陈根：传统芯片架构，撑不起下一代脑机接口？

文/陈根

进入2026年，随着脑机接口技术进入发展快车道之后，必然在技术上会有一个跃迁。其中一个方向，就是脑机接口（BCI）的通道数，会从当前的千级向十万级跃升。此时，大脑产生的数据量就会达到PB量级。传统冯·诺依曼架构的计算芯片在处理这些高密度、非线性、强噪声的信号时，正面临着严重的“功耗墙”和“延迟墙”。

因此，脑机接口要想有进一步的突破，需要在芯片层面进行突破。不再是依赖当前的芯片技术，而是要朝着类脑芯片（Neuromorphic Chips）方向发展，通过在底层硬件上模拟生物大脑的脉冲编码与分布式处理逻辑，成为了解决海量数据吞吐的“神经中枢”，才能真正的实现脑机接口技术的设想。

那么类脑芯片如何处理大脑的海量信号？下面我们就来探讨一下其处理海量信号的核心机制：

一、 脉冲编码（Spike Coding）：从“海量比特”到“事件触发”

传统数据处理是将大脑信号进行高频采样并转化为连续的数字比特流，产生大量冗余，但是类脑芯片能够对这种机制实现修正，主要体现在以下两方面：

· 稀疏性处理（Sparsity）： 类脑芯片采用脉冲神经网络（SNN），仅在神经元电位达到阈值发出“脉冲”时才进行计算。在大脑静息或信号无显著变化时，芯片处于近乎零功耗的监听状态。

· 数据大幅压缩： 通过将复杂的电压波动编码为时间点上的脉冲，数据量在采集端就被压缩了10-100倍。这意味着芯片不需要处理完整的原始波形，而只需处理“何时发生了什么”，极大地缓解了高密度通道下的带宽压力。

二、 近存计算（Near-Memory Computing）：瓦解“通讯瓶颈”

在处理海量通道信号时，传统芯片最耗电的操作不是计算，而是数据在存储器和处理器之间的搬运，而类脑芯片就能最大程度的降低这种能耗的浪费，主要体现在：

· 存算一体架构： 类脑芯片将计算单元（神经元）与存储单元（突触）高度集成在一起。10万个通道的信号在局部突触中直接完成权重加权，无需通过系统总线频繁调用外部内存。

· 低功耗植入： 这种架构将能效比提升了数千倍，使得芯片在处理海量数据时产生的热量极低。这是实现“全植入式、无散热风险”高密度脑机接口的物理前提。

三、 硬件级自适应：应对信号的“不稳定性”

大脑是一个动态系统，电极捕获的信号会因神经重塑、电极位移或炎症反应而不断“漂移”，这也是目前临床中最现实的挑战。但借助于类脑芯片，这种情况将会获得最大程度的改善，比如：

· 在线突触可塑性（On-chip Plasticity）： 类脑芯片支持硬件级的STDP（脉冲时序依赖可塑性）算法。它不需要将数据传回云端重训模型，而是能在运行过程中根据新信号特征自主调整内部突触权重。

· 鲁棒性补偿： 当数万个通道中的部分电极失效时，类脑芯片的分布式结构能通过其他神经元路径自动代偿，确保整体解码精度不因局部高密度数据的丢失而崩溃。

四、未来，类脑芯片处理流程的演变

当类脑芯片获得突破与应用之后，未来，脑机接口的信号处理流程，将会进化为一种“分级防御”体系，其特征如下：

· 边缘端初步清洗： 类脑芯片在电极丝末端直接过滤掉90%的背景电噪声。

· 脉冲特征提取： 在毫秒级时间内，芯片识别出特定频率的神经震荡（如mu节律或beta波）。

· 分布式并行解码： 将10万通道拆解为数千个微型神经丛，并行输出意图向量，最终汇聚为精确的控制指令。

五、从“暴力计算”转向“优雅共生”

类脑芯片对于高密度脑机接口的重要性在于：它让机器学会了大脑的语言（脉冲），而不是强迫大脑去适应机器的逻辑。这一点的变化非常重要，是从根本上改变了脑机接口的编译逻辑，真正的实现在保障人的意识主权的前提下，让技术服务于人。

同时，通过将计算推向信号产生的第一线（边缘计算），类脑芯片不仅解决了海量数据的处理难题，更重要的是，它极大地缩短了从“产生念头”到“机械执行”的反馈延迟，为实现真正的、具有本体感（Embodiment）的神经修复铺平了道路。