中国科学院半导体研究所研究员，中国科学院大学岗位教授，博士生导师。研究方向主要为神经接口和脑机交互，研究用于记录或干预神经活动的器件和相关技术。在此基础上，研制高通量、高性能的植入式神经微电极传感阵列器件；研究满足在体环境下使用的便捷式脑电传感材料、器件和对应的安放及信号读出系统。2005年毕业于中国科学院半导体研究所，获博士学位，同年进入中国科学院半导体所集成光电子学国家重点实验室工作。2006年在德国马普微结构物理研究所作为期半年的交流访问。主要从事的研究方向为便携式及植入式电生理传感器件，探索和开发新的神经信号感知和干预方法及相关技术，承担并圆满完成多项国家863、重点研发计划、国家自然科学基金重点及中国科学院先导项目，在国内率先研发出可实用的无创凝胶电极和植入式硅基多通道微电极，目前已在美、韩等多个国家的相关实验室应用。在国内外发表相关论文100余篇，授权相关发明专利15项。

请简单介绍一下您的研究方向和目前的科研情况。

裴为华：我们团队研究方向主要为神经接口和脑机交互，研究用于记录或干预神经活动的器件和相关技术。比如在无创脑机接口的应用中，我们会研制新型电极，然后研究新型电极的佩戴形式、佩戴时间，电极通道数以及信号质量对脑机接口的速度、正确率的影响等。

当前脑机接口蓬勃发展，其中脑电信号的采集被普遍认为是后续研究的基础，目前常用的信号采集方式有哪些？其中已经开始产业化的采集方式有哪些？您比较看好其中的哪些采集方式的应用前景？

裴为华：这个问题涉及脑机接口应用的核心问题，即无创和有创哪种技术最终会胜出。目前来看，还无法判断。尽管无创技术安全性比较好，被市场大众的接受程度比较高，但由于颅骨的阻隔，所以我们能够取到的信号量（不是信号质量）、信号带宽非常有限，不到100赫兹，而低频的信号很难提取出比较丰富的信息。

其次要考虑信噪比，只有电极和皮肤接触得很好时，才会有比较好的信噪比。无创技术采集信号时既有来自于运动的噪声，还有身体内在的噪声（除脑电信号外，还伴随着肌电和心电信号），尽管大部分情况下这些信号是可以去除的，但我们不排除在一些特殊的应用场景下，这些内源性信号会对脑电信号产生较大的干扰。

无创脑电在采集上的瓶颈是，如何让电极既可以轻松快捷地佩戴，又有很好的信号质量。除此之外，无创脑电的带宽是有限的，所以现在大部分的无创脑机接口不是直接解码信号，而且需要将信息赋予一定意义，才能做脑机接口。

至于有创的信号采集方式，从外到内可以分为几个层次。一种是动物身上经常使用的皮下EEG电极，信号质量相对稳定。再就是颅骨下ECoG电极，可以提取ECoG信号或场电位信号，由颅骨屏蔽掉大部分从皮层发出的高频信号，所以一旦能够进到颅骨以下，就能够提取出频率比较高的信号，颅骨以下信号的频率和空间分辨率都会有所改善。再往里是扎到皮层中、深入到核团里的记录电极，可以记录spike（锋）信号，提取到单个神经元的发放，比场电位信号的频率和空间分辨率又提高一个层次。

总结一下信号提取的方式，从头皮外的无创脑电，到头皮下的EEG，到颅骨下的场电位，再到皮层间的spike信号，信号的频率和空间分辨率在一层层提高。如果我们能够同时提取很多神经元的动作电位，就有可能反映出整个神经环路或是一个神经网络的精细活动。

植入式脑机接口，尤其是深入皮层内部的皮层间记录，它能记录单个神经元的发放，就可以利用皮层间的电极记录的多导信号，对胳膊、手指动作进行精细的解读，甚至解析三维运动。比起无创脑机接口，这种脑机接口能直接解码运动意图，再去控制手臂的运动。尽管有创脑电的频率高、空间分辨率高，还能直接解码运动意图，但需要开颅放入电极，所以存在一些风险。

