腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

No.202217

腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵

技術(shù)研究報告

(2022年)

中國信息通信研究院

2022年11月

前言

腦科學(xué)問題是人類社會面臨的基礎(chǔ)科學(xué)問題之一，是人類理解自

然和理解人類本身的待深入探索領(lǐng)域，而腦機(jī)接口是有效探索手段之

一。我們站在通往未知世界的偉大旅程起點(diǎn)上，探索大腦之途勢必艱

辛而具有挑戰(zhàn)。在國家戰(zhàn)略和頂層設(shè)計的引領(lǐng)下，在科技創(chuàng)新不斷更

迭促進(jìn)下，在人民大眾的期待關(guān)注下，腦機(jī)接口技術(shù)將在面向世界科

技前沿、面向國家重大需求、面向人民生命健康的科技創(chuàng)新主戰(zhàn)場上

發(fā)揮重要作用。為此提出“腦智芯連，思行無礙”這一行業(yè)發(fā)展總體

愿景，并針對此愿景目標(biāo)的實現(xiàn)，嘗試勾畫出在不遠(yuǎn)的未來，腦機(jī)接

口產(chǎn)業(yè)發(fā)展的藍(lán)圖和愿景期望。希望產(chǎn)業(yè)各方能夠在此愿景描繪的不

同場景下開展更多研究、開發(fā)、交流與合作，共同繪制腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)

美好的未來。

研究過程中，我們開展了大量走訪調(diào)研，就腦機(jī)接口系統(tǒng)的總體

愿景目標(biāo)、系統(tǒng)應(yīng)滿足的需求及關(guān)鍵指標(biāo)、關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢、

腦機(jī)接口系統(tǒng)的應(yīng)用場景和業(yè)界訴求等問題廣泛征詢專家學(xué)者意見，

得到了行業(yè)多方的大力支持，并獲得了大量有價值的第一手信息和觀

點(diǎn)。調(diào)研工作覆蓋國內(nèi)十多個省份的主要高校、科研機(jī)構(gòu)和企事業(yè)單

位，主要包括清華大學(xué)、天津大學(xué)、北京理工大學(xué)、昆明理工大學(xué)、

杭州電子科技大學(xué)、電子科技大學(xué)、西安交通大學(xué)、上海大學(xué)、國防

科技大學(xué)、中科院深圳先進(jìn)院、中科院半導(dǎo)體所、之江實驗室、博睿

康科技（常州）股份有限公司、浙江強(qiáng)腦科技有限公司、山東海天智

能工程有限公司、浙江柔靈科技有限公司、西安臻泰智能科技有限公

司、北京華腦技術(shù)發(fā)展有限公司、上海韶腦傳感技術(shù)有限公司、中電

云腦（天津）科技有限公司、無錫傲意科技有限公司、藍(lán)色傳感（北

京）科技有限公司、上海念通智能科技有限公司、北京品馳醫(yī)療設(shè)備

有限公司等，在此向所有專家提供的專業(yè)支持和寶貴建議致以衷心的

鳴謝。

腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

一、腦機(jī)接口系統(tǒng)的總體愿景

（一）腦機(jī)接口發(fā)展概述

大腦是我們思想、情感、感知、行動和記憶的源泉，大腦的復(fù)雜

性賦予我們?nèi)祟愔腔?，同時使我們每個人都獨(dú)一無二。近年來，研究

大腦認(rèn)知的神經(jīng)科學(xué)已經(jīng)在分子細(xì)胞、關(guān)鍵元器件、軟硬件開發(fā)、應(yīng)

用系統(tǒng)、儀器儀表等多方面取得進(jìn)展和突破，使得腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)的商

業(yè)應(yīng)用逐漸成為可能。

腦機(jī)接口是指在有機(jī)生命形式的腦與具有處理或計算能力的設(shè)

備之間，創(chuàng)建用于信息交換的連接通路，實現(xiàn)信息交換及控制。腦機(jī)

接口按照信號采集方式不同主要分為植入和非植入兩種技術(shù)路線。

植入式腦機(jī)接口是有創(chuàng)方式，是指對深入到顱骨以下的組織進(jìn)行

信號采集和記錄。常見技術(shù)手段包括皮層腦電圖（Electrocorticogram,

ECoG）、單個神經(jīng)元的動作電位（Spike）和局部場電位（localfield

potential,LFP）。也有技術(shù)以介入為手段，以創(chuàng)傷性較小的方式將電極

送入顱內(nèi)血管來采集腦電信號。植入式腦機(jī)接口記錄的信號時空分辨

率高、信息量大，能夠?qū)?fù)雜任務(wù)進(jìn)行實時、精確控制。

植入式腦機(jī)接口技術(shù)主要應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域，最有可能率先落地并

帶來市場收益的是神經(jīng)替代、神經(jīng)調(diào)控相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品。神經(jīng)替代腦

機(jī)接口技術(shù)是為了彌補(bǔ)特殊人群因器官損傷導(dǎo)致的信息收發(fā)能力缺

損，采用腦機(jī)接口技術(shù)把感覺信息直接寫入腦，或是將腦意圖信息從

腦內(nèi)讀出，解碼后實現(xiàn)對外交互，完成意愿動作。神經(jīng)替代腦機(jī)接口

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技術(shù)國內(nèi)外都已經(jīng)進(jìn)入科研臨床階段，主要針對感覺和/或運(yùn)動神經(jīng)

損傷人員（如癱瘓、失語和失明患者）做基本功能替代或功能重建。

神經(jīng)調(diào)控腦機(jī)接口技術(shù)是進(jìn)行精神狀態(tài)實時解析并精準(zhǔn)刺激調(diào)控腦

內(nèi)神經(jīng)活動的異常狀態(tài)。對記憶喪失、中重度抑郁、精神分裂、毒癮

戒斷等病癥來說，神經(jīng)調(diào)控腦機(jī)接口技術(shù)比藥物治療更為精確高效。

由于當(dāng)前精神類疾病發(fā)作的理論模型尚未建立，且治療靶點(diǎn)不明，因

此神經(jīng)調(diào)控腦機(jī)接口技術(shù)主要進(jìn)行神經(jīng)機(jī)理探索和治療嘗試，輔助提

升此類病癥的診療水平，還無法進(jìn)行廣泛臨床治療。

非植入式腦機(jī)接口采用無創(chuàng)采集技術(shù)在頭皮表面或附近采集大

腦響應(yīng)信號。常用技術(shù)手段包括腦電圖（electroencephalography,EEG）、

功能近紅外光譜（Functionalnear-infraredspectroscopy,fNIRS）、腦磁

圖（magnetoencephalography，MEG）、功能核磁共振成像（Functional

MagneticResonanceImaging，fMRI）。非植入式腦機(jī)接口由于安全無

創(chuàng)，因此得到了廣泛的研究與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，但受限于在腦外采集信號的

強(qiáng)度與噪聲干擾，目前可實現(xiàn)的腦機(jī)交互性能有限。

非植入式腦機(jī)接口技術(shù)可應(yīng)用在更廣泛的生活生產(chǎn)領(lǐng)域，正逐步

在康復(fù)訓(xùn)練、教育娛樂、智能生活、生產(chǎn)制造等眾多方面為人類帶來

福祉。產(chǎn)業(yè)界在非植入腦機(jī)接口領(lǐng)域普遍重視面向產(chǎn)業(yè)和消費(fèi)領(lǐng)域的

研究，配合虛擬現(xiàn)實、增強(qiáng)現(xiàn)實、眼動儀、外骨骼等外設(shè)，利用非植

入式腦機(jī)接口系統(tǒng)開展多場景應(yīng)用探索，如：運(yùn)動康復(fù)訓(xùn)練；利用用

戶腦波創(chuàng)造音樂和控制電器；利用用戶情緒識別數(shù)據(jù)個性化推薦用戶

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潛在喜好產(chǎn)品；對用戶情緒進(jìn)行識別感知以提示預(yù)警，從而實現(xiàn)疲勞

駕駛提醒和安全生產(chǎn)等等。

腦機(jī)接口已成全球科技前沿?zé)狳c(diǎn)，在面向未來的科技創(chuàng)新發(fā)展中

占有重要地位。世界主要國家和地區(qū)都在加快腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)布局，積

極開展相關(guān)技術(shù)研發(fā)。腦機(jī)接口技術(shù)也將帶動和引發(fā)其他技術(shù)的未來

發(fā)展。腦機(jī)接口技術(shù)是人與機(jī)器、人與人工智能交互的終極手段，也

是連接數(shù)字虛擬世界和現(xiàn)實物理世界的核心基礎(chǔ)支撐技術(shù)之一，同時

其與量子計算、云計算、大數(shù)據(jù)等信息通信（ICT）技術(shù)的結(jié)合將成

為各領(lǐng)域新的重要研究方向?？梢源_定地說，受益于技術(shù)的不斷革新

與突破，腦機(jī)接口將會顯著提升人類生活質(zhì)量。

（二）總體愿景

腦科學(xué)問題是人類社會面臨的基礎(chǔ)科學(xué)問題之一，是人類理解自

然和人類本身的“終極疆域”，而腦機(jī)接口是破解該“終極疆域”的有

效手段之一。在國家戰(zhàn)略的積極推動下，在科技創(chuàng)新不斷更迭促進(jìn)下，

在人民大眾期待關(guān)注下，腦機(jī)接口技術(shù)將發(fā)揮重要作用。腦機(jī)接口技

術(shù)涉及腦科學(xué)、人工智能技術(shù)、信息通信技術(shù)、電子信息技術(shù)和材料

學(xué)。未來的腦機(jī)接口技術(shù)，應(yīng)實現(xiàn)“腦智芯連，思行無礙”這一行業(yè)

發(fā)展總體愿景。其中，“腦”寓意為大腦和思維意圖，“智”寓意為人

工智能和類腦智能，“芯”寓意為以芯片為代表的外部設(shè)備，“連”有

通訊、接口、協(xié)同三重含義。通過“腦智芯連”的科學(xué)融合，實現(xiàn)“思

行無礙”的目標(biāo)，即期待大腦及人類智能和外部設(shè)備相互連接后，人

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類的思想和行為控制之間，不再有疾病和空間的障礙；人類的能力得

