没有什么科学命题的重要性超过人对自我的好奇。
揭示脑的奥秘无疑是人类面临的最重要的挑战之一。脑科学研究不仅是当前国际科技的热点前沿领域，也是理解自然和人类本身的“终极疆域”。这是一条漫长的回归之旅，也是一场无与伦比的挑战。
01 国内外的脑科学研究计划
虽然研究道路上还有重重大山要翻越，但脑科学的未来应用前景不可估量。自2013年起，包括美国、欧盟、加拿大、日本、澳大利亚等发达国家，纷纷启动了各自的脑科学研究计划。
大家的发展方向大体一致，发力点则各有侧重。
美国2013年“创新性神经技术大脑研究”计划侧重于基本神经编码机制；
欧盟2013年“人类脑计划”主攻以超级计算机技术模拟脑功能；
日本2014年“神经科学研究计划”则聚焦以狨猴为模型的各种脑功能和脑疾病的机理研究；
我国则于2015年提出了“一体两翼”结构的中国脑计划，是目前公认的理想架构。
“一体两翼”与中国脑计划
这项计划面向世界智能科技前沿和“健康中国2030”的战略需要，从认识脑、保护脑和模拟脑三个方向部署，逐步形成以“脑认知功能的解析和技术平台”为一体，以“认知障碍相关重大脑疾病诊治”和“类脑计算与脑机智能技术”为两翼的“一体两翼”研究布局。
“认知障碍相关重大脑疾病诊治”一翼将专注于脑疾病的诊断与治疗，形成各种新型医疗产业。
“类脑计算与脑机智能技术”则是指类脑人工智能、类脑计算、脑机接口等与人工智能密切相关的未来技术，其发展将会对未来的人工智能产业带来颠覆性影响。
“全球脑科学和类脑研究正处在重大的历史窗口期，中国不容错过！”
中科院院士、中科院上海分院副院长张旭在接受科技日报记者采访时难掩急迫的心情：“我们必须有所作为，否则不进则退。”
目前，“脑科学与类脑研究”作为“科技创新2030重大项目”已启动的4个试点之一，已进入编制项目实施方案阶段。而当下，我国社会、科技、经济的飞速发展也对神经科学和人工智能技术存在巨大的需求，并将“脑科学与类脑研究”上升为国家战略：
1. 加快建设应对神经系统重大疾病的预防、临床诊断和干预治疗的技术方法开发；
2. 促进神经计算、仿真记忆存储、智能机器人等新技术、新经济的快速发展，使其成为新的战略性经济增长点和抢占未来20-30年智能社会和超智能社会发展先机的关键。
02 脑科学研究的学科领域与未来趋势
“未来，哪个国家能领先占领脑科学和类脑研究的高地，很大程度上要看谁能率先实现基础研究和产业融合发展。”
站在时代转折的当口，我们应当如何行动，才能不负众望、乘势而上？
中国脑计划布局可以划分出以下三个领域：脑疾病防治研究、脑机接口研究和类脑智能研究。
1. 脑疾病防治
根据世界卫生组织的统计，包括各种神经类和精神类疾病在内的脑相关疾病，是所有疾病里社会负担最大的，占到了28%，超过了心血管疾病和癌症。
青少年神经发育性疾病，如儿童智力障碍的发病率约千分之一；我国自闭症患儿人数已过百万，受自闭症困扰的人群可能达千万。中青年情绪精神类疾病，抑郁症的发病率超过4%，患者人数超过3000万。中国已进入老龄化社会，脑血管意外及阿尔兹海默症、帕金森病等多种神经退行性疾病极大威胁了我国超过2亿的60岁以上人口。
对重大脑疾病、缺陷的早期诊断和干预，如少儿期的多动症、自闭症；对情绪功能障碍的预防和缓解，如青壮年期的抑郁症、焦虑、成瘾；对各种与老龄化相关的脑疾病的防治，如老年期的阿尔茨海默症和帕金森症等；将会成为未来数十年脑科学领域研究的热点，以及全社会关注的焦点。
在脑疾病防治领域的任何发现和发明，都将为提高人类生活质量，发展人类社会做出巨大贡献。
2. 脑机接口领域研究新进展
脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI），可以理解为一种大脑与外部世界全新的互动方式。
简单地说，我们可以通过脑电、肌电以及其他的生理测量设备，实时获取特定任务下的人体神经生理信号，并通过计算机实时处理分析生成外部设备可识别的指令，或者通过人-机交互界面直接将加工信息反馈给大脑，实现意念控制硬件，语音解码，意念打字，神经反馈等多种人-机交互应用。