记录电极能够记录单个神经元发放，但需要把电极放到神经元附近，而且电极的植入往往会引起大脑皮层或神经元附近的免疫反应。目前记录单个神经元发放的脑机接口只是科研上的一些尝试，其持久性还是科学研究的范畴。目前人体上获准应用的商品化记录电极只有一款，叫犹他电极阵列（Utah Array）。它是美国FDA认证的可以植入人体的唯一一款记录单个神经元发放的电极，这是半永久植入电极（可植入1~2年）的产业化情况。

目前产业化的急性电极倒有很多。比如做深部脑刺激（DBS）时用到的定位电极，它可以探测丘脑底核位置，但只是在手术定位期间用一次，然后就拿出来。比如在癫痫手术中用到的sEEG电极，它深入到大脑皮层，记录的是场电位信号不是spike信号，它也是急性电极，一般在手术定位期间使用，最多可植入两三星期然后取出。

刚刚提到的是植入式电极，至于非植入式电极的产业化，国内外有很多新兴的公司在做面向脑机接口应用的便捷式电极帽、干电极帽等等。

在上周的新脑论坛中，提到您领导的团队设计的预置凝胶半干电极已实现科研转化。可否介绍一下，这款电极的优势是什么？

裴为华：科研或者医院使用的金标准传统湿电极，戴上以后需要护士或者工作人员帮忙打导电膏。我们做半干凝胶电极的初衷就是设计一款可自己佩戴的电极。我们这款电极在使用上，首先佩戴方便，不需要他人（如护士）辅助；其次，凝胶替代了传统导电膏，使用完在头上无残留；在性能上，它介于湿电极和干电极之间，比干电极阻抗要好很多，尽管它提供的水分不如湿电极多，但性能几乎可以和湿电极相媲美。虽然与湿电极相比，后者电阻降低的速度更快，但凝胶电极完全能满足3~4个小时脑机接口的应用，足以用于日常生活、科普、学习或是做一些精神状态的分析。这是我们的优势。

可以用于哪些场景？目前有哪些应用局限亟待突破？

裴为华：可以做冥想、娱乐、学习状态的检测等等。至于应用局限，我们还在研发更方便佩戴和调节，有更多通道的凝胶电极产品。目前这款产品在短发上应用较好，对于长头发，还需要做进一步提升。目前我们提供的产品的通道数还不是特别多，我们将来还要增加通道数，做到高密度，来满足用户的需求。

在无创电极中，硬质电极和柔性电极，哪种更有商业化前景？

裴为华：肯定是柔性，但柔性电极还受限于材料，所以目前柔性产品还不多。对于非侵入来说，对柔性和硬质的定义是指真正和皮肤接触的部分，是硬的还是软的。包括我们做的凝胶电极，它真正起导电作用的也是硬质的，但是它和头皮接触的地方是软的。

非侵入式电极在佩戴上最主要的三个属性，一是电特性，二是美观，三是舒适性。其中更关键的是电特性和舒适性，因为电极必须和皮肤之间有很好的接触，接触就意味着会有外在的压力，所以电极的软硬直接决定了舒适度。软电极的柔性其实是有一个度的，跟植入电极有点像，植入电极理论上应该比皮层还软，或者相当；非侵入式电极理论上要比头皮软，这样跟头皮接触电极的形变量比皮肤大，舒适度会相对好。

刚刚提到的是无创电极，对于有创电极而言，考虑到生物相容性、分布方式，柔性电极可能是更好的选择。今年6月份，斯坦福大学鲍哲南教授、陈晓科教授团队合作发展了一种称作“NeuroString”的柔软且可拉伸的石墨烯生物传感神经电极，可无缝连接大脑和胃肠，并实时监测两者神经递质的动态变化。此类电极是否可以用于脑电信号的采集？在您看来，具有集成度高、舒适性好等特性的柔性电极的应用前景如何？

