声、光、电、磁：多模态非侵入式脑机接口正在形成一套“物理操作系统”

过去谈非侵入式脑机接口，核心问题通常只有一个：不打开颅骨，能否读到足够清晰的脑信号？

产业因此长期围绕EEG电极、放大器和分类算法展开。但当脑机接口从实验演示走向康复、精神疾病干预和长期交互，单一模态的短板开始暴露：读得快的不一定定位准，定位准的不一定触达深，能够刺激的又未必能同步记录。

围绕电、光、声、磁四种物理机制，非侵入式脑机接口正形成更完整的框架：电与磁捕捉神经活动的快速变化，光提供血流动力学状态，超声承担深部、聚焦式写入，算法则完成状态估计、模态融合与闭环控制。多模态的意义，不是把更多传感器堆在头上，而是组织大脑不同时间尺度、空间尺度和深度的信息。

常见EEG电极（micromachines）

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电：最成熟、也是最先形成产业基础的一条路线

EEG测量大规模神经元活动在头皮形成的电位变化，具备毫秒级时间分辨率，硬件可穿戴、成本相对可控，因此成为脑控拼写、轮椅、机械臂和神经反馈最常见的入口。2025年《Nature Communications》的一项研究已利用非侵入式EEG实时区分单根手指的运动执行与运动想象，并驱动机器人手指，说明其控制粒度仍可被算法继续推进。

但EEG的物理上限同样清晰：信号穿过脑脊液、颅骨和头皮后被衰减、扩散，源定位存在典型逆问题；眼电、肌电和环境噪声又会覆盖微伏级脑电。今天EEG性能的提升，越来越少来自“多加几个电极”，更多来自自监督预训练、跨被试迁移、时空频建模和在线校准。电路径正在从传感器竞争转向数据与模型泛化竞争。

“电”也能够写入。tDCS、tACS等经颅电刺激可改变皮层兴奋性，为康复和认知调节提供低成本入口。但刺激电流远高于EEG信号，容易造成放大器饱和和伪迹。真正的闭环系统需要刺激—记录交替、快速伪迹消除，并根据实时脑状态调整参数。电路径的下一阶段，不只是“读得更准”，而是形成可验证、可个体化的闭环控制。

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光：稳健性和空间信息的补充方案

fNIRS利用近红外光测量氧合与脱氧血红蛋白变化，读取的是神经活动引起的血流动力学响应，而非神经元放电。这决定了它与EEG的分工：EEG回答“刚刚发生了什么”，fNIRS更适合判断“某个脑区是否持续进入任务状态”。

它的优势是设备可移动、对电磁环境不敏感，并能提供较直观的浅表皮层空间信息；局限则是血氧响应通常滞后数秒、穿透深度有限，而且头皮血流、呼吸、心率和运动同样会形成噪声。因此，将fNIRS简单描述为“抗运动伪影”并不准确，真正决定可用性的，是短通道回归、光路设计和实时去噪。

这也是EEG-fNIRS成为最现实的混合方案之一的原因：前者提供快速触发，后者提供慢变量校验，可降低单一EEG的误判。对于卒中康复、运动想象训练和长期神经反馈，系统不应只追求瞬时分类准确率，还要估计参与度、疲劳和激活稳定性。光路径让脑机接口从“识别一次指令”走向“理解一段训练过程”。

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声：第一次把非侵入式接口推向深脑

低强度聚焦超声可通过相控阵在颅内形成焦点，并以机械作用影响离子通道、膜张力和神经网络活动。与主要作用于皮层的经颅电刺激相比，超声最大的想象空间是无创触达丘脑、基底节等深部结构。2025年《Nature Communications》报道的256阵元头盔式系统，在个体化声场规划和实时fMRI监测下，对人类外侧膝状体及其连接的视觉皮层实现选择性调控，为深部精准刺激提供了概念验证。

来源：格式塔

但超声尚未进入确定性成熟期。颅骨会造成吸收、反射和相位畸变，个体骨厚与骨密度差异意味着声场必须个体化计算；剂量、占空比、脉冲重复频率与兴奋或抑制效应之间，也尚缺统一参数学。更需要区分“超声写入”和“超声读取”：前者已有越来越多人体研究，后者通常依赖功能超声检测血流变化，成人完整颅骨仍是重大工程障碍。

资本正在提前押注这一入口。Merge Labs于2026年以2.52亿美元启动，Nudge在2025年完成1亿美元A轮；Openwater累计融资1亿美元，Forest Neurotech获得1400万美元资助。中国格式塔科技则在2026年累计融资5.7亿元。融资不能替代临床证据，但它释放了一个信号：超声被视为可能同时承担深部成像、调控与闭环接口的平台技术，而不只是另一种理疗设备。

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磁：高质量读取与成熟医疗写入的双重支点

磁路径包含两套方向相反的系统：MEG读取神经电流产生的微弱磁场，TMS利用变化磁场在脑内感应电流。MEG同样具备毫秒级分辨率，且磁信号受颅骨传导影响较小，更适合高质量源定位。

Meta在2026年公布的Brain2Qwerty v2，使用MEG实时解码受试者打出的自然句子，平均词准确率61%，最佳受试者78%。它并非“读心术”——训练数据来自健康人实际打字——但展示了高质量非侵入信号与大模型结合后的上限。

传统MEG依赖低温超导传感器和磁屏蔽室，难以产品化；光泵磁力计OPM可在室温工作并贴近头皮，使可穿戴MEG成为可能，但磁噪声、校准和成本仍是瓶颈。相比之下，TMS临床路径更加成熟：美国FDA早在2008年允许其用于重度抑郁障碍，之后扩展至偏头痛和强迫症。磁因此构成非侵入式脑机中的“高价值医疗坐标系”。

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多模态的终局，在于互补

声、光、电、磁不是四条相互替代的赛道，而是一张“读写—深浅—快慢”矩阵：EEG和MEG适合快速读取，fNIRS和功能超声提供较慢但更稳定的状态信息，tES和TMS主要作用于皮层网络，tFUS则尝试进入深部。

真正可用的系统，很可能是“快速信号负责触发、慢信号负责确认、精准刺激负责干预、算法负责持续估计”的组合。换句话说，多模态的本质不是传感器数量，而是一套控制架构：先判断大脑处于什么状态，再决定是否干预、干预哪里、使用多大剂量，并根据反馈持续修正。

TMS的工作原理

未来竞争的核心不再是某一模态的单项冠军，而是三种系统能力：能否在不同设备和人群间建立统一脑状态表示；能否把刺激伪迹、个体差异和长期漂移纳入闭环；能否针对康复、精神疾病或消费健康，找到性能、成本、舒适度与监管之间的最优组合。

非侵入式脑机接口真正的突破，也许不会来自某一种物理机制突然击败其他路线，而是来自一次系统工程重组：电提供时间，光提供状态，磁提供坐标，声提供深度。谁能把四种物理语言翻译成同一个可计算、可控制、可验证的脑机系统，谁才可能推动这一领域从技术展示走向长期应用。

参考来源

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11861396/

https://www.nature.com/articles/s41467-025-61064-x

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11506513/

https://ai.meta.com/blog/brain2qwerty-brain-ai-human-communication/

https://news.qq.com/rain/a/20260703A0A9NS00

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