到顯著增強(qiáng)，不再承受神經(jīng)疾病帶來的痛苦。

為促進(jìn)“腦智芯連，思行無礙”這一愿景目標(biāo)的實現(xiàn)，報告提出

腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)滿足“準(zhǔn)確、高效、穩(wěn)定、易用和安全”五大需求。

腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)具有準(zhǔn)確的大腦意圖解碼算法；高效的信息解碼效率，

快速地反饋響應(yīng)和執(zhí)行任務(wù)；穩(wěn)定的設(shè)備性能與抗干擾能力；易用、

輕便、舒適的使用體驗；安全的植入、采集和信息傳送保障。

來源：中國信息通信研究院

圖1腦機(jī)接口系統(tǒng)的五大需求支撐愿景實現(xiàn)

腦機(jī)接口應(yīng)從性能指標(biāo)與可用性指標(biāo)兩個方面有效衡量腦機(jī)接

口系統(tǒng)是否滿足五大需求。性能指標(biāo)主要體現(xiàn)在響應(yīng)時間、識別正確

率、可輸出指令數(shù)量和菲茨吞吐量四個易量化指標(biāo)；可用性指標(biāo)主要

體現(xiàn)在易用性、長效性、魯棒性、安全性和互操作性五個指標(biāo)。這些

指標(biāo)在不同技術(shù)路線下、不同應(yīng)用場景下的需求各有差異，但基本涵

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蓋了腦機(jī)接口技術(shù)和系統(tǒng)各方面要求。經(jīng)過分析和產(chǎn)業(yè)調(diào)研，報告也

給出了為促進(jìn)愿景目標(biāo)實現(xiàn)的各指標(biāo)的建議值，從而為業(yè)界的技術(shù)創(chuàng)

新和系統(tǒng)開發(fā)提供一定的參考。

來源：中國信息通信研究院

圖2腦機(jī)接口系統(tǒng)的關(guān)鍵指標(biāo)

腦機(jī)接口總體愿景的實現(xiàn)也離不開核心關(guān)鍵技術(shù)的支撐。關(guān)鍵技

術(shù)包括采集技術(shù)、刺激技術(shù)、范式編碼技術(shù)和解碼算法技術(shù)。關(guān)鍵技

術(shù)面向不同場景衍生出不同應(yīng)用。本報告就當(dāng)前主流應(yīng)用場景進(jìn)行歸

納并分為三類，分別是腦狀態(tài)檢測、神經(jīng)調(diào)控和對外交互技術(shù)等。

二、腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)滿足的需求及關(guān)鍵指標(biāo)

（一）腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)滿足的需求

1.準(zhǔn)確

在腦疾病診斷、行為輔助決策、外設(shè)交互控制等應(yīng)用場景下，共

性需求是系統(tǒng)能穩(wěn)定做出識別正確率較高的判斷，即系統(tǒng)虛警概率低，

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識別精確，這樣外部計算設(shè)備才能對大腦的需求正確反饋。識別正確

率是系統(tǒng)核心需求之一。

2.高效

腦機(jī)接口技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和應(yīng)用一個重要前提就是高效，最好能夠

達(dá)到和肢體響應(yīng)一樣甚至更快的效率，實現(xiàn)人機(jī)快速響應(yīng)。指令交互、

打字、控制機(jī)械外骨骼等應(yīng)用場景下如出現(xiàn)秒級延誤則給用戶體驗帶

來較為負(fù)面的影響。這要求系統(tǒng)快速解碼識別大腦意圖并做出反饋，

響應(yīng)時間是衡量快速響應(yīng)的核心關(guān)鍵指標(biāo)。系統(tǒng)快速響應(yīng)性能，需要

范式編碼、算法解碼和系統(tǒng)通信技術(shù)相互配合。在實際應(yīng)用落地過程

中，也應(yīng)兼顧“快”、“準(zhǔn)”、“穩(wěn)”等方面協(xié)同發(fā)展。

3.穩(wěn)定

腦機(jī)接口本質(zhì)上是一套通信系統(tǒng)，在不同的應(yīng)用場景下，都需要

考慮系統(tǒng)各項指標(biāo)的穩(wěn)定和抗干擾能力，即系統(tǒng)的長效性和魯棒性。

長效性是指系統(tǒng)需要保持長期性能穩(wěn)定。系統(tǒng)能在較長時間內(nèi)各項性

能指標(biāo)不出現(xiàn)較大波動。魯棒性是指系統(tǒng)在一定的外部干擾情況下，

依然能夠保持穩(wěn)定的工作性能指標(biāo)。在植入式腦機(jī)接口應(yīng)用場景中，

由于電極易于失效，系統(tǒng)更側(cè)重長效性指標(biāo)；而在非植入式場景，由

于信號易受干擾，更加側(cè)重系統(tǒng)魯棒性。

4.易用

易用包含“輕便”與“便捷”兩個含義?！拜p便”在非植入情形下

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指腦機(jī)接口系統(tǒng)輕巧便于攜帶，在植入情形下指植入物尺寸小、重量

輕。沉重的腦機(jī)接口系統(tǒng)一方面可能導(dǎo)致用戶接觸時造成身體壓迫，

產(chǎn)生不適感，不利于長期使用。另一方面不利于外出攜帶，難以采集

大范圍的腦信號，從而難以實現(xiàn)更廣泛的場景應(yīng)用。

“便捷”是指腦機(jī)接口系統(tǒng)具有操作便捷性。一方面需要降低使

用者的操作復(fù)雜性，避免復(fù)雜的調(diào)試和維護(hù)等工作。尤其是在消費(fèi)場

景下，有必要盡量縮短設(shè)備部署時間、人機(jī)適應(yīng)時間，實現(xiàn)快速交互。

這就需要盡量減少和壓縮模型訓(xùn)練時長，調(diào)試時長，從而提升用戶對

產(chǎn)品的接受度。另一方面普及無線信號傳輸，擺脫有線束縛，使用起

來更加方便。此外，可考慮與智能外設(shè)，如智能耳機(jī)等終端設(shè)備進(jìn)行

系統(tǒng)化設(shè)計，提升使用的舒適性、便攜性。

5.安全

腦機(jī)接口系統(tǒng)作為一種人機(jī)交互系統(tǒng)，在安全方面要考慮的因素

包括：系統(tǒng)需要在軟件和硬件方面，能有效防御外部惡意攻擊，避免

數(shù)據(jù)被竊或惡意篡改，系統(tǒng)需要內(nèi)置一定的安全自檢機(jī)制；在機(jī)制和

制度保障方面，需要有合法合規(guī)的信息與科技倫理制度、法規(guī)、倡議、

指南和標(biāo)準(zhǔn)，確保神經(jīng)隱私與神經(jīng)權(quán)利不受侵犯，保障系統(tǒng)用戶的人

身健康安全。對植入式腦機(jī)接口系統(tǒng)來說，在電極材料選擇上要考慮

散熱性能、要確保植入后人體安全，需要對植入物的質(zhì)量、形狀、功

耗和應(yīng)用場合進(jìn)行限定，以避免損害生物組織。對于非植入式腦機(jī)接

口技術(shù)來說，不當(dāng)?shù)氖褂梅椒赡艽嬖跐撛诘娜松戆踩[患，需要對

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

腦機(jī)接口系統(tǒng)的使用安全性做嚴(yán)格要求。

（二）腦機(jī)接口系統(tǒng)的關(guān)鍵指標(biāo)

目前腦機(jī)接口技術(shù)正從“學(xué)術(shù)科學(xué)探索”走向“應(yīng)用轉(zhuǎn)化落地”。

為推進(jìn)產(chǎn)業(yè)落地工作的開展，本報告從性能和可用性兩方面提出滿足

五大需求的腦機(jī)接口系統(tǒng)關(guān)鍵指標(biāo)。性能指標(biāo)包括響應(yīng)時間、識別正

確率、可輸出指令數(shù)量和菲茨吞吐量，可用性指標(biāo)包括易用性、長效

性、魯棒性、安全性和互操作性。易用性指標(biāo)進(jìn)一步通過準(zhǔn)備時長、

輕便性和舒適性體現(xiàn)。

表1腦機(jī)接口系統(tǒng)的關(guān)鍵指標(biāo)

腦機(jī)接口系統(tǒng)關(guān)鍵指標(biāo)衡量指標(biāo)

響應(yīng)時間

識別正確率

性能指標(biāo)

可輸出指令數(shù)量

菲茨吞吐量

易用性

長效性

可用性指標(biāo)魯棒性

安全性

互操作性

來源：中國信息通信研究院

1.性能指標(biāo)

在腦機(jī)接口研究中，往往以信息傳輸速率（Informationtransfer

rate,ITR）作指標(biāo)評價系統(tǒng)的性能。ITR的大小與系統(tǒng)的響應(yīng)時間、識

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別正確率與可輸出指令數(shù)量相關(guān)，是一項綜合反映腦機(jī)接口系統(tǒng)多方