裴为华：关于侵入式电极，我认为目前硬质和柔性两种各有优势。

因为电极要植入人体，需要和皮层组织匹配。从长久来看，硬电极因为机械特性不匹配，会引起周围神经组织的免疫反应，导致周围的胶质细胞将其包裹起来，使得神经元远离了电极，这是一个致命问题。尽管柔性电极引起的免疫反应小，引起的疤痕组织少，引起的胶质细胞的聚集也比较稀疏。但在目前的技术状态下，鉴于柔性电极的材料、制备工艺等，也无法完全避免组织包裹问题。所以尽管柔性电极是未来的趋势和最终的产品形态，但目前它依然难以进行长期监测。

另一方面，柔性电极的材料不像硬质电极那么成熟，比如说硬电极和CMOS之间是单片集成，所以通道数可以做到非常高。尽管一些文章报道说，可以做基于柔性材料的有机材料电路，但是基于有机材料的电路和柔性电极一样，本身都不成熟。在目前的形态下，要做到高密度离不开硬质电极。并且，目前柔性电极本身无法直接植入，需要硬的辅助手段，而不管是什么样的辅助手段，都避免不了急性损伤。

至于鲍老师做的柔性可拉伸电极，首先电极本身有柔性的话，就可以用在像大脑皮层这种有形变但形变量不大的地方。电极有弹性的话，更可以用在像脑干这样的地方。因为头部运动的时候脑干会有大幅度的形变，所以如果有一个电极可以随着被检测对象的形变而形变，那肯定是好的，这样它就不会对脑组织或者被监测对象产生机械牵拉或者切割。

总而言之，柔性电极的前景非常好，但是目前从材料、制备工艺、集成方法上来看，必须要有重大的突破，才能够把柔性电极材料的可靠性、材料的耐久性做到和硬质电极一样。

目前有创的柔性电极，在材料方面存在的问题有哪些？

裴为华：柔性电极现在有两种材料被人看好，一种是聚对二甲苯，它经过了FDA认证，但是它的耐温性一直是个问题；另一种是聚酰亚胺，目前还没有经过FDA的认证，虽然它本身无毒性，稳定性也很好，但它的生物相容性比较差。当然，我相信随着研究人员的投入越来越多，材料问题肯定是可以解决的。

第二个问题是聚合物材料跟硬质材料相比，比如硬质电极用的绝缘材料是二氧化硅、氮化硅、玻璃等比较成熟的封装工艺，这些无机绝缘材料的防水性能等非常好。而柔性电极的衬底是软的，但它用的电极材料还是金铂等硬质材料，两个材料之间一直存在内应力，时间久了，内应力会导致电极失效。并且，有机材料分子之间的多孔效应会导致对水分子的渗透。有机材料的老化特性可能要比无机电极要快，还需要继续加强这方面的研究。

和有创电极相比，无创电极在商业转化上有什么优势呢？

裴为华：受众广。侵入电极门槛太高了，首先要去医院，要开颅，还要找个好医生才能放进去。而非侵入式电极的门槛非常低，不管是对科研感兴趣，或者对脑机接口技术感兴趣，甚至是想记录自己的有效睡眠时长等，都可以进行。

除了信号采集方向的研究，对脑电信号的分析与解码的研究也是脑机接口发展的关键，这些过程都离不开芯片的研发和应用。目前国内芯片能否支持脑机接口的相关研究？会出现“卡脖子”现象吗？

裴为华：集成电路芯片涉及的一个是工艺，一个是设计。平心而论，从制备工艺上，脑机接口的芯片不需要非常高精尖的工艺。从设计上来说，国外有两款代表性芯片，一款用于植入式信号（spike信号）的放大，一款用于非侵入式信号（脑电信号）的放大。国内目前还没有。我们虽然缺少对应的工艺人员，也缺乏设计这种电路的经验，但从技术上来讲不是很难。

