信號轉換為具有明確可解釋性的語音參數。使研究人員和臨床醫生更直觀地理解語音產生過程中的大腦活動模式。美國約翰霍普金斯大學利用循環神經網絡對ECoG信號進行精準識別與解碼，捕捉到語音節奏等細節特征，使解碼還原度大幅提升。日本大阪大學提出基于Grassmann核的映射函數，在保證解碼精度的前提下，大幅提高信號解碼的效率，有助于腦機接口技術在實時交互場景中應用。
無創的腦電感知技術
2.0時代，無創的腦電感知技術創新聚焦核心器件和算法軟件方面，使得信號采集質量、佩戴舒適性等方面都取得了進步。解碼能力提升也使得大腦功能定位、意圖識別、運動控制更精準，這些成果為臨床診斷和治療提供了有效工具。
從電極性能看，采集能力、舒適性和實用性顯著提升。無創電極作為無創腦電感知技術的關鍵部件，信號采集質量更高，中山大學研發的微針干電極貼片相較于傳統的扁平結構，在信號質量上實現了大幅提升，信號精度達到了單個微針水平，為后續的數據分析和處理提供了基礎。佩戴更加舒適。德國伊爾梅瑙技術大學開發的新型干電極由多個呈花狀排列的傾斜針腳組成，此種設計改善了佩戴者在坐姿和仰臥姿勢下的舒適度。利于長期臥床人群的長時程舒適佩戴，可連續監測腦電信號，為臨床診斷和治療提供數據支持。
長續航使得產品更具有實用性。加州大學伯克利分校用干式鍍金電極研制出一款入耳式腦電耳機，其螺旋形的設計與頭部較為貼合，信號干擾明顯減少。耳機由甲基丙烯酸酯聚合物制作，可連續40小時不間斷采集腦電信號，并能自動檢測佩戴者的嗜睡情況，準確率高達93.3%，可長期監測腦疲勞，在駕駛安全監測、工作疲勞預警等領域具有應用前景。
從算法軟件看，無創信號的解碼能力得到提升。德國柏林自由大學使用新型超高密度腦電系統和體感誘發電位繪制大腦中央溝圖，單個通道分類出大腦中央溝前部或后部的準確率達到95.2%，解析到的大腦功能電生理特征表征與植入電極達到的水平相當，有助于在定位大腦功能區域時，降低侵入性操作帶來的風險。意圖識別和運動控制更精準。印度貝內特大學提出基于深度時間網絡的模型，能準確識別運動想象腦電信號，在二分類和多分類數據集上的分類準確率達到99.7%和84%，可精準捕捉用戶的運動意圖，實現更自然、高效的人機交互和運動控制。算法模型更加具可解釋性。美國休斯頓大學使用模擬方法生成混合不同比例噪聲的腦電信號，以此驗證不同模型解釋方法在時間精度、頻率干擾和空間定位等方面的穩健性。這種方法有助于研究人員深入理解算法模型的工作原理，評估其在復雜環境下的性能表現，為算法的優化和改進提供依據。用戶控制更加便捷。德國人工智能研究中心利用遷移學習方法訓練解碼分類器預測運動意圖，無需進行繁瑣的校準過程，降低腦電通
道數量，簡化使用流程，提高了系統的實用性和普適性。腦磁圖技術
2.0時代，傳統腦磁圖的超導材料革新、集成與小型化、算法軟件優化方面取得了顯著突破和進展，同時無液氦技術興起，設備趨于小型化和可穿戴化，這些進步推動了腦磁圖在神經科學基礎研究、臨床疾病診斷、康復醫學以及人機交互等多個領域的應用。隨著技術的不斷發展和完善，腦磁圖有望在未來發揮更大的作用。
傳統超導量子干涉器件(SQUID)腦磁圖儀的超導材料特性不斷優化。在超導材料革新方面，研究人員不斷探索和改進低溫超導材料的純度、晶體結構和制備工藝，以提高SQUID的靈敏度、穩定性和工作溫度范圍，使得SQUID能夠在更接近絕對零度的條件下穩定工作，同時提高了對微弱腦磁信號的探測能力。在設備小型化方面，微納加工技術和先進封裝工藝在2.0時代大幅進步，從而使單個傳感器的尺寸縮小到了毫米級別，數百甚至上千個通道的SQUID傳感器可集成在一個芯片上，以精確地捕捉大腦不同區域的磁場變化，為研究大腦功能提供了更詳細的信息。在算法軟件優化方面，SQUID腦磁圖儀的實時信號處理能力得到提升，能在毫秒級別內完成對腦磁信號的處理和分析，實現對大腦活動的實時成像和反饋。基于貝葉斯理論、獨立成分分析和深度學習等方法，腦磁圖與腦電圖、功能磁共振成像信號有效融合，這些融合分析方法利于癲癇病灶定位、認知功能研究和神經精神疾病診斷。
