摘要：脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）作为神经科学、工程学、计算机科学和医学的交叉前沿领域，近年来发展迅猛，研究热点与未来趋势主要集中在以下几个关键方向：

引言（来源于DeepSeek）

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）作为神经科学、工程学、计算机科学和医学的交叉前沿领域，近年来发展迅猛，研究热点与未来趋势主要集中在以下几个关键方向：

一、当前研究热点

1. 高精度与高带宽神经信号采集

- 侵入式BCI： 追求更高通道数（如Neuralink的1024通道）、更小创伤（柔性电极、生物相容性材料、无线化）、更长期稳定性（减少胶质瘢痕）。重点在运动皮层解码，用于重度瘫痪患者的运动功能恢复。

- 非侵入式BCI： 提升EEG（脑电图）空间分辨率和信噪比（如高密度EEG、干电极、新型传感器材料）、fNIRS（近红外光谱）的深度分辨率、MEG（脑磁图）的便携性。探索结合多模态信号（EEG+fNIRS, EEG+fMRI）提升解码能力。

- 新兴采集技术： 如EcoG（皮层脑电图）的微创化、血管内/神经尘电极、光遗传学结合BCI（更精准调控）。

2. 高效神经信号解码与算法

- 深度学习主导： CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、Transformer等模型广泛应用于特征提取和意图解码（运动想象、语音解码、注意力状态等）。

- 迁移学习与小样本学习： 解决个体差异大、校准时间长的问题，实现跨用户或快速校准。

- 实时闭环系统： 开发低延迟、高鲁棒性的实时处理算法，支持神经反馈（如治疗癫痫、PTSD）和闭环控制（如外骨骼、机械臂）。

- 无监督/半监督学习： 减少对大量标注数据的依赖。

3. 丰富应用场景

医疗康复：

- 运动功能重建： 控制外骨骼、神经假肢（如瘫痪、截肢患者）。

- 神经功能替代与增强： 为闭锁综合征、肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者提供交流工具（拼写系统）、环境控制。

- 神经疾病治疗： 深部脑刺激（DBS）闭环调控（帕金森病、癫痫、抑郁症）、神经反馈治疗（ADHD、中风康复）。

沟通交流：

- 语音BCI： 从脑信号中直接解码语音或想象中的言语（Silent Speech），为失语症患者带来革命性希望。

- 高速拼写系统： 持续提升字符输入速率。

增强与交互：

- 认知增强： 注意力监测与调控、学习效率提升。

- 新型人机交互： 在游戏、VR/AR（虚拟/增强现实）中实现更自然、沉浸式的控制（意念导航、物体操控）。

- 情感计算： 识别和响应使用者的情绪状态。

4. 神经反馈与闭环调控

- 实时分析脑状态（如注意力、放松度、病理特征波），并提供实时反馈（视觉、听觉、触觉或直接电/磁刺激）进行自我调节或自动干预，用于治疗（ADHD、焦虑、疼痛管理）、训练（专注力训练、运动技能学习）、状态维持（警觉度监测）。

5. 系统集成与微型化

- 开发小型化、低功耗、无线化的植入/佩戴设备。

- 片上集成（信号采集、放大、处理、传输）。

- 与可穿戴设备、智能手机、物联网平台融合。

二、未来发展趋势

1. “双向”BCI（读写兼备）

- 当前BCI以“读脑”（解码）为主，未来核心趋势是“写脑”——向大脑写入信息（感觉反馈、学习输入、神经调控）。目标是实现真正的闭环交互：解码意图->执行动作->感知结果->反馈给大脑形成闭环（如假肢的触觉反馈）。

- 关键技术： 高时空精度的神经刺激（光遗传学、超声神经调控、多模态刺激）、闭环刺激算法。

2. 高自然度与直觉化交互

- 从离散指令（如按键）向连续、多维、精细控制（如灵巧手操作、流畅书写）发展。

- 解码更复杂的认知意图和抽象概念。

- 减少用户训练负担，实现“即插即用”。

3. 脑-脑接口与脑联网

- 脑-脑直连： 实现个体间直接的思想或信息传递（目前处于非常初步的动物/简单人类实验阶段）。

- 脑联网： 多个大脑通过网络连接，进行协同问题解决或信息共享。面临巨大技术和伦理挑战。

4. 人工智能深度赋能

- AI作为核心引擎： 更强大的模型（如大模型）用于信号处理、意图理解、状态预测、个性化适应。

- AI辅助脑科学： 利用BCI数据反向推动对大脑工作机制的理解（AI建模脑功能）。

5. 非侵入式BCI性能突破

- 通过更优的硬件（新型传感器、阵列设计）、算法（深度学习、信号处理）和应用设计（任务范式），显著提升非侵入式BCI的性能（速度、准确性、信息率），使其在医疗和消费级应用中更具竞争力。