面性能的指標(biāo)。但僅以ITR作為性能指標(biāo)，很多時候無法體現(xiàn)響應(yīng)時

間、識別正確率與可輸出指令數(shù)量分項指標(biāo)各自的重要性，甚至可能

導(dǎo)致某項關(guān)鍵指標(biāo)被忽視。因此本報告在分析系統(tǒng)性能指標(biāo)時，從響

應(yīng)時間、識別正確率、可輸出指令數(shù)量和菲茨吞吐量四個方面，綜合

評估描述腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)具備的性能。

（1）響應(yīng)時間

響應(yīng)時間是指腦機(jī)接口系統(tǒng)對使用者單次腦意圖響應(yīng)所需的時

長，具體包括單次響應(yīng)所需的信號采集時長、腦信息解碼時長（又稱

計算時長）和系統(tǒng)通信時長三部分。其中，所需的信號采集時長指腦

機(jī)接口系統(tǒng)采集解碼用生理信號所需要的時長。腦信息解碼時長是指

系統(tǒng)對所采信號進(jìn)行解碼以理解用戶意圖所需的時長。系統(tǒng)通信時長

是數(shù)據(jù)包在系統(tǒng)各模塊間傳遞的時延。響應(yīng)時間可以有效反映腦機(jī)接

口系統(tǒng)的通信效率，也是反映人機(jī)交互順暢與否的核心關(guān)鍵指標(biāo)。在

不同范式、應(yīng)用場景下，系統(tǒng)響應(yīng)時間差異較大。對于頭皮腦電

（Electroencephalograph,EEG）、皮層腦電圖（Electrocorticogram，ECoG）

等實時性較高的電信號采集系統(tǒng)來說，比較理想的響應(yīng)時間是：在腦

狀態(tài)檢測場景下建議不大于10秒，在神經(jīng)調(diào)控場景和對外交互場景

下建議不大于1秒。對于以功能近紅外光譜（Functionalnear-infrared

spectroscopy,fNIRS）為代表的信號采集系統(tǒng)來說，由于血流動力學(xué)參

數(shù)變化較觸發(fā)事件具有滯后性，因此此類系統(tǒng)的交互響應(yīng)時間較長。

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（2）識別正確率

識別正確率是指腦機(jī)接口系統(tǒng)為識別人腦意圖進(jìn)行解碼的正確

率，該指標(biāo)是衡量系統(tǒng)性能的核心指標(biāo)。在腦機(jī)打字、腦控機(jī)器人等

特定場景下，識別正確率經(jīng)常用任務(wù)成功率表示。任務(wù)成功率是指成

功完成控制任務(wù)的次數(shù)和控制任務(wù)執(zhí)行總次數(shù)之間的比值。比較理想

的識別正確率在腦狀態(tài)檢測場景下不應(yīng)小于85%，在神經(jīng)調(diào)控場景下

不應(yīng)小于95%，在對外交互場景下不應(yīng)小于95%。對腦機(jī)接口離線數(shù)

據(jù)進(jìn)行調(diào)參時，往往因為樣本量較小而容易造成模型的過擬合。為驗

證腦機(jī)接口系統(tǒng)的泛化性，本報告中的識別正確率建議由實時在線驗

證實驗所得（建議被試數(shù)量不少于10例）。

（3）可輸出指令數(shù)量

可輸出指令數(shù)量即腦機(jī)接口系統(tǒng)可以解碼的腦意圖種類，該指標(biāo)

可反映系統(tǒng)的交互能力?？奢敵龅闹噶顢?shù)越多反映系統(tǒng)可解碼的大腦

意識越豐富、可執(zhí)行任務(wù)的行為越豐富。因此在睡眠檢測、情緒識別、

腦機(jī)打字等場景下，可輸出指令數(shù)量對評價系統(tǒng)性能具有較高參考價

值。從理想值看，睡眠檢測場景下建議檢出睡眠種類不應(yīng)小于5種，

情緒識別場景下建議檢出情緒種類不應(yīng)小于4種，在腦機(jī)打字場景下

建議輸出字符種類不應(yīng)低于40種。在機(jī)器人、機(jī)械臂、無人機(jī)等復(fù)

雜外部設(shè)備控制中，自由度不應(yīng)小于6種?？奢敵鲋噶顢?shù)量和實際使

用需求有關(guān)，需根據(jù)具體場景需求確定最佳范圍。

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

（4）菲茨吞吐量

控制能力是指腦機(jī)接口系統(tǒng)將大腦神經(jīng)活動轉(zhuǎn)化為外設(shè)在實際

場景中完成復(fù)雜控制操作的能力，腦機(jī)接口系統(tǒng)的控制能力和工作效

率可用菲茨吞吐量1（FittsThroughput）指標(biāo)衡量。腦機(jī)接口系統(tǒng)的菲

茨吞吐量定義為：難度系數(shù)與移動到目標(biāo)位置所需時間的比值，其中，

難度系數(shù)是交互移動距離和目標(biāo)尺寸兩者比值取對數(shù)。

菲茨吞吐量來源于菲茨定律（FittsLaw），這是主要用于人機(jī)交互

和人體工程學(xué)的人體運(yùn)動預(yù)測模型，用難度系數(shù)和吞吐量來分別衡量

任務(wù)難度和控制效果。在腦機(jī)接口研究中也多采用菲茨吞吐量作為系

統(tǒng)控制效果的衡量指標(biāo)。

以腦控虛擬鼠標(biāo)移動為例，虛擬鼠標(biāo)從起始物體A移動到目標(biāo)

物體B的難度系數(shù)由AB之間的距離以及目標(biāo)物體B的尺寸決定，

AB間距離越大，目標(biāo)物體B的尺寸越小，難度系數(shù)越大。不同難度

系數(shù)下虛擬鼠標(biāo)到達(dá)目標(biāo)的所需時間不同，菲茨吞吐量是同時考慮運(yùn)

動速度和控制準(zhǔn)確度的綜合指標(biāo)，數(shù)值越高體現(xiàn)腦機(jī)接口系統(tǒng)的控制

效果越好。通常菲茨吞吐量達(dá)到0.7bits/s可實現(xiàn)較為流暢的控制效

果，1bits/s是更為理想的指標(biāo)。

2.可用性指標(biāo)

可用性也是腦機(jī)接口系統(tǒng)走向產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵，是除了性能指標(biāo)

1ISO9241-9:2000標(biāo)準(zhǔn)詳細(xì)說明了非鍵盤輸入設(shè)備的性能要求，并利用菲茨吞吐量作為性能度量。

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之外的另一系統(tǒng)評價維度。系統(tǒng)可用性的衡量指標(biāo)包括：易用性、長

效性、魯棒性、安全性和互操作性。

（1）易用性

易用性又可通過腦機(jī)接口系統(tǒng)的使用準(zhǔn)備時長、輕便性和舒適性

三個指標(biāo)反映。

準(zhǔn)備時長是指人員在腦機(jī)接口系統(tǒng)使用之前所需的準(zhǔn)備時長和

人機(jī)協(xié)同訓(xùn)練時長之和。準(zhǔn)備時長具體包括調(diào)試準(zhǔn)備時間、阻抗調(diào)整

時間等。人機(jī)協(xié)同訓(xùn)練時長與系統(tǒng)使用者對系統(tǒng)的使用熟練度以及解

碼算法是否需要現(xiàn)場采集訓(xùn)練數(shù)據(jù)相關(guān)。此外，部分腦機(jī)接口系統(tǒng)需

要針對不同使用者定制不同的解碼算法參數(shù)，也會導(dǎo)致人機(jī)協(xié)同訓(xùn)練

時間較長，從而使系統(tǒng)的易用性降低。非植入腦機(jī)接口系統(tǒng)比較理想

的準(zhǔn)備時長建議不大于3分鐘。植入式腦機(jī)接口系統(tǒng)由于需要比較繁

瑣的植入過程，因此準(zhǔn)備時長較長，需要盡量優(yōu)化植入手段，提高系

統(tǒng)易用性。

輕便性是指腦機(jī)接口系統(tǒng)的輕質(zhì)與便攜。輕質(zhì)是指對使用者而言

符合人體工學(xué)，且不造成明顯傷害和負(fù)擔(dān)。通常以重量指標(biāo)衡量輕便

性，為確保人體頸椎以上部分不受傷害。比較理想的頭戴式腦機(jī)接口

系統(tǒng)（含外設(shè)）重量不應(yīng)大于500克，不超過200克將是更為理想的

目標(biāo)。便攜是指易用使用和攜帶，信號傳輸方式是衡量便攜的重要指

標(biāo)之一。比較理想的便攜方式是擺脫有線連接，以藍(lán)牙、Wi-Fi、超寬

帶或其他先進(jìn)的無線通信方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

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舒適性同樣是易用性的重要指標(biāo)，體現(xiàn)在范式設(shè)計、外形設(shè)計、

材料選取等方面。當(dāng)前業(yè)內(nèi)廣泛使用的范式多源自二十世紀(jì)九十年代，

歷經(jīng)三十余年發(fā)展，范式雖然奠定了實驗研究的基礎(chǔ)，但其交互方式

普遍存在不符合人類自然行為的問題，由此導(dǎo)致面向消費(fèi)級產(chǎn)品時用

戶接受度和配合度較低，即便是在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用也比較受限。因此舒

適性以可定量定性的體驗感、滿意度等作為主要衡量指標(biāo)，特別是對

腦機(jī)接口消費(fèi)級產(chǎn)品的落地具有重要意義。

（2）長效性

長效性指系統(tǒng)可穩(wěn)定持續(xù)使用的時間，是用來衡量系統(tǒng)穩(wěn)定性的

重要考量。在非植入場景下，長效性體現(xiàn)在系統(tǒng)續(xù)航時間長。例如娛

樂游戲時系統(tǒng)不會因用戶出汗等干擾導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。在植入場景

下，長效性體現(xiàn)在系統(tǒng)不會受生物組織分泌物和免疫系統(tǒng)干擾導(dǎo)致性

能下降，電池續(xù)航需要能夠保證8小時以上的持續(xù)腦電信號傳輸與分

析。因此建議比較理想的非植入場景下，單次的穩(wěn)定可用時長不小于

3小時；植入場景下，有些國家規(guī)定穩(wěn)定可用時長不應(yīng)小于1年，常

規(guī)情況下，醫(yī)療器械的理想植入時間是10年以上。

（3）魯棒性

魯棒性指標(biāo)用來衡量腦機(jī)接口系統(tǒng)對抗外部擾動變化的能力。腦

機(jī)接口系統(tǒng)需要在各類外部干擾環(huán)境下使用。正常環(huán)境本身就存在大

量干擾信號，此外還包括強(qiáng)磁環(huán)境、超聲波診斷治療環(huán)境、放射治療

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

環(huán)境等。這就要求腦機(jī)接口系統(tǒng)在所處的環(huán)境中，能夠有效屏蔽大部

分外界干擾，保證交互響應(yīng)時間、識別正確率等性能指標(biāo)維持在一個

較高的水平。此外，在使用過程中，腦狀態(tài)也不是一成不變的，因此

魯棒性還體現(xiàn)在具有一定的自適應(yīng)能力，可隨用戶狀態(tài)變化而自適應(yīng)