最主要的问题是整个脑机接口的产业或者商业化。芯片主要支持的是量大面广的应用，美国做出的芯片全世界都在用，我们也在用。我觉得技术某些程度上受市场影响，国内之所以对这一技术的掌握不是特别好，就在于这种芯片的应用量还不是很大，所以在提出卡脖子问题之前，民间和科研上都没有下决心去做这个芯片。现在国内开始重视以后，我相信我们应该能做出来的。

对此您持积极的态度。

是的，因为大家分析后发现，资金、技术、制备工艺其实不是最大的问题。高校里做这方面的研究生前赴后继，但比起国内真正有工业设计能力的团队还是差一些。要想把那些团队拉进来，只靠国家经费的支持是不够的，他们更看重的是后期能不能量大面广地销售，因为设计时的成本投入确实比较大。但随着国内的呼声越来越多，大家对未来市场的看好，特别是最近大家对脑机接口比较看好，真正的专业团队进来以后，这两款芯片都能做起来。

目前普遍使用的电极多是基于MEMS和CMOS工艺的硅基多通道电极阵列，您是否觉得以石墨烯或碳纳米管为材料的碳基集成电路，有可能成为脑机接口新的研究和应用方向？

裴为华：我看目前还不会。石墨烯和碳纳米管被叫做下一代半导体，目前甚至做出了基于碳纳米管的集成电路，但我觉得脑机接口能把CMOS和MEMS技术用好就已经很不错了。下一代半导体更多的是从成本、开关电压或者性能上来做的。对于脑机接口，我觉得能把CMOS的技术很好地用起来，就能解决眼下的一些问题。

至于说它将来能不能用到脑机接口上，我们肯定要留一只眼睛来看着石墨烯和碳纳米管集成电路的发展，看它在某些方面的特性，比如生物相容性、敏感度，以及一些潜在特性，比如可以做成尺寸更小的电路，抑或它分散性更好，可以做成网状形态，不像硅集成电路那样一定是做成实实在在、不透水透气的片子，还看技术成熟度适不适合做神经信号的记录。一边发展一边看。

您觉得目前脑机接口技术推向产业化所普遍面临的问题有哪些？对于这些问题您持什么样的态度？

裴为华：产业化最大的问题是找不到相关应用产业在哪里。大概在10多年前，当我们开始做脑机接口相关技术的时候，我们也一直在探讨可以应用到哪些方面，我们有提及残疾人、瘫痪的病人、精神病人这些刚需人群，我们还探索是否可以帮助正常人学习、帮助运动员训练、军事上应用以及一些特殊场景下的应用，比如开车状态的检测、飞行员疲劳状态的检测等等。科研产品是大规模市场化产品化之前的技术转化，在多年的研究中，我们也做了一些在疲劳、抑郁病人治疗中的等应用尝试。但还没有取得突破性的进展。

脑机接口有创和无创各有优缺点。无创的受众比较多，可以做非刚需的病人，但效果不是特别好。要准确地检测脑电，首先要戴一个不太舒服的脑电帽，从健康人的需求看，我们的技术还没有发展到让人没有任何限制就能很好地提取并利用脑电信号；对于患者来说，比如残疾人，无创手段对他的帮助是非常有限的。

真正产业化面临的问题，首先是要把无创脑机接口产品做到轻量化和便捷化，把传感器、放大器、算法集成到一个非常小的产品里；另外让佩戴者能够轻松地佩戴和使用产品。这是产业化对技术方面提出的要求。

对于有创脑机接口，前景是非常大的，但不一定是光明的。它能够做的事情很多，包括闭环的脑力调控、心理疾病的治疗干预。但能否真的投入应用，还受技术发展的限制。像刚刚提到的，植入式提取spike信号的电极的生物相容性，柔性电极的长期稳定性，都还需要一段时间才有可能用在临床上，这是技术上需要继续发展的。更不要说还有伦理等问题。