6. 临床落地与规模化应用

- 医疗领域： 从实验室研究向临床常规应用转化（如FDA批准的BCI系统），解决长期安全性、有效性、成本效益问题。重点关注运动康复、神经疾病管理、交流辅助。

- 消费级应用： 在健康监测（冥想、睡眠）、游戏娱乐、专注力训练等领域逐步渗透，依赖非侵入式技术的成熟和成本降低。

7. 伦理、安全与监管框架的建立

- 隐私保护： 脑数据的极度敏感性，如何安全存储、传输和使用？

- 身份与能动性： BCI是否改变人的自我认知、自主决策权？

- 安全风险： 设备被入侵、恶意操控大脑的风险？

- 公平与可及性： 技术鸿沟、医疗资源分配。

- 神经增强的界限： 何为治疗？何为增强？公平性如何保障？

- 亟需全球协作制定完善的伦理指南、法律法规和安全标准。

8. 多学科深度融合

- 神经科学、材料科学、微电子工程、计算机科学（AI/ML）、临床医学、心理学、伦理学等学科的合作将更加紧密，共同推动BCI技术突破和应用创新。

三、关键挑战

- 神经信号本质： 复杂、非线性、低信噪比、个体差异大、易受干扰。

- 长期稳定性（尤其侵入式）： 生物相容性、免疫反应导致的信号衰减。

- 解码精度与速度： 特别是对于复杂、抽象意图的解码。

- 系统集成与功耗： 微型化、无线化、低功耗、高计算能力的需求。

- 临床验证与标准： 大规模、长期临床试验的缺乏，统一评价标准的建立。

- 成本与可及性： 高昂研发和制造成本限制了普及。

- 伦理与社会接受度： 公众对“读心术”和“思想控制”的担忧。

总结

脑机接口正从实验室快速走向临床和消费市场。短期内，医疗康复（尤其是运动功能重建和神经疾病管理）和基础研究是核心驱动力，侵入式和非侵入式技术并行发展，AI深度赋能解码算法。中长期看，“双向交互”将是颠覆性方向，非侵入式技术有望在消费领域取得突破，同时“脑联网”等概念探索将持续进行。伦理、安全与监管是伴随技术发展不可回避的基石性问题，需要提前布局和全球协作。脑机接口最终目标是成为连接人脑与数字世界的无缝桥梁，在恢复功能、增强能力和理解大脑方面带来革命性变革。