脑机接口技术的原理（以脑电为例）是通过信号采集设备对脑电信号进行放大、滤波、模数（A/D）转换等处理，从而将微弱的原始脑电信号转换为可以被计算机识别的数字信号，然后进行预处理，并提取模式特征，再利用机器学习对这些特征进行模式识别，最后转换为控制外部设备的具体指令，实现对外部设备的控制。
脑机接口主要分为：侵入式、半侵入式和非侵入式（脑外）。三种类型的脑机接口技术各有其优势利弊，近年行业先行者们在其专注的优势技术领域带来了多项令人侧目的重大革新与突破。
“科技男神”马斯克将侵入式脑机接口再一次推向高潮……
美国当地时间7月16日，特斯拉创始人马斯克为其投资的脑机接口初创公司 Neuralink 召开了一场发布会，宣布公司已经研发出了一套脑机接口系统，只要用一台神经手术机器人（缝纫机）向大脑内植入4-6微米粗细的微细柔性电极，就能直接通过USB-C接口读取精准的大脑信号，使得身体不自主的病人，能够控制手机或计算机等电子设备，听到自己的声音，形成记忆等等。
Neuralink这项脑机接口技术是侵入式的，其创新点在于：
第一，利用超级缝纫机进行无痛激光植入手术。当然无痛激光手术并不算创新，但把头发丝四分之一直径的微丝电极绕过血管植入大脑皮层内部却是一项创举；
第二，Neuralink公司制作的微型处理芯片N1。这虽然是一款传统构架的芯片，但是它能连接着上万条微丝电极高效地处理捕获到的信息并以高带宽将信息传输到外部计算机。
埃隆马斯克此次发布会的一个重要作用就是把曾经只能在实验室进行的复杂化操作流程进行了工程化的落地，使得这项前沿科技更进一步地贴近人类的现实生活。埃隆马斯克的个人影响力及其团队实力无疑将加速吸聚更多高新技术人才和资本投入这个行业及其公司。
脑机接口技术正逐渐步入成熟期，实验室和医院在多年前就开始探索和尝试为病人植入电极来实现一些精细的控制和诊断，但要把这项技术从实验室“搬出来”，后续仍然有一些工程问题需要解决。
比如感染、电极与胶质细胞共生带来的免疫效应、设备和耗材的更换和维护、临床人体试验的效果、精细信号解读带来的数据安全隐患问题等等。
当然，这条路的正确性是毋庸置疑的，因为随着材料技术，纳米技术，量子计算技术的不断演进，这些领域都会给脑机接口带来革命性的助推。但对于商业化产品来说，仍然有很长一段路要走。
Facebook半侵入式脑机接口——“意念实时转语音”，解码准确率达到76%
在埃隆·马斯克的 Neuralink 公布「脑后插管」技术不到半月后，Facebook 也迅速展示了他们在脑机接口（BCI）技术上的新进展。不同的是，Facebook 最终想实现的是一种无需在人脑中植入电极的非侵入式 BCI 解决方案。
Facebook从2017年宣布脑机接口计划后，一直支持着多家高校和医院进行相关研究，加州大学旧金山分校的研究团队就是其中一支。最近该校神经外科医生Edward Chang在自然杂志上发表的一篇文章描述了他们的新进展。
右：Edward Chang，左：该实验室博士后学员David Moses
他们应用半侵入式脑电(皮层脑电图，ECoG)技术，将电极放置在大脑皮层和颅骨之间的夹缝中，从而在不损伤大脑的前提下，用包裹大脑的方式尽可能多地捕获大脑皮层的神经电信号。
半侵入式脑电技术已经有相当长的技术积累，但是这次UCSF的革新并不在于其植入技术，而在于他们引入了现代人工智能中常用的自然语言处理(NLP)技术，通过加入上下文语义的推理，把符合问答逻辑的词与用户大脑信号所对应的发音特征做匹配，从而大幅度提高对大脑信号对应单词发音猜测的正确率。
但是，要想真正实现Facebook的宏大愿望 --“读心术”还有几个障碍需要跨越：
1. 通过技术改进和材料的变革，将半侵入式ECoG替换为非侵入式便携设备，并保证相近的信号精度。