无论做器件的、技术解码的，还是临床医生，还需要探究适合哪些疾病，技术也要进一步发展，才能够把它推向市场。

采访、校对：Gliese

中国科学院深圳先进技术研究院正高级工程师，博士生导师。主要研究动态脑神经信息高通量采集技术、神经环路解析和解码技术以及神经调控新技术。在国内率先贯通植入式脑机接口技术链，在国际上率先开发了基于光纳米技术的非遗传式神经调控方法。在精密机械工程、光学工程、电子工程和神经工程领域均具有扎实且全面的研发基础，多篇成果发表在多个学科的Nature子刊以及专业一流期刊中。

能先为我们简单介绍下，您和您的实验室现在主要在做哪些内容吗？

李骁健：我们实验室主要还是延续以前在美国做神经技术相关的工作，包括神经电子和神经光子学。神经电子这方面是因为我以前在美国主要是在神经生理学实验室工作，做仪器技术研发，属于方法学，例如高通量的神经信号采集和分析的装置，后期也有做神经刺激调控的工作。

我们前期的主要工作是做神经信号采集，我们首先就是要尽可能高质量采集神经信号，这也是几十年来主流的神经信息分析方式。被大众广泛认识的脑机接口，就包含电生理信号采集装置，它是目前主流的脑信息采集装置。另外还有神经光子学，比如说提高扫描分辨率的双光子显微镜，大家可能也比较熟悉，现在这几年用的比较多，我也做这一技术。但回国之后，这不是我主要的工作方向。至于为何双光子显微镜这块现在不是我们的研究重点，是因为神经电子技术涉及的技术链已经比较长了，不想把战线拉得过长。

现在主要聚焦在神经电子信号的采集和解析，就是大家普遍了解的植入式脑机接口技术。这些技术其实历史比较悠久，只是这些年主要得益于微电子技术及微纳加工技术的发展，现在的采集系统有芯片化的趋势，使整个系统微型化。我们也有和别的实验室合作研发新型神经传感器，柔性化更高的高密度高通道的神经电极阵列。

工作中也会涉及神经技术中的未来技术开拓，比如说我们9月初在Nature Biomedical Engineering上发的文章，我们采用可降解的材料制备植入器件，不需要引线，它是一种通过体外场能进行能量导入的无线神经调控技术。

论文题目：

Silicon Diode based Flexible and Bioresorbable Optoelectronic Interfaces for Selective Neural Excitation and Inhibition

DOI：

https://doi.org/10.1101/2022.06.10.495723

总体来说，我的实验室不光做神经信号采集，也做分析解码技术。后者主要在运动系统方面，围绕运动信息解码。这种针对医疗应用场景，对瘫痪病人脑部运动相关信息进行解码的，就是运动脑机接口。2003年在中科院生物物理所时，我作为研究生开始的研究领域叫系统神经科学，主要是分析大脑特定脑区里的脑信号的具体意义，做解码解读脑信息的工作。后来，我在美国也是做相关工作，特别是我回国之前在美国西北大学芬伯格医学院工作的时候。我们在生理学系主要研究的是运动脑神经环路的整个结构和功能。因为脑具有复杂的网络和环路结构，其中的信息不是随便流动的，是具有特定的结构、流向和时序关系的。

总之，通过解剖学结合植入式脑机接口技术，包括神经电子和神经光子整体的技术，探索脑神经信息在脑内实时的流动和转化过程，这就是我们在脑科学基础研究方面的主要内容。

那也就是说，从信号采集的传感器、芯片、信号解析与存储这些脑接口的全流程，您们都有在做。您在招生方面也是一样的，学计算机的，神经生物学的，电子工程的都包含在内。可能其他的一些实验室做的会相对比较单一一些，要么做信号采集的电极、要么做数据上的分析解码等。当时您在筹备实验室的时候是一个怎样的考量？这种全方位多学科合作的形式，是脑机接口相关实验室的特色吗？

李骁健：这主要还是得看脑机接口这个词如何去定义。一般，在美国，脑机接口主要讲的还是偏后端的研究，主要是脑控方面的工作，比如运动脑控。包括使用猴子作为动物模型的脑控研究，都属于脑机接口。

