陈根：脑机接口不是快要成熟，而是刚刚撞上硬墙？

文/陈根

脑机接口（BCI）技术的核心在于准确捕捉、处理和解码大脑信号，但当前面临多项技术瓶颈。这些挑战不仅源于硬件限制，还涉及软件算法、生物界面和系统集成等多方面。

随着2026年脑机接口的技术进步，如Neuralink的Telepathy设备更新和生成AI的整合，部分问题会有望得到缓解，但整体瓶颈仍制约着BCI从实验室向临床和商业应用的转型。

根据世界经济论坛的报告，BCI的负责发展需要克服技术障碍，以实现更高的信号保真度和适应性。同时，我们还需要注意的问题在于，低信噪比、过拟合和脑信号非平稳性是主要挑战。下面，我想从信号获取、生物相容性、数据处理、耐久性以及新兴整合挑战等方面进行探讨脑机接口技术面临的挑战。

首先，信号获取的准确性和稳定性依然是首要问题。非侵入式BCI，如基于脑电图（EEG）的系统，虽然易于使用且无需手术，但信号容易受外部干扰影响，包括肌肉活动（肌电伪影）、眼动伪影或环境电磁噪声，导致信噪比（SNR）显著降低。

不可否认，目前非侵入式BCI的主要挑战在于低SNR和低空间分辨率，尤其在EEG和功能性近红外光谱（fNIRS）中。而fNIRS虽然避免了EEG所需的导电胶，但其信号响应缓慢（秒级而非毫秒级），且仅限于浅层皮层活动，无法捕捉深层脑区如海马体或基底节的信号，这限制了其在复杂任务如言语解码中的应用。

此外，脑信号的非平稳性进一步加剧问题：信号模式受疲劳、注意力转移或情绪影响而变化，导致系统稳定性差。这种非平稳性可能使BCI性能在短期内波动20-50%，这种波动就对算法实时适应，提出了更高的要求，同时也就意味着脑意识的读取会更依赖于算法。

侵入式BCI，如Utah电极阵列或Neuralink的线程，能提供高分辨率数据（可记录数千个神经元），但面临信号衰减和退化的挑战。Andersen实验室的2025年报告（适用于2026年现状）显示，Utah阵列在一年内可能损失60%以上的信号，因为胶质瘢痕组织会包裹电极，阻隔神经信号传输。Neuralink的更新报告进一步揭示，即使优化手术，线程退缩问题仍普遍存在，导致信号变异。并且观察到信号质量的个体差异，与解剖变异（如颅内间距）和疾病阶段（如ALS进展）相关。

为应对此问题，我们就看到Neuralink计划将电极数量从1000增加到3000，甚至更多的数量，并探索直接通过硬脑膜插入线程，以减少侵入性并改善信号保留。但这些改进仍需临床验证，且手术风险包括感染和脑损伤。

可以预见，更好的信号捕获方法如柔性电极将成为焦点，但当前技术仍受限于电极与脑组织的机械不匹配。

其次，生物相容性和机械匹配是另一个重大挑战。传统电极材料（如硅或铂铱合金）与脑组织的弹性模量相差数个数量级（脑组织约10 kPa，而硅约100 GPa），导致慢性炎症、组织损伤和微动损伤。这种不匹配是侵入式BCI无法扩展到全脑设备的核心缺陷，因为它诱发免疫反应和疤痕形成。

尽管新兴材料如柔性聚合物、碳纳米管或石墨烯基电极的使用，旨在改善相容性，但面临长期稳定性测试的挑战。同时，侵入式BCI的安全担忧也是一个不可忽视的问题，包括感染、炎症和电极故障，这些问题在2025年仍未完全解决，尽管Neuralink报告显示其系统可维持两年稳定记录。

此外，在低中收入国家（LMICs），材料的可移植性和成本进一步放大这些挑战，因为当地医疗基础设施可能无法支持复杂维护。这让我们看到，平衡侵入性、信号保真度和长期稳定性仍是关键。

数据处理和解码算法的复杂性进一步加剧了挑战。大脑信号高度非线性、时变且个体差异巨大，需要先进的机器学习算法进行实时解码。EEG信号的复杂性要求大量训练数据，但当前算法在跨个体泛化上表现不佳，导致10-30%的用户出现“BCI文盲”现象，即无法有效控制设备。

尽管生成式AI的整合带来了新机遇，如使用变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）生成合成数据以缓解数据稀缺，但也引入新挑战：合成数据的神经生理有效性需验证，复杂模型的计算效率限制了实时部署，且存在情绪伪造等伦理风险。

目前来看，在脑机接口的应用层面，尤其是算法的训练方面，数据稀缺、信号变异性和模型可解释性是机器学习在BCI中的主要障碍。而目前的使用，如果要提高准确度，解码器需每日重新校准，因为疲劳或情绪会影响性能，这增加了用户负担。此外，主体间变异性要求个性化模型，但这需要大量计算资源和数据集，导致可扩展性问题。

耐久性和电源问题是实际部署的障碍。侵入式设备需无线充电，但脑内热量积累可能导致组织损伤或设备故障。这就让我们看到，另外一项技术，即非侵入式BCI依然受到关注，只是同样面临问题，需要克服磁脑图（MEG）等技术的屏蔽环境要求和高成本。

此外，新兴挑战还包括AI与BCI的整合和技术标准化。ITU的2025年会议（适用于2026年）呼吁关注技术风险，如信号变异性和标准协作，以促进全球发展。而就目前的技术发展来看，缺乏多样性试验可能导致算法偏见，影响全球应用。

总体而言，这些技术挑战要求多学科融合，如材料科学、AI和神经科学的结合。未来，通过量子计算、柔性纳米电极和协同学习，可能实现更高保真度的信号捕获和隐私保护，但当前仍需大量投资和国际合作以突破瓶颈。脑机接口的未来远比我们今天所理性的挑战要更复杂。