原子磁強計技術為腦磁圖帶來技術路線變革，在降低成本與提升效率方面展現優勢。傳統腦磁圖裝機量全球僅數百臺，主要原因在于傳統腦磁圖設備要求低溫運行，對運行環境要求苛刻，運維成本高，導致廣泛應用受限。2024年，我國腦磁圖技術取得突破。北京昆邁醫療、未磁科技自主研發的無液氦的原子磁強腦磁圖相繼上市，這些新型設備能在室溫環境下實時、無創探測大腦神經活動產生的磁場信息，信號強度優于傳統技術，具備一致性高、魯棒性強以及多通道無串擾等優勢。在設備形態方面，整機朝向可穿戴發展。以275通道的SQUID腦磁圖設備為例，重約450kg，并且要求被測試者的頭部相對于傳感器必須保持靜止，使用存在諸多不便?；谠哟艔娪嫾夹g的探測器可縮小至硬幣大小，同時成本大幅降低。英國公司Cerca Magnetics的此類設備僅重905g,還可根據需求量身定制，確保傳感器與測試者不同類型的頭皮直接接觸，從而保證信號采集的準確性。該設備已被加拿大多倫多SickKids等醫院投入使用。
功能近紅外腦成像技術
2.0時代，功能性近紅外光譜技術(fNIRS)持續進步，分辨率與實時成像等硬件能力提升，多模態融合等算法優化了成像質量，整機出現便攜化與可穿戴化趨勢，實用性更高。
在硬件設計方面，該技術實現了分辨率的提升、實時成像能力的增強，以及與腦電圖(EEG)等多模態技術的深度融合。英國倫敦大學借助漫射光層析成像技術，采用重疊空間采樣策略開展3D
腦功能成像研究，提高了空間分辨率與成像精確度，在優化成像質量的同時降低了成本。Kernal公司將fNIRS與EEG等多模態技術融合，從多個維度獲取大腦活動信息，提升了對大腦功能研究的全面性和準確性。
在整機設計方面，fNIRS設備正朝著便攜化與可穿戴化方向演進。其輕量化的設計能更好地適應各類移動場景，例如用于兒童注意力監測以及評估運動員腦功能。范德堡大學與斯坦福大學醫學院研發出一款可穿戴fINIRS頭環，重量僅142克，數據傳輸頻率達10Hz，電池續航時間可達5小時，實際應用較為便利。
在應用領域拓展方面，fNIRS技術的應用場景日益廣泛。在醫療領域，該技術被應用于重癥病房患者的意識檢測。英國勞森健康研究所與加拿大西部大學的研究人員在重癥監護病房中，運用fNIRS技術對嚴重腦損傷后處于昏迷狀態的患者進行殘留意識檢測。這種檢測方式操作簡便，易于床邊部署，為臨床診斷提供了新手段。此外，fNIRS技術在早期診斷認知功能衰退方面也展現出巨大潛力。希臘塞薩利大學利用該技術探尋阿爾茨海默病、輕度認知障礙等疾病患者大腦功能衰退的生物標志物，相關研究表明，fNIRS可用于神經功能衰退的診斷評估。除了在醫療領域的廣泛應用，fNIRS技術還逐漸滲透到社會生活的多個層面。在評估人際關系方面，澳門大學提出了"人際神經同步現象"的概念。研究表明，情侶、親子等具有特定親密關系的人群，其額葉、顳葉和頂葉腦區的
活動模式呈現出較高的一致性，這一發現為深入理解人際關系提供了神經科學層面的視角。在評估人與環境關系方面，伊朗塔比阿特莫達勒斯大學的研究人員通過測量被試處于不同溫度環境下前額葉皮層的fNIRS信號變化，確定了環境溫度對體感舒適度的影響，為環境與人體交互研究提供新的技術手段。
(2)感知式腦調控
腦調控技術在2.0時代，核心突破在于新增了感知功能，并由此進化為感知式閉環調控模式，為個性化精準治療提供支撐。目前，無創EEG電極與有創電極成為主流感知手段?；诰珳实母兄Y果，腦調控技術綜合運用電刺激、磁刺激、光刺激、超聲刺激以及神經反饋等多種神經調控方式，根據實際需求進行單一刺激或組合刺激。腦調控技術在與腦感知技術融合的演進路徑中，主要呈現出三條主線:其一，傳統腦調控技術功能優化，以提升性能與穩定性;其二，催生出具備全新形態與功能的產品，拓展腦調控技術的應用邊界;其三，將多種現有技術手段組合，創造出更具優勢的調控解決方案。
