2025 年下半年网上配资平台配资门户，硅谷科技圈与"脑机接口"相关的热点不断。
年中，马斯克主导的 Neuralink 再获 6.5 亿美元融资，估值达 90 亿美元；其开发适应症也从为渐冻症、脊髓损伤等严重运动功能障碍患者开发脑控装置，拓展到失语、失明患者的功能重建。
8 月，Sam Altman 与其团队启动筹建脑机接口初创公司 Merge Labs，计划从 OpenAI 融资 2.5 亿美元，利用超声技术读取大脑信号、进行调控。
11 月，另一代表公司 Synchron 获 2 亿美金 D 轮融资；Paradromics 获 FDA 批准，开启脑机接口用于言语功能重建的人体临床试验。
相比海外公司的明星光环与大额融资加身，中国脑机接口创业公司大多务实、低调，在医疗器械严格监管的框架下，借助国内临床资源和医疗优势，稳步推进临床试验、产品优化。
在注册准入方面，以博睿康、阶梯医疗为代表的脑机接口公司所开发的植入系统，已进入国家药监局创新医疗器械审评的"创新绿色通道"，开展人体临床试验，验证系统的安全性及有效性。
伴随着人工智能技术的飞速发展，"人机融合"成为更受关注的话题。从治疗难治之症、恢复病人功能，到人体能力增强，脑机接口落地不同场景的时间线是怎样的？这项新技术，会是碳基生命与硅基生命互联互通的信息桥梁吗？深入大脑皮层的柔性电极采集到的单细胞数据集，如何拉升脑机接口应用的天花板？
就一系列问题，36 氪访谈了中国科学院脑智卓越中心研究员李雪、赵郑拓，他们也是阶梯医疗的创始人。今年 3 月，阶梯医疗开发的侵入式脑机接口系统，在复旦大学华山医院完成了中国首例前瞻性临床试验；11 月该产品进入国家药监局的"绿色通道"，有望缩短临床验证到市场准入的周期。
在被问及"当技术成熟，是否想要植入脑机接口系统时"，两位 90 后科学家都给出了肯定的答案。
以下是 36 氪与李雪、赵郑拓的对话（经编辑）：
未来 5-10 年，从救死扶伤到消费医疗
36 氪：脑机接口作为一种平台技术，应用边界在哪里？
赵郑拓： 脑机接口目前明确的应用场景主要有三大类 。
脑控类，即信息从大脑向外输出。比如提取瘫痪患者的运动意图信息，失语患者的语言意图信息等，进行解码，进而对外输出，实现运动控制或语言表达等。
神经调控类，向大脑的中枢或外周神经系统写入信息，对于脑疾病等异常状态进行调控。比如通过深部脑刺激（DBS）调控帕金森、以脊髓刺激器调控疼痛等。
感知觉重建类，如听觉、视觉重建等。对于丧失了外部摄取信息能力的患者，通过脑机接口把外部信息重新编码成电信号输入大脑，产生感知觉。
我们做的是脑机接口平台技术，需要精确读取、写入信息的传感器，以及信号处理、无线传输、解码编码技术等。作为平台公司，我们希望将脑机接口的价值发挥到最大，覆盖不同应用场景。
36 氪：当前关注脑机接口的人群，已从医疗圈拓展到科技、消费圈。你判断，脑机落地临床治疗、消费场景的时间线，分别是怎样的？
赵郑拓：接下来三到五年内，脑机接口治疗疾病的临床价值一定会得到验证，即改善患者的生活质量、工作能力等。
未来五到十年间，脑机接口的消费医疗属性会开始展现。它具备通信属性，是构建人与机器间交互的信息桥梁，能够变革人机交互的方式、提升效率。
未来，当脑机接口与快速发展的人工智能、软硬件技术链接，通过大脑意念，高效、复杂地控制智能代理设备将成为可能。届时，通过脑机接口，大脑可与多种外设融为一体，"人机融合"的时代将真正到来，并且是流畅地应用于千家万户。