調(diào)整，確保系統(tǒng)性能指標(biāo)在較小的范圍內(nèi)波動。

（4）安全性

安全性是腦機(jī)接口系統(tǒng)可用性的重要指標(biāo)。一是要保障腦機(jī)接口

系統(tǒng)整體安全和數(shù)據(jù)安全。硬件和軟件具備基礎(chǔ)的安全防范能力和手

段，防護(hù)手段到位，確保能夠有效抵御外部攻擊，避免系統(tǒng)被篡改而

做出錯誤指令。同時要確保使用者的信息不外泄，尤其是需要聯(lián)網(wǎng)使

用的設(shè)備，例如解碼算法、腦電數(shù)據(jù)上云的系統(tǒng)需要確保信息安全；

二是要確保人身健康安全。需要在符合常規(guī)安全要求基礎(chǔ)之上，做出

更適合腦機(jī)接口系統(tǒng)的安全專用要求。三是要符合科技倫理安全。需

要制定完備的科技倫理制度，確保隱私信息不外泄、風(fēng)險可控、尊重

生命權(quán)利、增進(jìn)人類福祉、保障公平公正。

（5）互操作性

互操作性是腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)用落地和廣泛發(fā)展的重要指標(biāo)，體現(xiàn)

了腦機(jī)接口系統(tǒng)之間實現(xiàn)跨系統(tǒng)訪問、雙向連接和交互控制的能力。

互操作性一方面體現(xiàn)在同類型系統(tǒng)之間保持框架一致和接口一致，另

一方面體現(xiàn)在腦機(jī)接口系統(tǒng)能在電腦、手機(jī)、增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）設(shè)備、

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

虛擬現(xiàn)實（VR）設(shè)備等其他智能終端上互通互用和即插即用。系統(tǒng)應(yīng)

根據(jù)此方面的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)要求，開發(fā)相關(guān)接口和可互通的系統(tǒng)平臺。互

操作性能力指標(biāo)可以通過系統(tǒng)符合互操作標(biāo)準(zhǔn)的程度來衡量。

三、腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)

腦機(jī)接口作為新興技術(shù)，為大腦與外部直接交互提供了新的解決

思路，在新一輪的技術(shù)升級中被給予厚望。腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)落地有賴于

關(guān)鍵技術(shù)的突破和革新。目前全球在腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)研究方面發(fā)展

蓬勃，但依然存在亟需解決的若干問題。對此，業(yè)界也正在嘗試多種

手段予以突破。

腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)包括采集技術(shù)、刺激技術(shù)、范式編碼技術(shù)、解

碼算法技術(shù)、外設(shè)技術(shù)和系統(tǒng)化技術(shù)。其中，采集技術(shù)研發(fā)重點(diǎn)包括

采集端和信號處理端。采集端常規(guī)技術(shù)手段包括電采集、磁采集、近

紅外采集等手段，其中電采集為主流研發(fā)方向，磁和近紅外等采集技

術(shù)因為成本和技術(shù)成熟度等制約，距離應(yīng)用落地相對更遠(yuǎn)。信號處理

端涉及模擬芯片和數(shù)字芯片。由于當(dāng)前腦機(jī)接口系統(tǒng)所用的數(shù)字芯片

多為行業(yè)通用芯片，所以重點(diǎn)介紹模擬芯片的發(fā)展。刺激技術(shù)重點(diǎn)介

紹腦深部電極刺激（DeepBrainStimulation,DBS）閉環(huán)控制的進(jìn)展，

以及腦機(jī)接口技術(shù)在助盲領(lǐng)域的最新進(jìn)展。范式編碼和解碼算法技術(shù)

介紹了當(dāng)前主流研究進(jìn)展。由于外控技術(shù)和系統(tǒng)化技術(shù)的創(chuàng)新多在于

工程集成，因此不在此介紹。

腦機(jī)接口技術(shù)的應(yīng)用場景按照信息流向分為腦狀態(tài)檢測、神經(jīng)調(diào)

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

控和對外交互三類。從信息流向來看，腦狀態(tài)檢測是信息從大腦流向

外部和外設(shè)，神經(jīng)調(diào)控則是信息從外部和外設(shè)流向大腦，而對外交互

則是信息的雙向流動，因此重點(diǎn)圍繞信息的利用、交互和反饋來介紹

腦機(jī)接口系統(tǒng)在不同場景下的典型應(yīng)用以及系統(tǒng)在各方面性能上的

需求。

來源：中國信息通信研究院

圖3腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)

（一）采集技術(shù)

1.植入式電極

植入式微電極是腦機(jī)交互的關(guān)鍵基礎(chǔ)，被廣泛應(yīng)用于基礎(chǔ)神經(jīng)科

學(xué)、腦疾病的診斷治療以及腦機(jī)交互通信等領(lǐng)域。植入式微電極通過

將以離子為載體的神經(jīng)電信號轉(zhuǎn)換為以電子為載體的電流或電壓信

號，從而獲取大腦神經(jīng)電活動信息。植入到大腦中的微電極可以高空

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

間分辨率和時間分辨率方式，精確記錄電極附近單個神經(jīng)元的動作電

位，從而實時監(jiān)測大腦活動。傳統(tǒng)的植入式微電極由金屬和硅等硬質(zhì)

材料制備而成，形成了以密西根電極和猶他電極為主的硬質(zhì)電極。隨

著微納加工技術(shù)和電極材料不斷發(fā)展，微電極趨向于柔性、小型化、

高通量和集成化發(fā)展，形成了以微絲電極、硅基電極和柔性電極為主

的多元化發(fā)展局面。

高性能柔性微電極對長期穩(wěn)定慢性記錄具有重要意義。硬質(zhì)微電

極和腦組織之間存在機(jī)械失配問題，會對生物體的正?；顒釉斐衫^發(fā)

性腦損傷，不適用于長時間的慢性實驗。具有高生物相容性的柔性微

電極器件有利于緩解免疫反應(yīng)，提高信號質(zhì)量，對實現(xiàn)大腦活動長期

穩(wěn)定的慢性記錄具有重要意義。利用低楊氏模量生物材料和高性能界

面材料制備柔性電極成為該領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

高通量微電極將為拓展全腦神經(jīng)科學(xué)研究奠定重要基礎(chǔ)。為了獲

取更豐富的神經(jīng)元動態(tài)，神經(jīng)微電極被要求同時記錄盡可能多的單個

神經(jīng)元的電活動?，F(xiàn)有植入式微電極通量遠(yuǎn)小于大腦神經(jīng)元數(shù)目，發(fā)

展新型高通量微電極，實現(xiàn)批量化的高時空分辨率腦電信號采集，對

于追蹤神經(jīng)環(huán)路活動以及解析全腦尺度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能等基礎(chǔ)神經(jīng)

科學(xué)研究至關(guān)重要。

多功能微電極有力促進(jìn)多種激勵方式綜合調(diào)控。通過集成電刺激、

藥物注射和光刺激等功能，植入式微電極在讀取生物體大腦活動信息

的同時，還能調(diào)控生物體生命活動，實現(xiàn)生物體和外部設(shè)備的雙向通

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

信。研究多功能的神經(jīng)微電極器件，搭建閉環(huán)系統(tǒng)，可實現(xiàn)癲癇等腦

疾病的診治和神經(jīng)功能恢復(fù)等應(yīng)用。

2.非植入式電極

非植入式電極應(yīng)用場景廣泛。非植入式電極不需要進(jìn)行手術(shù)植入，

直接放置于頭皮上即可進(jìn)行腦電信號采集，因此也稱為無創(chuàng)電極，其

安全無創(chuàng)特性更易被使用者接受，因此在非臨床腦疾病診療、消費(fèi)級

腦科學(xué)應(yīng)用等場景中得到了廣泛的應(yīng)用。

改進(jìn)的干電極是電極產(chǎn)業(yè)落地的主流選項。隨著基于頭皮腦電的

腦機(jī)接口系統(tǒng)在便攜性、快速應(yīng)用及舒適度等方面的應(yīng)用需求增長，

電極的改進(jìn)成為亟需解決的關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)的濕電極盡管信號質(zhì)量好，

但其專業(yè)的操作需求，耗時長，用后清洗等固有缺點(diǎn)無法規(guī)避。因此

無膏的干電極技術(shù)逐漸發(fā)展起來以適應(yīng)新的應(yīng)用場景和需求。基于金

屬材料或?qū)щ娋酆衔锊牧系亩嗄_柱式/爪式干電極、基于導(dǎo)電纖維的

刷毛式干電極、基于微機(jī)械加工工藝的微針電極及電容式電極等，在

提高使用便捷性的同時，也通過材料改進(jìn)和結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化不斷地降低

電極與皮膚的接觸阻抗，提高使用舒適度和應(yīng)用性。

凝膠半干電極具有潛在的廣闊應(yīng)用前景。干電極實現(xiàn)了腦機(jī)接口

系統(tǒng)的便捷應(yīng)用，但其與頭皮的電連接僅靠微量的汗液，接觸阻抗較

高，且強(qiáng)烈依賴于壓力，因此舒適度和信號質(zhì)量及穩(wěn)定性成為該項技

術(shù)需要突破的技術(shù)難題。半干電極利用材料或結(jié)構(gòu)特性，釋放少量導(dǎo)