而它的前端技术，比如说做传感器，也就是神经电极，做信号采集的芯片，对应的领域，我们称为神经界面技术。这个领域的实验室更多的是做电极，它们一般在材料系或机械工程、电子工程系，涉及到微加工技术。也包括微电子实验室，设计专用的神经电生理芯片等。也有实验室做集成脑机接口系统的工作，与生理学系或神经生物学系合作，将这个系统应用于采集脑信息，并做实时解码的研究。所以说，它技术链很长。其实只有同时实现神经信号的采集、解码和脑控功能的系统才能被称为脑机接口。

在美国，脑机接口实验室主要在电子工程系，也有在神经生物学或生理学系双聘，形成跨系的研究团队。美国的脑机接口实验室，主要集中在系统及功能的实现上，比如说做运动脑控这方面的研究。

无论是做传感器，还有做专门的信号采集芯片，其实都属于神经界面技术（Neural Interface），不涉及脑信息的真正解析。而将采集的脑信号做解码，以及之后的脑控，是另一块内容。

前面说的这些神经电极传感器、采集芯片等，属于更前端和底层的硬件技术。例如做新式传感器的设计，很多在材料系；也有做机械工程方面的，就是用微纳加工工艺做各式各样的电极，这块更多的是做成型的器件。而做采集神经电信号的神经电生理芯片，一般在微电子系。设计带芯片的系统，在电子工程系。生物医学工程系的则和神经生物学或者是生理学系一起合作，集成可运行的脑机接口系统，用动物比如说猴子采脑信号，做解析，做脑控。所以，总体来看，脑机接口的技术链其实跨越好几个系。

回国之后我做的，包括我以前在美国实验室做的东西，其实不是特别底层，主要在系统的设计、集成和实现以及脑信息采集和数据解析等方面的工作。属于比较中后端的东西。我们这个实验室，有做电极和设计电路的学生。因为我们做整个采集系统并且对数据进行分析解码，所以我们也得做动物实验。

在美国时，因为有些实验室专门设计神经电子芯片和电极，并且商业化了。所以我们当时也使用了一段时间的商业化产品，特别是芯片。因为不同的实验室做的研究内容并不一致，对芯片的功能和性能是有自己的需求和理解的。我对芯片的设计也形成了自己的看法。回国之后我就和我们先进院数字所的同事合作交流，提出了我的设计想法。实际上，我并不擅长真正去专门设计芯片，我做不了太复杂的。我的学生主要也不是干这个，因为这需要很专业的投入。所以和同事们合作是必须的。芯片开发采用层层分包的运作模式，与软件类似。他们也会找更底层的技术人员合作，比如有人擅长模拟电路、有人擅长数字电路，有人擅长电源管理电路。大家逐渐由顶层到底层，分包设计，仿真成功后找专门的公司流片。

因为大脑结构功能复杂，所以对神经传感器的形貌性质有很多种需求和要求，比如对放置的脑区或者收集的信号的性质都有不同的要求。所以，需要设计各式各样的电极。我自己实验室的学生主要是用比较成熟的材料和工艺优化电极制备，主要做形状结构方面的设计，用于不同脑区的植入。在材料方面有很多跟我合作的伙伴实验室，比如我们去年发表在AFM上的文章，探索了用导电聚合物提升传感器的性能，并同时保证结构更稳固，使用寿命更长。这是更底层的传感技术的一些探索，和做芯片是一个道理，都是和合作伙伴一起推动脑机接口硬件底层技术方面的新研究。

论文题目：

Poly(5-nitroindole) Thin Film as Conductive and Adhesive Interfacial Layer for Robust Neural Interface