第一條演進路徑是在傳統腦調控產品基礎上進行功能拓展，新增關鍵的腦感知功能。在這一進程中，國際與國內企業均取得成果。例如，美國美敦力公司與意大利Newronika公司先后研發出具備閉環功能的自適應腦深部電刺激系統。美敦力的腦起搏器能夠精準捕捉患者大腦內與疾病癥狀緊密相關的特定腦電信號，為精準治療提
供了基礎。中國企業諾爾康研制出基于神經反饋的閉環人工耳蝸，能夠精確提取和分析因外部異響反饋所引發的大腦神經反饋信號，精準定位大腦意圖抑制的噪聲頻段并加以抑制，有效減少使用者遭受的噪聲傷害。
第二條路線衍生出全新技術形態，兼具感知與調控雙重功能。與在傳統腦調控產品基礎上進行優化改進不同，此路線采用全新的設計方案，產品具備小型化與微創化特征。例如，美國公司NiaTherapeutics研發出一款微型植入物，能實時感知患者記憶力衰退信息，并基于人工智能與云分析技術，對患者大腦實施精準的電刺激干預。美國公司ImnerCosmos研制出治療抑郁癥的腦機接口植入物，體積為Neuralink植入物的五分之一，僅需刮除毫米級厚度的頭骨，無需深入大腦內部。近兩年的臨床研究結果顯示，首批受試者的抑郁癥狀得到了明顯緩解。
第三條路線是對傳統腦感知與傳統腦調控技術進行組合創新，旨在提升整體調控效果。例如，復旦大學將成熟的TIMS技術結合到可穿戴腦磁帽上，通過實時采集運動區8通道腦電信號分析受試者腦功能狀態，即時匹配多種TMS磁療方案，并根據實時數據反饋更新磁療方案，取得了滿意的康復效果。德國公司Neuro11利用腦電檢測運動員的壓力狀態，并基于神經反饋技術訓練運動員的專注力，使其賽場表現更穩定。
在腦調控技術的2.0時代，調控方式呈現出愈發多元化的態勢。
電刺激、磁刺激、神經反饋等調控手段得到普遍應用，光刺激、超聲刺激、熱刺激等新興調控技術也逐步開啟應用探索之旅。在腦電感知與光調控結合方面，美國公司JelikaLite與美國羅格斯大學羅伯特伍德約翰遜醫學院的聯合研究結果顯示，EEG腦電感知結果可用作自閉癥患兒大腦活動變化的生物標志物，對患兒大腦特定區域進行經顱光調控。經過8周的治療，患兒癥狀減輕，溝通能力和社交互動能力均得到提升。在腦電感知與超聲調控結合方面，韓國成均館大學研制了閉環經顱超聲神經刺激系統，可在癲癇發作前，通過檢測高頻振蕩信號及時啟動經顱超聲，并根據神經活動的調整刺激強度，從而抑制癲癇發作。
3.3.0時代:"感調控"走向一體化
在腦機接口技術的3.0時代，感調控一體化技術出現智能化與融合化趨勢。
智能化特征主要體現在四個方面。其一，信號采集與解碼智能化。傳統腦機接口技術主要依賴人工標注特征完成信號解碼，此種方式效率低且泛化能力較差。智能化技術借助卷積神經網絡、循環神經網絡等深度學習算法自動提取信號特征，從而提高解碼精度。以Neuralink的芯片為例，已達到每分鐘解碼12個單詞的水平，且錯誤率低于5%，性能超過傳統算法。其二，多模態融合與閉環控制邁向智能化。單一腦電信號容易受到噪聲的干擾，影響系統的穩定動機理研究與大規模記錄神經信號經驗，推動神經生物學、生物醫學工程及臨床醫學領域的交叉融合。歐盟通過組織架構設計實現跨國協同，依托人腦計劃構建起大規模神經科學協同網絡。項目實施期間匯聚19國155家核心機構，并通過76個伙伴關系項目吸納15國33個組織參與。項目結題后形成覆蓋歐洲22國112個研究機構的持續性協作體系，為大規模開展神經信息學、神經形態計算等交叉研究提供平臺支撐。以上這些模式為全球技術發展提供了可借鑒的協同創新路徑。