近日，蘋果Face ID和Vision Pro技術的聯合發明人吉迪·利特溫參與創立的神經AI公司Hemispheric推出了全新大規模AI腦電模型Descartes，並宣佈獲得5200萬美元早期孖展。在國內，多家創業公司反饋的信息顯示，AI大模型已可將神經信號解碼準確率從傳統的60%—70%提升至90%以上。海內外的一系列進展釋放清晰信號：人工智能將是解鎖腦機接口發展的一把關鍵鑰匙。

腦電大模型成為腦機接口規模化應用的核心驅動力

作為「十五五」期間我國重點發力的未來產業之一，腦機接口是搭建人腦與外部設備直連通道的技術，其發展有賴於人工智能的底層賦能。

完整的腦機交互鏈路，劃分為信號採集、信號轉譯、人機交互三大環節。其中，電極、芯片負責完成腦電波的物理捕捉與模數轉換，而腦電大模型，特別是具備跨任務、跨個體泛化能力的腦機接口基座模型，則是實現神經信號深度解析、意圖精準轉換的核心運算中樞。以往行業主要依靠人工提取腦電波特徵結合淺層機器學習進行解碼，針對不同使用者、不同使用任務都要單獨訓練專屬模型，這種高度定製化的技術路徑長期走不出實驗室，成為制約腦機接口產業落地的關鍵痛點。

AI大模型技術的突破，使得從根本上改變這一局面成為可能。海量大腦神經活動數據可作為「神經語料」預訓練通用基座模型，腦機接口因此就有了「底層操作系統」。再針對新用戶、新場景時進行少量微調，腦機接口就有望實現規模化應用。

腦機中文語言解碼證明了這套基座模型落地的能力。英文只有不到50種音素，但中文有400多個漢語音節，因此腦機接口解碼難度很大。但利用基座模型，在中國科學院上海微系統所李孟團隊與復旦大學附屬華山醫院開展的臨床試驗中，參與者僅花費100分鐘朗讀54個漢字即可完成模型個體適配。實測結果顯示，模型可外推解碼出包含多達1951個常用中文漢字的語句，泛化能力突出。

破解關鍵卡點 提升腦電數據質量

和訓練語言大模型類似，腦電大模型需要大量數據並且是高質量的數據。例如，AI腦電模型Descartes搭載60億參數，由超過10萬名參與者的25萬小時腦電與行為數據訓練而成。當前腦機接口基座模型的發展瓶頸，在於顱內大腦神經活動數據的規模和質量。

大腦神經活動信號從顱內傳遞至頭皮，需要經過顱骨和腦組織，這個過程中的容積傳導和高頻衰減，會導致不可避免的數據損耗和信號變形。因此，單純增加頭皮處採集的非侵入腦電數據採集量、升級貼在頭皮的傳感器硬件，對於訓練腦電大模型來說都是「隔靴搔癢」。

而顱內腦電數據雖然質量更高，但當前數據供給卻遠遠不足。一個重要原因在於，此前大部分醫療機構沒有意識到這類數據的重要性，癲癇患者在治療過程中產生的大量顱內腦電數據沒有被留存下來，數據儲備工作當下還處於起步階段。復旦大學附屬華山醫院是全國較早保留並積累顱內腦電數據的醫療機構。正是依託於這些珍貴的數據資源，其腦機接口基座模型才能一步步從技術設想變為現實。預計到今年年底，華山醫院將累計採集1000例人類侵入式腦電信號數據。

另一個關鍵問題是「數據孤島」——採集設備型號各異，實驗範式自成體系，數據存儲格式、對外調用接口不統一等問題，使得不同渠道產出的腦電數據難以高效整合。究其根本，是行業標準缺失所致。目前，中國科學院上海微系統所李孟團隊正與上海醫療器械檢驗研究院合作，制定腦機接口數據相關國家標準，預計於2026年底完成國標草案。

腦機接口也將推進AI發展

在AI大模型快速發展的背景下，腦機接口與AI的關係，正在被重新審視。AI不僅是解碼腦信號的工具，神經科學本身也可能反過來啓發AI發展。

一是從長遠願景來看，腦機接口不僅可以「讀取」大腦，也可以「寫入」大腦，讓碳基大腦與硅基芯片直接對話。人工智能和生物智能各有長短：人腦擅長快速泛化與自主探索，舉一反三、直覺判斷，這些是AI難以做到的；而AI則可以不知疲倦地處理海量信息、運算速度極快，這種優勢人腦也無法企及。若能融合協同，就可以形成更強大的腦機融合智能。

二是AI繼續向前發展，需要解決持續學習、分層記憶和長期推理等問題，而這些問題都與神經科學高度相關。人類大腦是經過自然演化驗證的通用智能系統。真正理解大腦，不僅可能為神經系統疾病提供新的治療方案，也能為人工智能發展提供新的理論來源。具體來說，大腦是持續創造新想法、新認知的中樞，每時每刻都會產生現有數據庫無法覆蓋的全新神經信號，尤其是原始創新類信號。僅依靠固定歷史腦電數據集訓練的AI大模型，永遠無法完整覆蓋人腦動態變化的信號與思維模式。如何讓大模型在一定程度上模仿人腦高級智能構建可泛化的預演和推算能力，這是未來更為艱鉅的挑戰。

立足「十五五」未來產業發展窗口期，隨着國內腦電數據資源持續積累、行業標準體系逐步完善、產學研醫協同不斷深化，腦機融合技術將持續拓展多元應用場景。碳基生物智能與硅基人工智能的深度交融，不僅將重塑人機交互形態、培育未來產業新賽道，更將助力我國搶佔全球腦科學與人工智能產業的前沿制高點。（記者谷青竹）

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微信編輯：趙然