2. 脑电信号对应的发音想象依然需要大量的模型训练才能实现，这需要系统有强大的算力，并且每个用户都需要花足够的时间去进行问答发声产生训练数据。由于每个人的思维模式都有较大差异，所以个性问题的存在导致难以利用共性模型去解决个性问题。
虽然有局限和障碍，但这也给整个脑机接口行业提供了一个良好的思路和实验可行性的支撑。
非侵入式脑控机械臂“更快速流畅”——美国卡内基梅隆大学CMU贺斌团队研究进展
前段时间卡内基梅隆大学CMU的贺斌团队在自然杂志上发文表示在非侵入式脑机接口领域取得了重大进展，这一次他们主要的改进就是通过新的传感技术和机器学习技术改善了脑电信号的信号质量，本质上是增加了一组可以取得大脑神经影像的微型设备再配合传统的全脑电帽进行信号获取，属于神经影像和脑电结合的产物。类似的思路其实很多实验室和大学也都尝试过，比如通过近红外功能成像和脑电结合的方式进行多模态脑神经信号识别。
其实5年前，贺斌在明尼苏达大学时期就已经完成了对无人机的纯脑电控制，只不过操控者需要进行长时间的训练，而且控制时间也比较短。这次他在CMU的改进除了加入了神经影像辅助之外，还使用了一种新的人工智能追踪技术辅助进行目标连续识别。这些技术综合起来就显著提高了识别精度和连续识别有效性。
通过这个实验，我们可以看出，对于噪音问题担心最多的非侵入式的脑机接口技术，其实只要配合恰当的降噪滤波算法确保脑电信号的纯净度，并辅以有效的人工智能算法，非侵入式脑电信号的识别和匹配就可以达到相当高的精度，甚至在某些场景下可以达到侵入式的识别效果。而非侵入式的脑机接口技术是我们普通大众最容易接受而且最容易落地商业化的。我们在此可以得到一个启发：以数据驱动确保辅助模型的功效为前提，非侵入式的一些弊端和顾虑可以得到弥补和排除。
3.类脑智能研究新进展——清华天机芯片
清华大学类脑计算研究中心最近在《自然》杂志上发文表示他们制作了全球首款异构融合类脑芯片——天机芯片。
这篇名为《面向通用人工智能的混合天机芯片架构》的论文展示了一辆由新型人工智能芯片驱动的自动驾驶自行车。试验中，无人自行车不仅可以识别语音指令、自动控制平衡，还能对前方行人进行探测和跟踪，并自动避开障碍。
这款芯片的研发历时七年，给我们带来了一种全新的过渡思路。他们将传统的计算机神经网络与模拟生物的神经网络进行了交叉融合，用来分别实现现在相对成熟的大数据量大标注的高精度运算以及未来将重点发展的小数据量小标注的决策运算。
现在的计算机神经网络比较适合做图像识别和自然语言处理，这两个领域都需要大量的高质量数据标注，而对识别精度的要求也日渐提高。但这种模式是以计算机自己的特性为基础借鉴人脑神经网络的工作模式进行计算，但究其本质还是利用计算机的强大算力，只是从大脑的神经元的工作模式得到改进算法模型的启发。
而人类大脑真正的工作模式是这个芯片的另一部分--模拟生物神经网络，这部分是以脉冲神经网络方式工作的，可以实现低功耗运行、计算和存储兼备的功能，可以进行快速决策和非精确计算。
这套芯片的难点在于两套完全不同的编码机制的融合该怎样分配任务，怎样进行信息传递和共享，并且在实时性方面又能满足需要。
近几年来，像IBM，intel，高通，AI-CTX等都先后推出了纯模拟生物神经元的芯片——类脑芯片。现阶段的类脑芯片尽管已经使用特殊材料去模拟神经递质的复合式信息，但仍没有办法达到生物有机体的传输信息量，更无需提生物大脑还能够根据情况抑制部分神经元活动从而降低功耗这样的智能节电模式了。
诚然，异构类脑芯片的推出，给现在的计算机芯片向高性能类脑芯片的过渡提供了一个非常棒的思路。
03 脑机接口技术应用广阔，“钱景”可观
在医疗健康方向，BCI机器人可以帮助中风、癫痫等患者做相应的恢复训练；帮助老年人控制轮椅、家庭电器开关，紧急呼叫等；帮助残障人士用意念控制义肢，重获“运动能力”；未来甚至能够帮助丧失部分感知能力的人重获视、听、触觉。
在心理健康方向，BCI产品可以通过实时神经反馈进行冥想训练，从而达到镇静减压的效果。《时代周刊》报道，乔布斯、科比等名人效应将冥想减压带入公众视野，因效果显著、简单易行在北美流行，国内市场更是潜力无限。
