「腦機接口」不僅是「小學生監控頭環」，它遠比咱們想象得靠譜

近日，人民日報在科技板塊上刊登了一篇關於人工智能相關技術在航空、製造、零售、醫療等領域中落地應用並取得顯著成就的報道。文中指出，通過與實體經濟的持續融合以及在民生領域的普遍應用，人工智能的發展速度愈來愈快，同時也不斷改變着人們的生活方式。

值得一提的是，這篇報道還特別提到了由 BrainRobotics 公司推出的肌電假手產品以及一位殘疾女孩藉助肌電假手的幫助完成鋼琴演奏的事蹟。BrainRobotics 是一家來自美國波士頓並專一於將腦機接口技術應用於醫療領域的科技創業公司，從 2016 年開始研發肌電假手產品，目標是利用腦機接口技術來改善殘障人士的生活現狀。

去年 11 月，在央視綜合頻道的《加油！向將來》節目中，一位在兩歲時就由於意外而失去了右手但又十分熱愛音樂的女孩林安露，提早通過半年時間與 BrainRobotics 肌電假手的「磨合」，最終經過意念控制肌電假手與鋼琴演奏家郎朗以四手聯彈的方式完成了《乘着歌聲的翅膀》的演奏。

取得關鍵進展的一年

腦機接口技術今年在全世界範圍內彷佛出現了井噴式的發展。最新一代的 BrainRobotics 肌電假手此前在今年 1 月份舉行的 CES2019 展會上亮相時，贏得了 CES2019 創新大獎併入選了 CES 名人堂，吸引了很多媒體的關注。九歲時因意外爆炸而雙手被截肢的全國殘運會冠軍倪敏成，在展會現場爲參會者演示了肌電假手的操做過程。BrainRobotics 還計劃在 今年內開始小規模試產。

7 月 16 日，由太空探索技術公司 CEO 及 CTO、特斯拉公司 CEO 埃隆·馬斯克創立的腦神經技術公司 Neuralink 在舊金山召開發佈會，並首次對外公佈了其在腦機接口技術方面取得的進展以及將來的一些計劃。 Neuralink 開發了一種可擴展的高帶寬腦機接口系統，由一個微型機器人以及只有 4 至 6 微米粗細的柔性線路組成。微型機器人可將柔性線路插入大腦組織並從神經元中提取相應的信息。該系統共有 3072 個電極，分佈在大約 100 根柔性線路上。Neuralink 還計劃從 2020 年開始進行臨牀試驗。

8 月 20 日，2019 世界機器人大會在京開幕，而由國家天然科學基金委信息科學部、中國電子學會、清華大學醫學院共同主辦的「2019 世界機器人大賽——BCI腦控機器人大賽暨第三屆中國腦機接口比賽」總決賽也在同期進行。此次賽事總體分爲，比拼我的使用腦機接口設備能力的技能賽，以及比拼團隊設計與優化腦機接口相關算法能力的技術賽兩部分，共有 2000 多人次參加了技能賽，400 多支隊伍參加了技術賽。在參賽規模上，此次比賽比往屆要大得多。

9 月 23 日，社交網站 Facebook 宣佈將收購來自紐約的神經接口技術創業公司 CTRL-Labs。CTRL-Labs 開發的神經接口平臺 CTRL-kit 可經過差動肌電圖並藉助輕量級皮膚傳感器的測量，提取清晰的神經元信號，再結合人工智能算法的識別，以便將人的意念轉換爲機器的行動。實際上，早在 2017 年，Facebook 的前沿產品研發團隊 Building 8 就表示將來將經過非侵入式可穿戴設備讀取人的腦電圖來改善人機交互體驗，並實現依靠意念從人腦向外傳輸語句的功能。

10 月 17 日，在美國視頻網站 YouTube 上發佈的一段關於「高位截癱患者用意念玩最終幻想 14」的視頻，在不到一個月的時間內得到了超過 15 萬次的播放量以及 4100 多個贊。美國賓夕法尼亞州立大學納米制造專業的學生 Nathan Copeland 由於 15 年前的一場意外車禍而形成了高位截癱，胸部如下包括四肢不再能動了。4 年前他加入了一個由美國匹茨堡大學發起，由 Michael Boninger 與 Andrew Schwartz 兩人領導的腦機接口技術研究項目，並經過在大腦中植入電極陣列，實現了直接利用意念控制遊戲中的人物。儘管目前只能在遊戲中進行一些很是簡單的基礎操做，但仍然是一個很是重要的突破。

