大脑由大约860亿神经细胞组成，在这其中，大约有十分之一的细胞，是负责加工信息、承载思维活动的神经元（neuron）。这些神经细胞，会从胞体伸出细长的树突（信息输入）与轴突（信息输出），与其他神经元形成上百甚至上千个名为突触（synapse）的信息交流接点，在脑中搭建起一张超级神经网络。

　　当神经元从突触接受的兴奋性刺激积累到突破反应阈值的水平时，就会爆发出脉冲尖峰极其高耸的“动作电位（action potential）”，并沿着轴突飞速向下游传输，最终通过末梢的突触结构，将信息传递给其他神经元。有时候，一些神经元即便不接受外部输入，也会有自发的放电，持续对其他神经元施加调控信号。

　　对于单个神经元而言，这几乎就是它们仅有的信息加工能力。当这些神经元以庞大的规模构建起极为复杂的神经网络后，名为“知觉”甚至“意识”的奇妙存在，就会从认知功能中涌现而出。

　　因此，如果能想办法读取这些神经元的电信号，那么我们就能在大脑中读懂一丝丝的意识信号。这门专注于通过解读神经元电信号来理解大脑功能的学科，便是神经电生理学（electrophysiology）。

神经元细胞具有联络和整合输入信息并传出信息的作用｜Pixabay

　　在二十世纪60年代兴起的电生理研究热潮中，研究者们发现，很多神经元的活动状态与特定的感官刺激输入或者行为动作输出高度相关。比如说，在位于后脑勺的初级视觉皮层内，负责对双眼输入的视觉信息进行第一手加工的神经元，就往往只会对出现在视野中特定位置的特定视觉特征（比如角度或者颜色）起反应。在其他的感觉皮层与运动皮层中，研究者们也都观察到了类似的现象。依靠这种输入/输出信息与神经元之间客观存在的投射对应关系，研究者们逐渐画出了大脑皮层详细的功能地形图。这就是脑机接口技术的理论基础。

　　从概念上看，脑机接口是一个通过电生理学技术采集神经元电信号、再经过计算机处理分析、最终向设备终端输出程序指令的系统。想要做到这一点，首先就需要想办法从大脑里尽可能多地采集神经信号作为原始数据。

　　柔性电极与专用手术机器人可以将大量记录位点快速、精确、个性定制化地部署于大脑的各个区域。虽然相对大脑无比庞杂的神经网络来说，这些神经元的信号依然只是沧海一粟，但是对于脑机接口来说，却足已操纵一些设备了。

　　当然，若要获取这样近距离收录的“超清无损”神经元信号，就需要将电极长期埋置于大脑之中，和神经元保持物理层面的近距离接触。这种操作如果用在人类身上，就有着无法回避的手术与感染风险。因此，这种侵入式脑机接口目前只能用于改善个别重度瘫痪患者的生活状态，为这些身体活动不便的使用者带来控制躯体的新机制。

　　目前的植入式脑机接口，需要被试者与分析程序共同进行长期的学习训练，如此才能使大脑顺利输出极为有限的数字化指令，而且“带宽”极其有限，往往只是几个引导机械臂末端或者屏幕光标的坐标、角度信息，还有响应延迟与误码率的问题，与外人看来随心所欲、如臂使指的表现效果完全不同。但即便有如此多的困难，脑机接口技术依然在不断推进。2021年5月，《自然》杂志上发表的一篇研究论文中，研究者就通过精确捕捉动作皮层神经元的信号，让植入电极阵列的被试者能以近乎常人的速度向计算机输入字母，并且有着99%的惊人准确率。

脑电图机所记录到的多导脑电图信号

Wikipedia Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 International

　　而相比于多少还可以想想办法的“输出指令”环节，如何向大脑有效地输入反馈信息，形成完整的信息流闭环，才是最令研究者与工程师们头疼的难题。在我们运动时，大脑时时刻刻都在根据各种反馈信息对动作进行调整。但时至今日，我们对大脑如何表征并认知输入的信息依然有太多不甚明了的地方，更不用说向大脑准确输入有意义的人工信号了。目前的侵入式脑机接口，主要依靠被试者的目视来调整移动的效果，远不足以支持基于闭环反馈的精细操作。

　　相比于侵入式脑机接口，还有一类非侵入式脑机接口。这条技术路线最明显的好处，就是免去了手术的风险，可以无门槛普及到任何人身上。但非侵入式脑机接口的缺点同样突出——如果说植入式电极是把话筒凑到神经元的嘴边，去分别录它们的个人发言，那么非侵入式脑机接口就是在大楼顶上支一个麦克风，然后隔着天花板去听底下人群的嗡嗡声响。因此，在取得记录技术的突破以前，非侵入式脑机接口都只能记录到神经元群体电位变化的总和，反映一些非常“大而化之”的大脑活动，前景同样受到很大的局限。

　　脑机接口作为与脑科学、芯片、智能算法等多学科交叉的前沿技术，在康复医疗领域具有非常大的研究价值与应用潜力，除了为思维正常但有肢体运动障碍的患者提供新的运动机制之外，还有望在失眠、帕金森、老年痴呆等慢性意识障碍、精神疾病领域发挥突破性的作用。因此，脑机接口技术对于传统医疗而言可能是一场革新，为医疗服务质量的提升带来新的发展动力。

　　而要发展好脑机接口，除了在软件、算法等理论研究之外，离不开芯片、材料、设备等硬件的加持，也离不开技术验证、产品研发、审核认证等产业基础能力的支持。在数字经济不断发展的竞争浪潮中，数字化技术的不断迭代刷新着每个产业的发展，医疗领域也不例外。脑机接口的飞速发展开辟了医疗领域的新赛道，我们应把握机遇，提前为脑机接口产业可能面临的问题与风险做好准备。

如何在脑机接口的发展与风险中取得平衡是关键｜Pixabay

　　例如，脑机接口的研究与发展需要慎重面对一些伦理挑战与安全风险：侵入式脑机接口技术在使用时，如何判断其是否会破坏大脑，如何评估其长期影响；如何获得沟通困难患者的知情同意权；脑机接口的电子信号是否有可能会被黑客潜入，如何保护个人隐私；装备有脑机接口设备的人员一旦出现事故，如何判断其责任归属等等。面对这些问题与风险，我们需要做的是尽早重视，建立完善的评估与监管制度，合理制衡各方利益，保证大众对于这项技术享有共通的权利与义务。

　　现实中的脑机接口只经历了几十年的发展历史，与科幻故事中的未来科技有着天壤之别，其理论研究与设备仍然处于实验室研究阶段，与实际应用有较大差距，甚至最后可能会被证明根本不是一条有前景的技术路线。但对于那些被“不治之症”束缚的患者来说，哪怕一点点的痊愈希望，都是人类医疗发展的一大进步。这才是包含脑机接口在内的一切科学技术及数字经济发展的根本意义——以人为本更好维护人民权益。

　　参考文献

　　[1]李继硕. 神经科学基础[M]. 高等教育出版社, 2002.

　　[2]杨立才, 李佰敏, 李光林,等. 脑-机接口技术综述[J]. 电子学报, 2005, 33(7):8.

　　[3]何庆华, 彭承琳, 吴宝明. 脑机接口技术研究方法[J]. 重庆大学学报(自然科学版), 2002, 25(12):106-109.

　　[4]李静雯, 王秀梅. 脑机接口技术在医疗领域的应用[J]. 信息通信技术与政策, 2021(2):5.

　　[5]高上凯. 浅谈脑-机接口的发展现状与挑战[J]. 中国生物医学工程学报, 2007.

　　作者：张雨晨

　　编辑：韩越扬