在教育领域，BCI系统可以通过对学生进行实时的脑电波检测和注意力训练，提升注意力品质和学习效率，课堂教学检测系统可以帮助教师根据学生学习状态调整教学进度和任务。
在智能家居方向，BCI系统可以通过脑机接口解码出的脑电信号智能调控家电，如卧室灯明暗和颜色、香薰浓度和类型、音乐种类和音量、按摩椅振动频率及模式等等。这一切完全取决于人体自身的精神状态以及预期效果，“意念改变环境，创造环境，适应环境”。
在军事方向，可以通过脑机接口产品智能控制无人机、无人车等，从事危险任务，提升军队整体和单兵的作战能力。
这些都是脑机接口垂直领域的应用，现大多数已得到产品化的落地与商业化的推广，前沿科技与基础产业的结合给市场带来了一抹新意，“智能体验时代”顺应了人们对于五感刺激的需求，人们实实在在地体会到了“科技改变人类生活”的好处。
根据第三方研究机构评估，仅从脑机接口设备这一维度的市场规模预计五年内达到25亿美元。而脑机接口前沿技术将带动多项产业的变革与发展，五年内达到数千亿美元，其中：ADHD脑机接口反馈治疗460亿美元，大脑检测系统 120亿美元，教育科技 2500亿美元，游戏产业 1200亿美元。
全球脑机接口领域发展里程碑：
1.DARPA 拨款 6500 万美元用于脑机接口研发
美国国防高级研究计划署（DARPA）开始了其“神经工程系统设计计划”（Neural Engineering Systems Design，简称NESD），该计划目标是制造能够连接一百万个神经元的高保真大脑植入芯片，这些芯片不仅能够记录脑电信号，还要能够将信号反馈给神经元，失明和失聪的人通过芯片重获光明、恢复听力指日可待。
2.谷歌，亚马逊投资进军脑机接口领域
2018年5月位于纽约的初创公司CTRL-Labs已经完成了2800万美元的A轮融资，投资方有亚马逊的Alexa Fund、谷歌母公司Alphabet旗下的GV等。据了解，CTRL-Labs主要是为AR/VR和机器人研发下一代的神经界面。他们的轻量级皮肤接触传感器截取接近于输出点的信号，并且通过蓝牙把信息传输至PC和智能手机，帮助AR/VR体验开发者，以及制造工业和机器人行业的界面设计师把技术集成至他们的应用之中。
3.国内市场：
中国电子、鼎辉投资、光大控股、华登国际也投资给了非侵入式脑机接口产品——智能头环和机械臂，帮助残疾朋友回归到日常生活中。
随着大量资本的加入和技术的高速发展，脑科学领域和人工智能不断进化，脑机接口的研究进程也在飞速提升。无论是帮助残障人士重获“运动能力”，还是实现人类能力增强，抑或是打造下一代社交平台，大家都带着各自的愿景推动着人类进步，脑机接口将会引领着众多行业在以提升人们生活质量的初心上绽放异彩。
“AI+产品，应用才是硬道理。”
04 如何将脑科学领域技术“落地”？这是我们最关心的事……
大脑的奥秘是亘古至今人类心心念念但仍不得解的神秘地带，是人们灵魂深处对未知自我的向往与渴望，是承载未来希望的通关指南。每个阶段的脑科学都意义非凡。
全球畅销书排行榜上，各种题材的心理学科普书籍都位列前茅。普通民众对“我”的追求已不再停留于对物质层面的满足，而是精神层面“我”的不断丰富和饱满，人们更希望准确地洞察和了解自我。通过设备、仪器定量监测和评估自己的身心状态也为智能时代脑科学研究带来了发展的灵感和动力。
对未知的“不确定感”和“不安全感”敦促着人们不断积极向上，追求卓越，因而压力、焦虑成了这个时代人的通病。尤其在中国，大部分人都处于压力之下，困顿之中。小孩有升学压力，成年人有职场压力和生活压力，老年人有健康压力。因而，“舒压”，“平复情绪”，“保持高效专注”成了都市人急于解决的主要困扰。
易念科技（深圳）有限公司研发的第一款智能穿戴设备心影SOULINK——非侵入式脑机接口系统，能够检测人体前额区域脑电波，并通过算法将原始信号解译成冥想值、专注值、压力值和疲劳度，用户可以清楚直观地了解到自己的精神状态。同时建立共有模型和私人模型双向驱动，集成生理检测、状态识别与实时反馈三大自主研发技术，结合心理量表，生成综合评估报告，让用户精准掌握真实的身心连结状态。