36 氪：阶梯医疗首款"植入式无线脑机接口系统"的适应症具体包括哪些？希望为患者带来什么价值？
赵郑拓：目前这款产品的适应症主要针对严重运动功能障碍患者。包括脊髓损伤导致的高位截瘫、渐冻症导致的运动障碍，及严重中风（如脑干中风）导致的严重瘫痪等。
植入式脑机接口的目的，是通过大脑意念直接控制外部的电子设备，以及复杂的物理外设，比如机械臂、机器狗等。
我们希望改善这类患者的生活质量。从基础的日常生活功能，如翻身、拿杯子，到接入电子世界，如玩游戏、收发 Email、处理银行账户等。
同时，也希望帮这类患者恢复生产力。比如有工程设计背景的人可以做 3D 建模、有电商经验的患者可以经营网店。不仅帮助患者改善生活质量，还能修复其丧失的就业能力，让他们感受到自己被社会需要。
36 氪：产品形态和植入方式是怎样的？
李雪：（脑机接口）系统前端最核心的元器件是我们积累了十年的超柔性电极，电极丝厚度仅有发丝的 1%，宽度与头发丝相似。电极弯曲时产生的作用力，与两个细胞间的互相作用力差不多。这可以对抗人体移动时电极产生的位移，使得我们可以比较稳定地在同一个位置采集信号。
植入过程，是将颅骨局部打薄 5 毫米左右，形成一个骨槽，把硬币大小的植入体嵌入颅骨。而后通过颅骨上的穿刺孔，将电极丝微创植入到大脑皮层下约 5-8 毫米的深度。外科医生告诉我们，一定程度上，这不能算开颅手术，更接近穿刺手术。
通过植入大脑皮层的超柔性电极，采集单细胞精细神经活动，延迟极低，大约几十毫秒。植入者几乎感知不到这种延迟，因为我们大脑产生意图到手臂执行也需要约 100 毫秒。通过该植入系统，可以实现对跨平台电子设备（手机、电脑、iPad）以及物理外设（轮椅、机械臂）的意念控制。
12 月 4 日，阶梯医疗发布了第二代高通量无线侵入式脑机接口系统，电极通道数提高至 256，应用场景除了"运动控制"，还将拓展到"语言重建"。
来自大脑皮层的"数据飞轮"
36 氪：阶梯医疗很重视大脑单细胞数据集，为什么？这是否可以理解为构成脑科学"数据飞轮"的关键？
赵郑拓：你说的非常对。此前，我们时常提及脑机接口的"倒金字塔"逻辑：最底层是神经界面，第二层是全系统开发，再往上是临床可及性，最顶端则是神经科学对大脑的理解。顶端对大脑理解到什么程度，才有可能将它开发或使用到什么程度，这是天花板。
底层的界面系统，支撑了临床数据获取的可能性，而这些单细胞数据是提升认知科学理解的关键，这种理解反过来能帮助我们做更优的产品设计、开发新的应用场景。
对于脑机接口平台而言，未来谁掌握了更海量的脑科学数据，谁就更接近新应用场景和技术路径的定义权。
此前，美国老牌脑机接口项目 BrainGate，为四五十例患者植入了脑机系统，所获得的有限数据，已支撑其输出了一系列卓有影响的研究成果，如意念打字、语言解码等。
如果植入患者数量从几十例变成几千例、上万例，所能积累的数据将为人类脑科学研究带来巨大的价值。
36 氪：AI 和算法在其中扮演什么角色？是否会用到脑数据大模型？
赵郑拓：当单一脑区、单一任务积累了大量数据后，就可以像大模型一样，通过脑数据训练一个"基座模型"。这个基座模型可以应用到未来的新患者身上，使得他们解码器的初始性能、脑控性能会大幅提高。
神经网络算法很适合做复杂数据的解析。但目前我们的脑控指令还相对简单，比如光标的二维向量信息，或 3 到 5 个自由度的控制信息。所以现在采用的算法也相对简单，十几万参数量的循环神经网络（RNN）差不多就够用。
未来，要实现更高通量、更复杂的脑控，神经网络的复杂程度和参数量也会相应提升。我个人认为，现阶段人工智能在这方面的发展进程和速度，完全满足脑机的需求。