電液到頭皮，以降低電極與頭皮的界面阻抗?；诓牧象w系的凝膠半

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

干電極物理化學(xué)特性可調(diào)，通過材料組分配比的優(yōu)化可兼顧電化學(xué)特

性和機(jī)械特性，從而得到使用舒適度較好且信號質(zhì)量可與濕電極匹敵

的性能，是一種極具應(yīng)用前景的電極技術(shù)。

3.芯片

隨著集成電路技術(shù)的快速發(fā)展以及電路與神經(jīng)科學(xué)融合研究的

持續(xù)探索，腦信號采集技術(shù)朝著微型化、輕量化、高通量、分布式采

集的方向不斷前進(jìn)。針對腦機(jī)接口的應(yīng)用、算法、硬件以及范式的研

究內(nèi)容也逐漸豐富，植入式與非植入式腦機(jī)接口系統(tǒng)通過電極與采集

硬件對腦信號進(jìn)行采集、處理和解碼，從而實現(xiàn)對腦科學(xué)基礎(chǔ)理論、

腦疾病以及腦控外設(shè)的探索與研究。腦信號采集芯片是將腦信號直接

轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號的核心硬件，也是腦信號讀取與解碼，腦部疾病診斷

與調(diào)控所依賴的工具。

針對腦部信號的生理特性以及應(yīng)用場景，在定制化腦信號采集芯

片設(shè)計過程中存在諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。精密放大器是腦信號采集芯片中的

核心模塊，在腦機(jī)接口應(yīng)用場景中需要滿足多重技術(shù)參數(shù)要求。對于

腦信號來說，其幅值微弱（幾十μV到幾個mV）、頻率低（0.5Hz到

數(shù)kHz），因此易受外界噪聲干擾，從而導(dǎo)致信號質(zhì)量不佳。為了保

持最佳的信號質(zhì)量，腦信號采集模塊的部分關(guān)鍵參數(shù)，例如信號噪聲、

共模抑制比（CMRR）、電源抑制比（PSRR）、增益匹配、運(yùn)動偽影等

需要優(yōu)化。多個腦信號采集參數(shù)之間存在相互制約的關(guān)系，多參數(shù)的

統(tǒng)籌優(yōu)化是當(dāng)前腦信號采集芯片設(shè)計的核心問題之一。

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

信號噪聲是腦信號采集過程中最大的干擾源之一。由于前端放大

器的閃爍噪聲與腦信號在頻譜上部分重疊，采取簡單的濾波工作難以

提取純凈腦信號，因此對較低頻率的腦信號使用斬波放大技術(shù)，將所

采集的信號調(diào)制到較高頻率以避開放大器的閃爍噪聲。斬波技術(shù)在交

流耦合儀表放大器中實現(xiàn)了良好噪聲和功耗平衡，但放大器的輸入阻

抗在斬波調(diào)制過程中會降低到兆歐范圍以下，導(dǎo)致信號在進(jìn)入放大器

前產(chǎn)生衰減。為解決輸入阻抗降低的問題，有團(tuán)隊提升了正反饋回路

的輸入阻抗。還有團(tuán)隊采用電容組對輸入阻抗升壓回路的電容進(jìn)行校

準(zhǔn)，也有團(tuán)隊采用調(diào)整電路耦合的方式來切換斬波器和輸入電容的位

置，避免因斬波調(diào)制導(dǎo)致的輸入阻抗降低。

共模抑制比是衡量系統(tǒng)應(yīng)對環(huán)境干擾的關(guān)鍵參數(shù)。針對微弱腦信

號，高共模抑制比可以保證信號不被共模擾動2掩蓋，從而提高信號質(zhì)

量。此外，在多通道神經(jīng)信號采集過程中，由于電極在植入大腦后產(chǎn)

生的一系列生物相容性問題，導(dǎo)致電極阻抗可能隨植入時間增多而明

顯提升（數(shù)個月后可高達(dá)100kΩ至數(shù)MΩ），繼而影響腦信號的信噪

比以及系統(tǒng)共模抑制比。為保證采集信號質(zhì)量，前端放大器電路采用

共模反饋技術(shù)以及共模前饋技術(shù)以提高系統(tǒng)級共模抑制比。

采集芯片的微型化設(shè)計是植入式腦機(jī)接口系統(tǒng)核心技術(shù)挑戰(zhàn)之

一。為了將采集芯片縮小至可植入的尺寸范圍，針對片上有源/無源器

件的微型化是相關(guān)研究中的技術(shù)難題。具有電容耦合的全差分放大器

2共模擾動也稱共模干擾，是電源線對環(huán)境中的電子設(shè)備產(chǎn)生的一種干擾。

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

結(jié)構(gòu)通過采用晶體管搭建的偽電阻（PseudoResistor）結(jié)構(gòu)可大幅縮

小片上無源器件的面積，同時偽電阻提供了較大的阻抗以及較低的高

通截止頻率，適合設(shè)計微型化的腦信號采集芯片。采用時分復(fù)用/正交

頻分復(fù)用等技術(shù)通過固定的采集單元對多個通道的腦信號進(jìn)行同步

采集，也可明顯降低片上面積。

針對不同的腦機(jī)接口應(yīng)用以及采集芯片面對的一些技術(shù)難題，國

內(nèi)外有許多團(tuán)隊提出了解決方案。例如針對采集過程中的電極間直流

偏置引起斬波放大器輸出飽和的問題，一種直流伺服反饋回路技術(shù)通

過積分器將輸出端的直流分量提取并反饋至輸入端，有效抑制了電極

間的直流偏置。對于采集芯片的超低功耗需求，有團(tuán)隊設(shè)計了基于反

相器結(jié)構(gòu)的超低壓斬波放大器，非常適合植入式場景。針對芯片微型

化的問題，放大器與DAC結(jié)合的數(shù)字-模擬混合反饋技術(shù)可大幅縮小

采集芯片的片上面積。針對腦信號采集過程中的共模干擾問題，基于

電荷泵（chargepump）的共模反饋技術(shù)通過對輸入端的共模擾動信號

進(jìn)行動態(tài)反饋，能有效抵抗高達(dá)15V的共模擾動。對于采集芯片的無

線供電問題，線圈的無線電感傳輸技術(shù)被應(yīng)用在植入式腦機(jī)接口芯片

中，通過外部傳輸線圈以及中繼線圈和片上耦合線圈，實現(xiàn)了對體內(nèi)

采集芯片的無線供電以及采集到的腦電信號無線傳輸。體表網(wǎng)絡(luò)無線

傳輸技術(shù)（Bodyareanetwork，BAN）解決了無線供電時線圈難對準(zhǔn)

的問題，利用被試者的身體表面對采集到的信號以及能量進(jìn)行無線傳

輸，適用于可穿戴的腦機(jī)接口場景。在提升系統(tǒng)集成度方面，目前已

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

有將信號采集、存儲、以及基于AI的信號歸類識別等模塊集成在一

起的腦機(jī)接口片上系統(tǒng)，實現(xiàn)了較高的系統(tǒng)集成度。針對于高通量植

入式腦機(jī)接口芯片，有些公司設(shè)計了帶有動作電位識別的高集成度采

集芯片，該芯片與數(shù)千個柔性電極相結(jié)合，實現(xiàn)了對高通量腦信號的

采集。

（二）刺激技術(shù)

1.閉環(huán)腦深部電刺激技術(shù)

腦深部電極刺激（DeepBrainStimulation,DBS）一種非常具有代

表性的植入式電極刺激技術(shù)。DBS通過植入體內(nèi)的腦起搏器發(fā)放弱

電脈沖，刺激癲癇、帕金森的病灶腦區(qū)，抑制病灶區(qū)神經(jīng)元的異常無

規(guī)則放電，進(jìn)而抑制相關(guān)癥狀，使患者恢復(fù)自如活動和自理能力。傳

統(tǒng)的DBS調(diào)參需要基于微電極信號分析、刺激效果分析、影像定位、

核磁分析等多技術(shù)手段選擇治療觸點(diǎn)。借助腦機(jī)接口技術(shù)，腦內(nèi)電極

不僅具有單向刺激功能，還可進(jìn)行周圍神經(jīng)元信號采集，以做到精準(zhǔn)

觸點(diǎn)選擇。就技術(shù)發(fā)展進(jìn)度看，目前可以做到信號采集之后由醫(yī)生根

據(jù)生物標(biāo)志物和與患者的交互反饋進(jìn)行觸點(diǎn)選擇，未來還將向自適應(yīng)

角度發(fā)展，自適應(yīng)技術(shù)研發(fā)方向包括：

通過優(yōu)化的信號處理方法實現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)控。如在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度

學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上對患者腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分類，為醫(yī)生提供分類結(jié)果以助

于診斷，提升觸點(diǎn)選擇的精準(zhǔn)度。另外，在患者體態(tài)姿勢發(fā)生變化導(dǎo)

致電極與靶組織之間距離改變時，例如咳嗽、打噴嚏、深呼吸時，可

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

根據(jù)誘發(fā)復(fù)合動作電位調(diào)控刺激以避免發(fā)生瞬時過度刺激。

通過刺激參數(shù)空間拓展改善自適應(yīng)調(diào)控。刺激參數(shù)空間包括觸點(diǎn)、

幅度、頻率、脈寬的選擇。目前在常用單極恒頻刺激的基礎(chǔ)上已開發(fā)

交叉電脈沖模式、變頻刺激及多觸電不同頻刺激技術(shù)，極大地拓寬了

刺激參數(shù)空間，實現(xiàn)更好的癥狀調(diào)控。

依托多樣生物標(biāo)志物實現(xiàn)自適應(yīng)刺激調(diào)控。當(dāng)前國內(nèi)外知名DBS

廠商正在嘗試基于生物標(biāo)志物實現(xiàn)自適應(yīng)刺激調(diào)控，例如檢測神經(jīng)遞

質(zhì)濃度，通過血清素、去甲腎上腺素、多巴胺脫氧血紅蛋白度、氧合

血紅蛋白的濃度識別治療效果并作為依據(jù)來動態(tài)調(diào)整刺激幅度。也有

基于血流水平、范圍或預(yù)定血流值矩陣等血流信息調(diào)節(jié)刺激幅度、脈

沖寬度、脈沖率和占空比等指標(biāo)。

通過磁共振相融DBS技術(shù)實現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)控下的腦網(wǎng)絡(luò)探索。現(xiàn)有