而最近，上文所述的 BrainRobotics 的母公司，是一樣來自美國波士頓的 BrainCo，而 BrainCo 公司正是本月初曾在坊間引發熱議的「賦思頭環」的製造商。賦思頭環其實是 BrainCo 於 2015 年開始研發並在 2018 年上市銷售的我的家庭版頭環 Focus1，它利用腦機接口技術經過按期的神經反饋訓練，來幫助用戶開發大腦並提高工做或學習效率。此外，BrainCo 本週還在「英國《金融時報》2019 年度中國高峯論壇」上，入選了「英國《金融時報》中國創新企業俱樂部」。

不是新技術但也並不簡單

對於腦機接口相關的研究，最先可追溯到 1924 年人腦電波活動的發現以及對腦電圖的開發與應用。1973 年，美國加利福尼亞大學洛杉磯分校教授 Jacques Vidal 首次提出了「腦機接口」的概念，人類對腦機接口的研究已經快 50 年時間了。

腦機接口與腦電波雖然是前沿性的研究，但其實也並無多麼神祕。腦電波是大腦活動時，大量神經元同步發生的突觸後電位，經總和造成的生物電。腦機接口研究的就是如何經過技術手段收集腦電波信號再轉換爲機器能夠理解的控制指令。

目前，除了上述的幾家公司之外，還有很是多的企業與機構在研究腦機接口的商業落地問題。按照收集腦電波信號方式的不一樣，這些公司的研究方向大體可分爲侵入式與非侵入式兩類，其中上文所述的 Neuralink、匹茨堡大學的研究項目在前者範疇內，而 BrainCo 及 BrainRobotics、CTRL-Labs 則屬於後者。

2019 世界機器人大賽——BCI腦控機器人大賽暨第三屆中國腦機接口比賽賽事專家委員會副主任、清華大學醫學院生物醫學工程系教授高小榕此前在接受採訪時表示，目前腦機接口技術已經進入第三階段。其中第一階段是科學幻想階段，第二階段是科學論證階段，而第三階段討論的是用什麼技術來實現人機的對接。

以 BrainRobotics 肌電假手爲例，肌電假手除了能夠幫助殘疾人恢復運動能力之外，還能利用重建感知反饋，爲其帶來肢體從新長出來的感受。

經過基於肌電的方式來控制假手，具備可控性強、實現難度較低、操做方式更符合天然習慣等特色。肌電假手可經過採收集、處理人體肌肉運動產生的表面肌電信號，再經由深度學習算法的識別與轉譯，來實現對假手的控制操做。目前 BrainRobotics 已迭代至第四代並計劃於今年末進行量產。

實現這一切，耗費了 BrainRobotics 團隊近 3 年的時間，其中核心算法的設計就用了 2 年。

將來發展仍將充滿挑戰

不管是侵入式仍是非侵入式，腦機接口技術在將來的發展道路上仍將面臨重重困難。較爲完善的腦機接口系統，必需要作到很是精準且儘量多的收集腦神經活動信號，還要在硬件設備自身的干擾下，分辨出不一樣的神經單元分別在作什麼不一樣的工做。另外，因爲人類對大腦的絕大多數神經活動過程都缺少深入地瞭解，所以腦電波識別算法的設計也是一大難點，如何在收集腦電波信號以後將其正確地轉化爲機器的動做，也就是人腦想的和機器作出的動做相一致，還是如今還須要進一步解決的問題。

除此以外，腦機接口的發展還將不可避免地受到市場接受度的影響。 BrainCo 及 BrainRobotics 的創始人韓璧丞在本月初進行的亞布力中國企業家論壇 2019 廣西大健康產業峯會上表示，儘管其團隊在國外已經進行了多年的腦機接口底層技術研發工做而且打造了不少成功案例，但目前感受最困難的地方，其實仍是如何讓人們真正理解並接受腦機接口。確實，在沒法徹底保證成功的前提下要在腦中植入芯片與傳感器，或是戴上頭環感受本身正在被監視，並非很是值得確定的用戶體驗。

因而可知，腦機接口在經歷了長時間的發展以後，仍將面臨更多障礙，腦機接口技術公司也不得不繼續探索合適自身的生存之道。