近日，苹果Face ID和Vision Pro技术的联合发明人吉迪·利特温参与创立的神经AI公司Hemispheric推出了全新大规模AI脑电模型Descartes，并宣布获得5200万美元早期融资。在国内，多家创业公司反馈的信息显示，AI大模型已可将神经信号解码准确率从传统的60%—70%提升至90%以上。海内外的一系列进展释放清晰信号：人工智能将是解锁脑机接口发展的一把关键钥匙。

脑电大模型成为脑机接口规模化应用的核心驱动力

作为“十五五”期间我国重点发力的未来产业之一，脑机接口是搭建人脑与外部设备直连通道的技术，其发展有赖于人工智能的底层赋能。

完整的脑机交互链路，划分为信号采集、信号转译、人机交互三大环节。其中，电极、芯片负责完成脑电波的物理捕捉与模数转换，而脑电大模型，特别是具备跨任务、跨个体泛化能力的脑机接口基座模型，则是实现神经信号深度解析、意图精准转换的核心运算中枢。以往行业主要依靠人工提取脑电波特征结合浅层机器学习进行解码，针对不同使用者、不同使用任务都要单独训练专属模型，这种高度定制化的技术路径长期走不出实验室，成为制约脑机接口产业落地的关键痛点。

AI大模型技术的突破，使得从根本上改变这一局面成为可能。海量大脑神经活动数据可作为“神经语料”预训练通用基座模型，脑机接口因此就有了“底层操作系统”。再针对新用户、新场景时进行少量微调，脑机接口就有望实现规模化应用。

脑机中文语言解码证明了这套基座模型落地的能力。英文只有不到50种音素，但中文有400多个汉语音节，因此脑机接口解码难度很大。但利用基座模型，在中国科学院上海微系统所李孟团队与复旦大学附属华山医院开展的临床试验中，参与者仅花费100分钟朗读54个汉字即可完成模型个体适配。实测结果显示，模型可外推解码出包含多达1951个常用中文汉字的语句，泛化能力突出。

破解关键卡点 提升脑电数据质量

和训练语言大模型类似，脑电大模型需要大量数据并且是高质量的数据。例如，AI脑电模型Descartes搭载60亿参数，由超过10万名参与者的25万小时脑电与行为数据训练而成。当前脑机接口基座模型的发展瓶颈，在于颅内大脑神经活动数据的规模和质量。

大脑神经活动信号从颅内传递至头皮，需要经过颅骨和脑组织，这个过程中的容积传导和高频衰减，会导致不可避免的数据损耗和信号变形。因此，单纯增加头皮处采集的非侵入脑电数据采集量、升级贴在头皮的传感器硬件，对于训练脑电大模型来说都是“隔靴搔痒”。

而颅内脑电数据虽然质量更高，但当前数据供给却远远不足。一个重要原因在于，此前大部分医疗机构没有意识到这类数据的重要性，癫痫患者在治疗过程中产生的大量颅内脑电数据没有被留存下来，数据储备工作当下还处于起步阶段。复旦大学附属华山医院是全国较早保留并积累颅内脑电数据的医疗机构。正是依托于这些珍贵的数据资源，其脑机接口基座模型才能一步步从技术设想变为现实。预计到今年年底，华山医院将累计采集1000例人类侵入式脑电信号数据。

另一个关键问题是“数据孤岛”——采集设备型号各异，实验范式自成体系，数据存储格式、对外调用接口不统一等问题，使得不同渠道产出的脑电数据难以高效整合。究其根本，是行业标准缺失所致。目前，中国科学院上海微系统所李孟团队正与上海医疗器械检验研究院合作，制定脑机接口数据相关国家标准，预计于2026年底完成国标草案。

脑机接口也将推进AI发展

在AI大模型快速发展的背景下，脑机接口与AI的关系，正在被重新审视。AI不仅是解码脑信号的工具，神经科学本身也可能反过来启发AI发展。

一是从长远愿景来看，脑机接口不仅可以“读取”大脑，也可以“写入”大脑，让碳基大脑与硅基芯片直接对话。人工智能和生物智能各有长短：人脑擅长快速泛化与自主探索，举一反三、直觉判断，这些是AI难以做到的；而AI则可以不知疲倦地处理海量信息、运算速度极快，这种优势人脑也无法企及。若能融合协同，就可以形成更强大的脑机融合智能。

二是AI继续向前发展，需要解决持续学习、分层记忆和长期推理等问题，而这些问题都与神经科学高度相关。人类大脑是经过自然演化验证的通用智能系统。真正理解大脑，不仅可能为神经系统疾病提供新的治疗方案，也能为人工智能发展提供新的理论来源。具体来说，大脑是持续创造新想法、新认知的中枢，每时每刻都会产生现有数据库无法覆盖的全新神经信号，尤其是原始创新类信号。仅依靠固定历史脑电数据集训练的AI大模型，永远无法完整覆盖人脑动态变化的信号与思维模式。如何让大模型在一定程度上模仿人脑高级智能构建可泛化的预演和推算能力，这是未来更为艰巨的挑战。

立足“十五五”未来产业发展窗口期，随着国内脑电数据资源持续积累、行业标准体系逐步完善、产学研医协同不断深化，脑机融合技术将持续拓展多元应用场景。碳基生物智能与硅基人工智能的深度交融，不仅将重塑人机交互形态、培育未来产业新赛道，更将助力我国抢占全球脑科学与人工智能产业的前沿制高点。（记者谷青竹）

编辑：幸骊莎

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