磁共振兼容DBS技術(shù)解決了在強(qiáng)磁場下電極發(fā)熱、移位及感應(yīng)電流

等安全隱患，使植入DBS的患者能在3.0T磁共振下進(jìn)行長時間的同

步刺激及掃描。在解決臨床需求的同時，也使DBS成為探索刺激相

關(guān)腦網(wǎng)絡(luò)變化的直接媒介，通過功能磁共振解析刺激相關(guān)局部及整體

腦網(wǎng)絡(luò)改變，為新靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)及適應(yīng)癥的拓展提供依據(jù)。

2.視覺調(diào)控技術(shù)

植入式視覺調(diào)控技術(shù)對盲人群體提高生活質(zhì)量具有重大意義，相

關(guān)研究已經(jīng)開展。全球絕大多數(shù)研究團(tuán)隊在開環(huán)視覺重建的研究中，

研究方向逐漸從視網(wǎng)膜刺激向皮層刺激轉(zhuǎn)移。目前主要集中在電刺激

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

初級視覺皮層（V1）以獲得人工視覺感知。這就需要進(jìn)行刺激電極的

植入。最新的實驗已經(jīng)植入了超過10塊猶他陣列，通道數(shù)達(dá)到1024。

該系統(tǒng)還包括采集視頻的攝像頭，采集到的圖像信息通過信號處理獲

得簡單的二維灰度圖像（目前還沒有具有色彩的植入式人工視知覺輸

入），并據(jù)此刺激初級視覺皮層神經(jīng)元。受試者通過植入電極可以在

有限的視野范圍內(nèi)看到一些灰度調(diào)制的低分辨率點(diǎn)陣圖像。目前的研

究結(jié)果表明，用小電流電刺激初級視覺皮層神經(jīng)元（V1neurons）會

激活直徑數(shù)百微米的皮層區(qū)域，從而獲得簡單的視覺知覺，稱為光幻

視（phosphenes）。電刺激可以改變大腦皮層的信息流，影響到正常視

覺觀測內(nèi)容。由于電刺激是相對粗糙的刺激方式，因此獲得的視覺感

知也相對粗糙。目前研究致力于通過多個電極同時刺激，讓受試者感

知到具體圖像或連貫動作。2020年發(fā)表在Science上的研究結(jié)果表明，

通過植入大規(guī)模1024通道電極并進(jìn)行訓(xùn)練，可以使非人靈長類正確

識別字母，辨識運(yùn)動方向等。如何通過不同模式刺激增強(qiáng)受試者感知

連貫形狀的能力，并最大限度向其傳遞視覺信息依然是未來研究重點(diǎn)。

目前的植入式視覺調(diào)控研究多為開環(huán)腦機(jī)接口系統(tǒng)，開環(huán)腦機(jī)接

口系統(tǒng)難以實現(xiàn)精確刺激模型，且電刺激也難以與真實的視覺刺激保

持一致，因此存在不可控風(fēng)險且難以實現(xiàn)精細(xì)視覺輸入。因此閉環(huán)視

覺調(diào)控是未來重要的技術(shù)探索方向。

（三）范式編碼技術(shù)

大腦的各種思維與響應(yīng)活動千變?nèi)f化，且同時發(fā)生，因此很難直

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

接從中準(zhǔn)確解碼特定類型的活動。在腦機(jī)接口系統(tǒng)中，用范式來表征

對預(yù)定義的大腦意圖的編碼方案。范式定義為：在編碼任務(wù)中，對希

望識別的大腦意圖用可檢測、可區(qū)分、可采集的腦信號予以對應(yīng)，從

而實現(xiàn)對大腦意圖的可識別輸出。在過去的幾十年中，出現(xiàn)了許多腦

機(jī)接口范式，常見典型的有運(yùn)動想象范式、穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位范式、

P300范式。這些范式往往根據(jù)是否有外部刺激和輔助而分為被動式

和主動式范式。

1.被動式范式

視覺誘發(fā)電位刺激范式P300朝向界面布局優(yōu)化、人臉圖像拼寫

和融合物理刺激方向發(fā)展。傳統(tǒng)的視覺P300電位刺激范式下，拼寫

器允許受試者通過閃爍不同的行和列來選擇目標(biāo)，但沒有考慮兩個相

鄰符號連續(xù)閃爍對結(jié)果的影響。近年有大量研究針對P300電位刺激

范式的拼寫界面布局開展優(yōu)化工作，有效消除了相鄰符號閃爍帶來的

影響。一些研究發(fā)現(xiàn)面部符號可以比傳統(tǒng)P300字符拼寫范式誘導(dǎo)更

高的P300電位。因此許多研究嘗試用人臉圖像代替數(shù)字或字母符號，

使每個符號在以一定頻率閃爍時都會變成人臉圖像，而不是簡單的顏

色或大小變化，實現(xiàn)了P300電位刺激范式的解碼性能提升。最近也

有研究發(fā)現(xiàn)，在視覺P300電位刺激范式中添加其他形式的物理刺激

可以提高使用者的表現(xiàn)，例如使用偏光鏡增強(qiáng)刺激、基于積極情緒的

視聽組合刺激、引入聲音和視頻刺激等方式。因此將P300電位與其

他物理刺激融合的范式研究也是近年的熱點(diǎn)。

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（Steady-statevisualevokedpotentials，SSVEP）

刺激范式朝向更高效、更舒適和更自然發(fā)展。SSVEP范式腦機(jī)接口主

要應(yīng)用方向包括：高速率腦機(jī)接口打字交互系統(tǒng)、特殊群體腦機(jī)報警

系統(tǒng)、自然場景的腦機(jī)目標(biāo)選擇系統(tǒng)等。為支撐上述三大應(yīng)用場景，

SSVEP范式的主要發(fā)展趨勢包括：

更高效：SSVEP范式編碼從最初4目標(biāo)編碼已發(fā)展至160目標(biāo)

編碼，且編碼的識別響應(yīng)性能也在持續(xù)提升，因而實現(xiàn)的高速率

SSVEP-BCI系統(tǒng)的性能也在不斷提升。后續(xù)SSVEP會持續(xù)研究更高

效、可分性更好的范式編碼。

更舒適：SSVEP范式刺激的最佳頻帶為8~15Hz，該頻帶的多目

標(biāo)閃爍刺激雖然實現(xiàn)的系統(tǒng)性能優(yōu)異，但也容易誘發(fā)視覺疲勞，因而

在實際落地應(yīng)用中受到了一定的阻力。目前SSVEP舒適刺激的方式

主要包括降低亮度變化率、提高刺激頻率、減小刺激目標(biāo)面積以及采

用空間編碼（外周視野）刺激等。上述研究已取得了較大的進(jìn)展，并

不斷繼續(xù)推進(jìn)中。

更自然：SSVEP刺激范式的每個刺激塊需要按固定頻率進(jìn)行閃

爍且具有一定的面積，因而在實際應(yīng)用過程中僅與腦機(jī)打字場景最為

貼合，即將字符繪于對應(yīng)的閃爍目標(biāo)塊上即可。目前已有部分SSVEP

范式采用空間編碼的方式將中央視野區(qū)域空出，在視野外周進(jìn)行刺激

編碼，進(jìn)而實現(xiàn)更貼近自然應(yīng)用場景的應(yīng)用。也有適當(dāng)降低SSVEP閃

爍塊面積并與生活場景結(jié)合的編碼思路，受限于刺激面積變小對響應(yīng)

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

強(qiáng)度的影響，為保障系統(tǒng)的識別正確率與響應(yīng)速度，此類應(yīng)用的

SSVEP編碼目標(biāo)數(shù)較少。此外，SSVEP的主要響應(yīng)腦區(qū)位于后腦枕

葉，因而往往需要佩戴腦電帽，不利于生活自然場景使用。為解決該

問題，部分研究采用時頻混合或時空頻融合的編碼方式，嘗試提升無

毛發(fā)區(qū)的SSVEP響應(yīng)強(qiáng)度，取得了一定的進(jìn)展。為了SSVEP腦機(jī)接

口在生活場景落地，上述研究仍在持續(xù)推進(jìn)中。

2.主動式范式

運(yùn)動想象（MotorImagery,MI）范式朝向更精細(xì)發(fā)展。運(yùn)動想象

是一種非常重要的主動式腦機(jī)接口范式，用于識別大腦對四肢和舌頭

的運(yùn)動意圖。其無需外界條件刺激和明顯的動作輸出就能誘發(fā)大腦感

覺運(yùn)動皮層的特定響應(yīng)?，F(xiàn)已廣泛應(yīng)用于基于腦機(jī)接口的假肢、機(jī)械

臂和輪椅等設(shè)備控制、字符拼寫及臨床中風(fēng)康復(fù)治療等場景。

基于運(yùn)動想象范式的腦機(jī)接口已經(jīng)發(fā)展多年，經(jīng)過數(shù)十年的研究，

大肢體部位的MI控制已經(jīng)基本發(fā)展成熟，而對更細(xì)微運(yùn)動做出想象

并有效識別（例如不同手指的伸縮、握拳、不同手勢的運(yùn)動想象等）

是運(yùn)動想象范式編碼的發(fā)展方向。

運(yùn)動相關(guān)皮層電位范式朝向多肢體運(yùn)動意圖解碼和連續(xù)運(yùn)動解

碼發(fā)展。運(yùn)動相關(guān)皮層電位（Movement-relatedcorticalpotential,MRCP）

是一種可以從低頻頭皮腦電中捕捉到的與運(yùn)動規(guī)劃、執(zhí)行相關(guān)的神經(jīng)

