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修复瘫痪、增强常人,脑机接口会成未来人类「外挂」吗?
2025年下半年,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,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。