AI 在应用端也有巨大价值。比如语言解码，我们不需要解码出完整的词汇，只要通过大脑活动把几十个分类的"语素"信息解码出来，就可以结合大语言模型，通过上下文语境信息去做预测，能极大地帮助使用者语言信息的解读。
未来，脑机接口、人与人工智能（具身智能体）的关系，会是一个动态调整、互相配合的过程。有时，我们通过大脑信号给出一个高阶指令，智能体通过自身智能去拆分执行；在特定场景下，我们又可以动态调整，对它进行精细的运动指令控制，达成更高阶的策略。
脑机接口或成人机融合的"信息桥梁"
36 氪：从已经植入脑机接口的患者表现来看，未来人类通过"脑控"，是否可能获得一些超越常人的能力？
李雪：最初我们选择研发脑机接口技术，就是想把它做到消费级的应用场景。之所以先做医疗，是因为医疗是必经之路，它既能满足很多人的实际需求，又能推动我们不断打磨各项技术。
在这个过程中，我们希望不只是恢复患者的运动能力、感知觉等，更希望帮助患者去探索人类控制的边界。以前我们用大脑控制四肢，未来用脑机接口控制外设，它的边界在哪里，是不是可以超过现在人类的水平？我相信一定是可以的。
举个例子，此前 Neuralink 有发布一个小游戏，可以测试人控制光标的速度和准确度，正常人可以做到 8-10 BPS（Bits Per Second），植入脑机接口的瘫痪患者训练后，通过大脑信号与机器交互，可以做到 9.5 BPS，这已经比很多普通人要快，说明他们在特定方向已有了一定程度的比较优势。
再补充一个设想，现在所有的设备控制都有"路径依赖"，比如要让电脑光标从右下角到达左上角，必须通过鼠标推过去。但实际上，我们可以在大脑里想象这个过程，未来通过解码大脑海马体里的空间位置信息，可能实现光标"想象瞬移"。这对于正常人来说，是不可能实现的事情。
另外，对于智能机器人、多个自由度的机械臂等复杂外设，普通人用手柄或语言进行控制，是比较粗糙的。但是，如果通过大脑神经活动编码的复杂信息，操控多自由度的机械臂，可能会像自己身体的一部分一样灵活。此前，有顶刊发布研究指出，植入脑机接口器械的患者经过训练，可自如流畅地控制多个自由度的机械臂。
36 氪：当前 AI 大模型进化速度很快，很多专家对人类未来的教育、就业、乃至存在，充满了忧虑。你认为，人机融合是一种必然趋势吗？
李雪：AI 本该是服务于人的工具，人的意图才是核心。但我们无法排除，未来 AI 演化出自我意识的可能性。
为了避免人类失去主体地位，不被边缘化，我认为人机深度融合，是比较必然的趋势。而融合的关键在于"桥梁"，脑机接口扮演的就是人跟机器之间的信息连接桥梁。
如果发展过程中缺乏这一桥梁，AI 代表的硅基生命和人类可能会分道扬镳。如果人工智能能够无感地成为人的一部分，或者人成为人工智能的一部分，演化出一个更好的群体，那可能会呈现出信息沟通没有障碍的和谐共存状态。
举一个具象的例子：自动驾驶。你可以告诉汽车要从 A 点到 B 点，它可以自动规划路径、避障。但在任何一个时间节点，人都可以介入接管操控系统，这就是可控地发展。我们并不想出现一种结果，即 AI、智能体等脱离控制，让人丧失对方向盘、刹车片等物理世界的掌控力。人机深度融合，可能是一种更好的状态。
36 氪：如果未来脑机接口技术足够成熟，作为创始人，你们会率先植入吗？
李雪：（笑）前段时间网上配资平台配资门户，我们还在讨论说，自己也想植入一个，想知道到底是一种怎样的感受。
优邦资本提示：文章来自网络，不代表本站观点。