活動信號。MRCP主要由三部分組成，即與運(yùn)動準(zhǔn)備相關(guān)的準(zhǔn)備電位

（Readinesspotential,RP）、與運(yùn)動發(fā)生、起始相關(guān)的運(yùn)動電位（Motor

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

potential,MP）以及與運(yùn)動執(zhí)行、運(yùn)動性能相關(guān)的運(yùn)動監(jiān)測電位

（Movement-monitoringpotential，MMP）。相較于SSVEP和P300等

被動式腦機(jī)接口范式，MRCP和運(yùn)動想象是不依賴于外部刺激的、由

人體真實運(yùn)動意圖誘發(fā)的主動式腦機(jī)接口范式。而相較于運(yùn)動想象，

MRCP不依賴于重復(fù)的運(yùn)動想象。因此，MRCP具有自然、真實、可

以反映人的實際運(yùn)動意圖等優(yōu)點(diǎn)。典型的MRCP范式包括點(diǎn)到點(diǎn)的

上肢運(yùn)動（如center-out）、連續(xù)運(yùn)動追蹤式的上肢運(yùn)動（如PTT）、指

定動作類型的上肢或下肢運(yùn)動（如手腕內(nèi)旋/外旋）等。由于MRCP具

有可反映運(yùn)動意圖的特性，其對發(fā)展與運(yùn)動康復(fù)、運(yùn)動功能診斷、日

常生活輔助等相關(guān)的運(yùn)動腦機(jī)接口具有重要價值。目前，MRCP主要

發(fā)展趨勢包括從單肢體到多肢體的運(yùn)動意圖解碼、從離散分類問題到

連續(xù)回歸問題的連續(xù)運(yùn)動參數(shù)解析、與神經(jīng)假肢、外骨骼、機(jī)械臂等

外設(shè)結(jié)合的人體運(yùn)動增強(qiáng)和康復(fù)治療等。

（四）解碼算法技術(shù)

1.植入式主流解碼技術(shù)

卡爾曼濾波器成為當(dāng)前主流解碼方法。以運(yùn)動控制為例，早期的

植入式腦機(jī)接口解碼大都使用維納濾波器線性解碼系統(tǒng)。此類解碼系

統(tǒng)不包含運(yùn)動學(xué)過程模型，而是將群體神經(jīng)元的反應(yīng)作為輸入，將空

間坐標(biāo)內(nèi)的運(yùn)動速率作為輸出，通過最優(yōu)線性估計的方法進(jìn)行解碼。

早期很多腦機(jī)接口實驗室都用該方法進(jìn)行解碼。后來，為滿足控制過

程中的解碼連續(xù)性需求，需要有運(yùn)動模型作參考以修正和優(yōu)化解碼器

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

輸出，卡爾曼濾波器成為當(dāng)前的主流解碼方法，其在離線、實時以及

臨床試驗中都得到了廣泛的應(yīng)用?？柭鼮V波的優(yōu)點(diǎn)是算法簡單，而

且可以不需考慮神經(jīng)元具體編碼內(nèi)容即可解碼，因此可以實時快速解

碼。其缺點(diǎn)在于解碼效果一般，且每次實驗之前都需較長的校準(zhǔn)時間，

另外，卡爾曼濾波解碼的系統(tǒng)魯棒性相對較差。為解決這些問題，國

際上提出了很多方法，其中最具前景的方法主要包括類腦解碼器設(shè)計

和神經(jīng)學(xué)習(xí)。

類腦解碼器成為新一代解碼方法。最近一些皮層神經(jīng)元群體編碼

特性研究結(jié)果表明，雖然大量的神經(jīng)元被記錄并用于腦機(jī)接口的解碼，

但因大腦神經(jīng)元的信息編碼相對于運(yùn)動是冗余的，用于控制的神經(jīng)元

群體反應(yīng)維度要低于神經(jīng)元數(shù)量。因此在理論上可以找到一個隱藏或

潛在的低維狀態(tài)空間來描述在該控制條件下的有效神經(jīng)元群體反應(yīng)，

并將這個狀態(tài)空間中的潛變量映射到相關(guān)行為或運(yùn)動控制變量用于

運(yùn)動控制。將這些編碼特性應(yīng)用于解碼器設(shè)計，得到類腦的解碼器可

用于腦機(jī)接口控制。目前學(xué)術(shù)研究結(jié)果表明，此類穩(wěn)定子空間是存在

的。此方法的優(yōu)勢是雖然記錄到的神經(jīng)元群體信號有高噪聲且會發(fā)生

變化，但其在子空間上的動力學(xué)過程一直穩(wěn)定，因此可以有效去除不

穩(wěn)定記錄以及神經(jīng)元發(fā)放變化帶來的干擾，從而獲得更為魯棒的腦機(jī)

接口系統(tǒng)。

神經(jīng)學(xué)習(xí)提供新的解碼思路。當(dāng)前還有一種前沿的腦機(jī)接口解碼

方法是通過訓(xùn)練大腦進(jìn)行學(xué)習(xí)來使用腦機(jī)接口，即神經(jīng)學(xué)習(xí)（也稱腦

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

機(jī)學(xué)習(xí)）。腦機(jī)接口系統(tǒng)中存在兩個學(xué)習(xí)系統(tǒng)，一個是解碼器的機(jī)器

學(xué)習(xí)，另外一個就是具有強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)系統(tǒng)。腦機(jī)接口初期的

實驗都體現(xiàn)了大腦學(xué)習(xí)本身的重要意義，但如何讓大腦學(xué)會使用腦機(jī)

接口的解決方案尚不完善。腦機(jī)接口系統(tǒng)在使用過程中，閉環(huán)控制的

練習(xí)可以導(dǎo)致神經(jīng)元為適應(yīng)用戶的運(yùn)動系統(tǒng)而發(fā)生變化。因此，閉環(huán)

過程中的解碼器與開環(huán)時的解碼器可能完全不同，結(jié)果表明提供快速

的反饋比過濾錯誤更為重要，因此誕生了改進(jìn)閉環(huán)性能的技術(shù)，一般

被稱為閉環(huán)解碼器適應(yīng)（Closed-LoopdecoderAdaptation，CLDA）。

此類方法根據(jù)閉環(huán)腦機(jī)接口使用期間記錄的數(shù)據(jù)實時改進(jìn)解碼器，讓

解碼器根據(jù)用戶當(dāng)前神經(jīng)信號的性質(zhì)來決定解碼器的結(jié)構(gòu)。此外，用

戶的神經(jīng)系統(tǒng)也在實時學(xué)習(xí)如何應(yīng)用這個解碼器。兩者的相互結(jié)合以

及相互促進(jìn)得到了一個“腦機(jī)雙學(xué)習(xí)”的融合式腦機(jī)接口系統(tǒng)。此系

統(tǒng)可以在神經(jīng)信號不穩(wěn)定時依然輸出穩(wěn)定的表現(xiàn)，且僅需少量校準(zhǔn)即

可即插即用，同時魯棒性極高，在適應(yīng)新的應(yīng)用場景時有同時保留已

學(xué)控制技巧并探索新控制方式的特性，因此極大的提高了腦機(jī)接口系

統(tǒng)在實際應(yīng)用中的可能性。

2.非植入式主流解碼技術(shù)

分解算法是非植入式腦機(jī)接口系統(tǒng)的主流解碼算法。分解算法廣

泛應(yīng)用于腦機(jī)接口系統(tǒng)的去噪與意圖解碼。分解算法通常使用矩陣分

解或提取空間濾波器來增加不同類別意圖的解碼可分離性。大多數(shù)分

解算法都是為特征提取而設(shè)計的，矩陣特征分解后通常需要連接到分

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

類器。獨(dú)立成分分析（ICA）是使用廣泛的分解算法之一。ICA一方

面可對不同源信號進(jìn)行特征分析，另一方面還可用于去噪（例如去除

眨眼成分、偽影信號等）。在解碼腦意圖時，不同腦機(jī)接口范式的分

解算法存在差異。運(yùn)動想象范式解碼多采用通用空間模式（CSP）及

衍生算法。CSP可最大化不同分布的方差信號，例如對左右手運(yùn)動想

象進(jìn)行分類。在CSP基礎(chǔ)上逐漸衍生出濾波器組CSP（FBCSP）、提

議判別濾波器組CSP（DFBCSP）、臨時約束的稀疏組空間模式（TSGSP）

等。穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（SSVEP）解碼多采用典型相關(guān)分析（CCA）

及衍生算法。CCA算法有效解決了以往非空域分解算法難于處理的

導(dǎo)聯(lián)挑選問題。近十年學(xué)者提出諸多CCA改進(jìn)算法，例如濾波器組

CCA（FBCCA）、任務(wù)相關(guān)成分分析（TRCA）、集成TRCA（eTRCA）、

任務(wù)相關(guān)成分分析算法（mTRCA、TDCA等）。視覺P300電位解碼

算法依托xDAWN算法和DCPM算法。目前有增強(qiáng)P300誘發(fā)電位的

xDAWN算法以及將空間模式提取和模式匹配結(jié)合的DCPM算法。

近十年以黎曼幾何為代表的流形算法在腦機(jī)接口系統(tǒng)中廣泛應(yīng)

用。黎曼幾何算法通?？梢杂糜趯ΨQ正定（SPD）矩陣的空間上應(yīng)用

運(yùn)算，進(jìn)而提供一個統(tǒng)一的框架來處理不同的腦機(jī)接口范式。例如基

于最小均值距離（MDM）和帶有測地線濾波（FgMDM）算法對MI

任務(wù)進(jìn)行分類。MDM類似于使用歐式距離而不是黎曼距離的最近鄰

算法。FgMDM將協(xié)方差投影到切線空間，將線性判別分析（LDA）

應(yīng)用于切線向量，然后將它們投影回帶有選定分量的SPD空間。黎

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

曼框架由于具有擴(kuò)展性，因此易于多場景應(yīng)用并與機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合。

深度學(xué)習(xí)算法在近年被引入腦機(jī)接口解碼研究?；贑NN網(wǎng)絡(luò)

結(jié)構(gòu)設(shè)計的Shal-lowConvNet和DeepConvNet模仿了FBCSP中的時

間和空間濾波器，性能接近FBCSP。進(jìn)一步利用深度可分離卷積代替

普通卷積提出的EEGNet在SSVEP范式應(yīng)用中取得了很好的效果。

CNN網(wǎng)絡(luò)模型具有的批處理歸一化功能也可用于視覺P300范式的解

碼。進(jìn)一步還有諸多深度學(xué)習(xí)的改進(jìn)模型，例如CNN-RNN架構(gòu)、

CNN-LSTM架構(gòu)。還有一些研究側(cè)重于腦機(jī)接口的數(shù)據(jù)擴(kuò)增，進(jìn)而

得到更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提升解碼效果。典型的數(shù)據(jù)擴(kuò)增網(wǎng)絡(luò)模型包括