三、国际脑机接口研究机构

1.北美地区

美国：

- 匹兹堡大学康复神经工程实验室（Rehab Neural Engineering Labs）

- 重点：瘫痪患者的运动功能恢复，长期植入式BCI研究。

- 斯坦福大学神经工程实验室

- 突破：脑皮层信号解码（如意念打字），高精度运动控制算法。

- 布朗大学脑科学中心

- 标志项目：BrainGate（首个长期植入式临床BCI系统）。

- 加州大学旧金山分校（UCSF）

- 创新：语音解码BCI（帮助失语症患者恢复交流能力）。

- 卡内基梅隆大学（CMU）

- 方向：非侵入式EEG-BCI与机器学习融合。

加拿大：

- 多伦多大学神经技术研究所

- 特色：融合AI与BCI，开发便携式非侵入系统。

- 蒙特利尔神经研究所（MNI）

- 临床焦点：癫痫与神经退行性疾病的BCI应用。

2.欧洲地区

德国：

- 蒂宾根大学医学中心

- 成就：基于ECoG的拼写系统，ALS患者临床应用。

- 弗莱堡大学脑机接口中心

- 技术：混合EEG/fNIRS系统，增强运动想象识别。

- 德国神经退行性疾病研究中心（DZNE）

- 交叉研究：BCI在阿尔茨海默症早期诊断中的应用。

瑞士：

- 洛桑联邦理工学院（EPFL）

- 突破：柔性电极技术，脊髓损伤修复的闭环BCI。

- Wyss生物与神经工程中心

- 项目：脑机接口驱动的神经康复机器人。

荷兰：

欧盟旗舰项目：

3.亚洲地区

中国：

- 浙江大学脑机接口团队

- 成果：国内首例侵入式BCI临床（高位截瘫患者机械臂控制）。

- 清华大学神经工程实验室

- 创新：无创脑-机接口（如稳态视觉诱发电位SSVEP）。

- 中科院脑科学与智能技术卓越创新中心

- 跨学科研究：脑机融合与类脑计算。

日本：

- 大阪大学脑信息通信融合研究中心

- 方向：高密度EEG解码，BCI驱动的通信技术。

- 东京大学脑机接口联合研究部门

- 应用：神经反馈治疗精神疾病（如抑郁症）。

新加坡

- 新加坡国立大学（NUS）神经技术研究所

- 技术：柔性微电极阵列，低创伤植入设备。

4.临床与转化医学机构

- 约翰霍普金斯医院（美国）：脑机接口辅助截肢者义肢控制

- 洛桑大学医院（瑞士）：脊髓损伤患者的运动康复闭环系统

- 北京天坛医院（中国）：癫痫术前评估与BCI语言功能重建

5.国际合作组织

- 国际脑机接口学会（BCI Society）：主办年度国际会议，推动领域协作

- BRAIN Initiative（美国）：国家级脑计划，BCI为关键子方向

- 中国脑计划（脑科学与类脑研究）：投入60亿人民币，包含BCI专项

五、新兴趋势

1. 技术融合

- AI+BCI：深度学习提升信号解码效率（如Meta的语音解码研究）

- 材料创新：生物兼容性柔性电极（如Neurograins，麻省理工）

2. 应用扩展

- 精神疾病干预：闭环神经调控治疗抑郁症（Deep Brain Stimulation + BCI）

- 消费级市场：非侵入式头环（专注力监测、睡眠优化）

大数据分析

检索数据库：Medline

检索工具：文献鸟/PubMed

检索时间：2025-05-29

检索词：Neuroimmune or Neuroimmunity

1.论文概况

近年来，国际上已经发表了13882篇Medline收录的脑机接口研究相关文章，其中，2021年发文1033篇，2022年发文1050篇，2023年发文1117篇，2024年发文1386篇，2025年最新发文674篇。对其收录的所有文章进行大数据分析，使用DeepSeek进一步了解脑机接口的研究热点与趋势。

2.脑机接口研究领域活跃的学术机构

中国浙江大学发文133篇，中国天津大学发文111篇，美国匹兹堡大学发文82篇，中国西安交通大学发文70篇，中国郑州大学发文59篇。

脑机接口研究领域发文活跃的医院:荷兰乌得勒支大学医学中心发文37篇，美国麻省总医院 (32篇)，荷兰布洛维儿童康复医院 (27篇)，中国华山医院 (18篇)，中国浙江大学附属第一医院 (14篇)。

3.脑机接口研究领域作者发文较多的期刊

从发文来看，发表脑机接口研究领域文章数量较多的期刊有J Neural Eng (IF=3.7)、Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc (IF=0)、IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng (IF=4.8)、Front Neurosci (IF=3.2)、Front Hum Neurosci (IF=2.4) 等。

4. 脑机接口研究领域活跃的学者及其关系网

脑机接口领域活跃的专家：美国加州大学的Chang, Edward F；中国天津大学的Ming, Dong；荷兰乌得勒支大学医学中的Ramsey, Nick F；美国斯坦福大学的Shenoy, Krishna V；荷兰乌得勒支大学医学中心的Vansteensel, Mariska J等在该研究领域较为活跃。还有更多优秀的研究者，限于篇幅，无法一一列出。

本数据分析的局限性：

A. 本报告为“文献鸟”分析工具基于PubMed数据库，仅以设定检索词的检索结果，在限定的时间和文献数量范围内得出，并由此进行的可视化报告。

B. “文献鸟”分析工具的大数据分析目的是展示该领域近期研究的概况，仅为学术交流用；无任何排名意义。

C. “文献鸟”分析工具的大数据分析中的关于活跃单位、作者等结果的统计排列，只统计第一作者的论文所在单位的论文数量；即，论文检索下载后，每篇论文只保留第一作者的单位，然后统计每个单位的论文数。当同一单位有不同拼写时，PubMed会按照两个不同单位处理。同理作者排列，只统计第一作者和最后一位作者署名发表的论文数。如果作者的名字有不同拼写时，会被PubMed检索平台会按照不同作者处理。

D. 本文结论完全出自“文献鸟”分析工具，因受检索词、检索数据库收录文献范围和检索时间的局限性，不代表本刊的观点，其中数据内容很可能存在不够精确，也请各位专家多多指正。

来源：中国神经再生研究杂志