2019年6月，易念初代脑电头箍心影SOULINK开模量产，同时肌电手环定型；2020年研发升级版肌电产品（助力系统和机械臂）和健康检测系统上线；2021年助眠仪和VR脑电；2022年脑电神经反馈设备；肌电神经反馈设备和多模态测谎系统面世。三年九款设备的倾情打造，靠的是易念整个团队脚踏实地、专注地投入于脑机接口技术的革新与突破，致力于提升人们生活质量。
当你工作劳累需要释放，当你效率低下需要专注，当你抑郁焦虑需要呵护，请你戴上心影SOULINK头环，连接APP，尽情地独享属于你的美好时光。在这里，“神经反馈+正念冥想训练”将会帮你精准释放脑内的压力。
同时心影SOULINK配套的注意力训练系统，能让小朋友们在家就能提高注意力，家长可以根据综合报告找到适合学生的学习方法从而提高学习能力。
此外，对于长期处于高压状态，需要经常作出谨慎决策的领导者、金融从业者、律师和医生们，我们也打造了一款简单高效的专注力应用，结合脑电情绪指标，帮助他们随时随地效率倍增。
易念的使命与愿景
作为一家初创的脑机接口公司，我们正处在全球新一轮科技革命的风口浪尖，传统的基于冯诺依曼计算机构架的人工智能受限于天然的瓶颈，无论算法如何突飞猛进，也只能在诸如图像识别和自然语言处理之类的专用领域一路狂奔，始终无法摆脱工具的宿命。而真正的能够处理复杂感知交互，并且具备推理和判断决策，能够自我演进，具备元认知和元学习机能，可以自我修复，甚至产生或者模拟意识的通用智能产生的最迫切需求，就是我们对生物大脑的认知。这对于任何一家业内公司来说都是最重要的任务，因此，我们需要做好人类科技通向未来的桥梁，通过不懈的探索彻底把生物智能的本质进行复现，并且反过来影响大脑和实现类脑智能。
我们并不是孤军奋战，也不是这个领域的拓荒者，我们是站在巨人的肩膀上。伴随着心理学，认知学，神经工程，计算机，统计学，通信技术，材料技术，量子技术的同步发展，神经学发展已经经历了近百年时光，到如今，我们终于能够开启探索人类自身大脑工作机制的新篇章。而易念科技将会从非侵入式技术着手，走数据驱动方向，用端云协同边缘计算的方式构建系统，处理共性和个性的问题。无论是海量人群的横向使用数据，还是个人长期的纵向使用数据，我们都有针对性的模型进行处理和进化，并且妥善处理了数据隐私和保护问题。
虽然目前的脑机接口技术都是黑盒模式，相信将来在材料技术和量子技术发展的推动下，我们终将从功能走向结构从而彻底实现脑机融合。我们现阶段的重点是电极材料，实验范式，解析算法。随着时间的推移，其他行业的不断进步，我们会逐渐调整侧重使这三个领域均衡发展(现阶段我们在材料，实验，算法上的优势分别是弱，中，强)。我们将来的目标是实现真正高精度的解析，并且能够使用自研专用芯片形成场景方案，从而能够精确的进行神经反馈。为精神类疾病的诊断和治疗，类脑智能的推进做成重大贡献。
脑机接口的研究虽然还处在早期阶段，但是这已经是全世界全人类关注的焦点技术了，也暗藏着难以估量的市场。所以，在现阶段已经可以实现的技术不断落地的过程中，仍然需要全领域全学科倾力贡献，资本持续长线投入。在技术逐渐变现的过程中，所有人都要保持耐心和信心，因为这是一项关乎人类未来的使命。
市场环境正在悄然转变风向，前沿科技不断成熟，等待开花结果的一刻。
供稿 | 阿懒·图灵
编辑 | Joy
校稿 | 喻明恒
参考文献
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4. 韩雪, 阮梅花, 王慧媛, 袁天蔚, 王超男, 傅璐, 陈静, 王小理, 熊燕, 张旭. 神经科学和类脑人工智能发展：机遇与挑战. 生命科学, 2016, 28(11): 1295-1307.
5. 《「深度解析」一文看懂脑机接口技术的现状与未来》
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