循環(huán)的對抗網(wǎng)絡(luò)（RGAN）、增強(qiáng)MI數(shù)據(jù)的C-LSTM模型等。

遷移學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步是腦機(jī)接口走向應(yīng)用落地的關(guān)鍵。許多機(jī)器

學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)來自相同的特征分布。此類算法在腦

機(jī)接口應(yīng)用中，雖然面向單個被試在短時間內(nèi)可以取得良好性能，但

在不同被試或相同被試不同時間的情況下性能則大幅下降。這些問題

被稱為跨被試和跨時間的可變性問題。為了減輕這兩個問題的影響，

通常需要一個校準(zhǔn)階段來在每個會話開始時收集足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但

這會明顯增加系統(tǒng)使用的準(zhǔn)備時間。遷移學(xué)習(xí)旨在利用源域中的先驗

信息改進(jìn)目標(biāo)域中預(yù)測函數(shù)的學(xué)習(xí)過程，解決跨會話和跨主體的可變

性問題。腦機(jī)接口的早期遷移學(xué)習(xí)算法側(cè)重于分解算法的改進(jìn)。而后

黎曼幾何法進(jìn)一步促進(jìn)了腦機(jī)接口的遷移學(xué)習(xí)算法進(jìn)步。近年來，深

度學(xué)習(xí)算法也開始應(yīng)用于遷移學(xué)習(xí)領(lǐng)域。此外，其他領(lǐng)域的遷移學(xué)習(xí)

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

方法也在腦機(jī)接口研究中有一定的借鑒，例如信息幾何（STIG）的光

譜傳輸算法在快速序列視覺呈現(xiàn)范式(RSVP）的驗證；融合轉(zhuǎn)移分量

分析（TCA）和聯(lián)合分布適應(yīng)（JDA）提出的用于腦機(jī)接口的流形嵌

入知識轉(zhuǎn)移（MEKT）方法。

四、典型應(yīng)用場景和需求

（一）腦狀態(tài)檢測

1.腦功能評估與輔助診斷

（1）場景描述

腦機(jī)接口系統(tǒng)已逐步應(yīng)用于腦功能評估與輔助診斷。由于頭皮腦

電（Electroencephalograph,EEG）信號具有高度非線性且隨機(jī)特點(diǎn)，使

用信號處理技術(shù)可以很容易區(qū)分正常和異常的大腦活動，因此腦部受

傷等癥狀或疾病都可以使用腦電圖來診斷許多與神經(jīng)病學(xué)相關(guān)的疾

病，例如癲癇、睡眠障礙、腫瘤、抑郁癥、自閉癥等疾病。

（2）關(guān)鍵需求

在準(zhǔn)確方面，基于腦信號解碼的疾病輔助診斷已逐漸在臨床上應(yīng)

用落地。經(jīng)過對產(chǎn)業(yè)相關(guān)技術(shù)現(xiàn)狀的調(diào)研，此類系統(tǒng)最關(guān)鍵的指標(biāo)即

為識別正確率，通常需要達(dá)到90%以上。當(dāng)然，也并非一味追求高識

別正確率，而由不同疾病以及支撐技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀決定。

在高效方面，腦功能評估與輔助診斷對系統(tǒng)的響應(yīng)交互速度要求

相對不高，大致有15分鐘出結(jié)果即可。當(dāng)然根據(jù)技術(shù)發(fā)展水平而言，

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

實際操作中還是越快越好。但是對人機(jī)協(xié)同訓(xùn)練時長要求較高，因為

抑郁癥、自閉癥等患者的測試配合度通常遠(yuǎn)低于常人，準(zhǔn)備過程的耗

時需要盡量縮短。

在穩(wěn)定方面，腦疾病輔助診斷設(shè)備的需求不高，通常是在固定的

使用環(huán)境應(yīng)用，對外界干擾可以做一定的場地限制。

在易用方面，腦疾病輔助診斷設(shè)備的需求相對較低，檢測過程通

常不會持續(xù)太久，且在臨床環(huán)境使用，使用者對輕便的需求相對不明

顯，只要不對使用者造成明顯負(fù)擔(dān)即可。

2.腦紋識別

（1）場景描述

在當(dāng)前的數(shù)字信息社會中，個人身份驗證技術(shù)是個人和企業(yè)安全

系統(tǒng)中必不可少的工具。腦紋具有高隱蔽性、不可竊取性、不可仿制

性以及必須活體等方面的獨(dú)特優(yōu)勢，因此在機(jī)密性、安全性要求較高

的應(yīng)用場合中，可以使用腦電波進(jìn)行身份識別。

（2）關(guān)鍵需求

在準(zhǔn)確方面，基于腦電信號的身份驗證、識別將在個人消費(fèi)支付、

軍事設(shè)備控制上應(yīng)用落地。經(jīng)過對產(chǎn)業(yè)相關(guān)技術(shù)現(xiàn)狀的調(diào)研，我們認(rèn)

為腦電身份驗證系統(tǒng)最關(guān)鍵的指標(biāo)即為驗證識別正確率，通常需要大

于等于99%。

在高效方面，基于腦電的身份驗證和識別對系統(tǒng)的響應(yīng)交互速度

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

有一定要求。在穩(wěn)定采集腦電信號的前提下，一般需要1分鐘內(nèi)輸出

結(jié)果。在公安刑偵、金融支付等場合均需要應(yīng)用任務(wù)能快速部署，因

此設(shè)備的準(zhǔn)備過程耗時需要盡量縮短。

在穩(wěn)定方面，腦電身份驗證識別對系統(tǒng)的穩(wěn)定性要求較高。具體

體現(xiàn)在三個方面：一是具有跨任務(wù)狀態(tài)的穩(wěn)定性；二是具有跨時段的

穩(wěn)定性；三是具有跨系統(tǒng)的穩(wěn)定性。前兩者的穩(wěn)定性可以通過算法模

型來增強(qiáng)。最后的跨系統(tǒng)的穩(wěn)定性，需要腦機(jī)接口行業(yè)盡快建立起數(shù)

據(jù)采集的通用標(biāo)準(zhǔn)。

在易用方面，腦電身份驗證識別對系統(tǒng)便攜易用需求相對較高，

驗證識別過程通常不能持續(xù)太久，最好是干電極、金屬電極或者生物

凝膠電極等易用操作傳感設(shè)備，避免使用操作繁瑣的濕電極。

3.安全監(jiān)控

（1）場景描述

傳統(tǒng)的安全生產(chǎn)監(jiān)管模式長期以來都是圍繞制度安全和設(shè)備安

全展開，對人員狀態(tài)突變造成的安全事故無法預(yù)測預(yù)警，當(dāng)事故發(fā)生

后無法對現(xiàn)場人員進(jìn)行及時發(fā)現(xiàn)救助，也無法從人員角度對安全隱患

進(jìn)行排查分析。腦機(jī)接口系統(tǒng)基于對大腦狀態(tài)的實時讀取和解析，將

作業(yè)人員和生產(chǎn)作業(yè)安全相關(guān)的大腦狀態(tài)進(jìn)行了綜合數(shù)字化呈現(xiàn)，結(jié)

合大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能人員安全生產(chǎn)監(jiān)管，實現(xiàn)人員安全事故的預(yù)測預(yù)警、

事故發(fā)生的自動報警和現(xiàn)場反饋?zhàn)跃?，也讓管理者能夠從人員安全數(shù)

據(jù)的角度進(jìn)行風(fēng)險隱患排查。因此腦機(jī)接口系統(tǒng)可用于危化品生產(chǎn)、

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

施工作業(yè)、應(yīng)急救援、冶煉生產(chǎn)等眾多場景。

（2）關(guān)鍵需求

在準(zhǔn)確方面，由于涉及作業(yè)人員的安全，系統(tǒng)必須具有極高識別

正確率，確保在極端狀態(tài)下準(zhǔn)確及時的進(jìn)行事故預(yù)警和報警。為此，

要保留適度的算法冗余度，在降低誤報率的條件下盡量提升準(zhǔn)確度，

確保在安全事故發(fā)生時準(zhǔn)確率達(dá)到99%以上。

在高效方面，復(fù)雜工況環(huán)境要求腦機(jī)接口系統(tǒng)做到無干擾快速響

應(yīng)。為此，要搭建以高精度微弱腦電信號采集和實時分析系統(tǒng)，結(jié)合

高效穩(wěn)定的無線傳輸技術(shù)，具有互操作性的跨平臺應(yīng)用程序接口，最

終實現(xiàn)即戴即用、實時監(jiān)測和秒級響應(yīng)。

在穩(wěn)定方面，工業(yè)場景的規(guī)?；逃靡鉀Q三個主要問題，一是

在工況作業(yè)等高噪聲強(qiáng)干擾場景中獲取高信噪比的腦電信號，需要積

累各種作業(yè)工況環(huán)境中腦電參數(shù)數(shù)據(jù)庫，不斷優(yōu)化工程算法濾波器，

提升整體信號質(zhì)量；二是少量通道條件下實現(xiàn)復(fù)雜腦狀態(tài)實時分析計

算。工業(yè)場景的條件限制導(dǎo)致只能采用少量信息通道，這對低信息量

條件下的實時腦狀態(tài)分析對算法提出了更高的要求；三是腦機(jī)接口系

統(tǒng)在工業(yè)場景規(guī)模化商用中，不同群體和個體之間的差異對于魯棒性

構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為此，需要根據(jù)實際場景數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化算法，迭代

數(shù)據(jù)模型，提升腦機(jī)接口系統(tǒng)的魯棒性。

在易用方面，在真實惡劣環(huán)境中應(yīng)用要確保高精度微弱腦電信號

采集設(shè)備小型化、便攜化、可穿戴。這需要在已有防護(hù)裝備中進(jìn)行便

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腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報告（2022年）

攜化腦機(jī)