DOI：

https://doi.org/10.1002/adfm.202105857

我自己实验室主要是从器件开始研究，采用的是相对比较成熟的技术，做出来直接能用的器件级的东西，对材料方面这种更底层的技术，都是和我的合作实验室一起合作研发。所以整体来说，我们主要集中在系统的设计、集成与实现，以及脑信息的采集和解析，这些偏中后端的工作。同时我们与底层技术相关的实验室密切合作，形成合作创新群体。

脑机接口，它是一个很复杂的、长流程的工作，您自己也是统筹各个方面，进行不同层面的创新，推动工作的开展。这和您多学科学习的背景是不是也存在很大的关系，你之前也是在化工、生物物理、生理学、电子工程等多个学科中研究。你觉得这种背景对你、实验室，还有合作上产生了怎样的影响？

李骁健：我的研究经历对我的研究很关键。我曾经不停地更换专业和研究方向，所以在求学期间经常被老师批评，因为很多人认为应该做正统的研究。毕竟，学科交叉在前些年并不被人看好，人们觉得你是属于朝三暮四，你学了些，觉得好像有些东西不感兴趣，然后又去学别的东西了，但其实很多东西是有内在关联的。

当你在做植入式脑机接口时，你会发现这些东西其实都在一个技术链上，只是属于不同的层次而已。但当时大家一般都老老实实在做正统研究，在一个有历史的专业里深耕，还没有人在学科交叉的领域里深耕。

我的耕耘方向就显得与众不同。我先是学了一些东西，研究一些东西，发现在某些方面有欠缺。有些东西搞得不太清楚，就到相关的学科继续学习。所以整个脑机接口技术链我基本都能弄。我自己设计的电路可能不是很好，不是非常专业，但也属于准专业水平。在之前设计电路上我也做了很多，包括以前设计双光子显微镜的光电倍增管信号的高速放大电路，那个显微镜上的信号放大器是我自己设计的，当年自己做的也不错。

我的老朋友崔翯，他就说我，“虽然脑机接口技术链上这些技术环节，你没有一个做的是最好的，但是你是唯一全会做的。”

我觉得我的优势是能贯通整个技术链，了解全局，所以，也算是比较有能力和把握把整个技术方向往前推进。在这种创新团体里，哪些技术方面我认为有短板，就可以和相关领域的专家沟通。可能他并不了解脑机接口底层的技术，但我比较清楚哪些东西的提升，可以比较明显地使系统往高层次发展。而且对接下来的工作我也比较了解，因为我也了解底层技术。比方说面向应用端的发展，各环节要有多大的底层技术，去支撑脑机接口在未来发展的脚步和节奏，在这方面，我也是能形成一个比较明确的规划和预算的。

所以我现在的主要工作是在中间环节，在系统设计、系统集成与系统实现方面，把前后连贯在一起。

在新脑论坛及其之前的讲座中，您常将您的实验室与Neuralink对照，那目前来看，您们和他们存在哪些差距，又有哪些优势呢？

李骁健：因为马斯克主要是投资建立了公司，然后从相关领域聘请专家来开展研发。我们作为这个领域的工作者，对目前产品能做成什么样，大家其实是有共识的。

之前提到，美国的DARPA在这些年持续资助若干项目并促进它们的研究成果做产业转化。所以，马斯克只要把这些项目的人招揽过来就可以了，本质上，是通过花钱招人实现集成创新。相比起来，中国相对就差一些。主要因为没有这样的机构会在前期阶段投资研发。

Neuralink中研究背景相关的研究者一起合作推出了新系统。他们前面做出的一系列工作是很好的参考，我们这块研究也能做得基本差不多。好比当年中国搞原子弹，美国苏联都已经成功爆炸过，苏联也有相关模型提供，否则国内研究会更加艰难。Neuralink的研究团队先做相关研究，有了文章介绍，之后从事相关底层技术的人，就能以此学习借鉴。这些设计如果仿制一下，基本在国内都是能做的。

当然，如果从系统的角度来看这个事情，这里也涉及一些问题。当初最早加入Neuralink创始团队的研究人员，大家整体的评价是Neuralink要做前沿的、高性能的脑机接口科研工具，没有特别在意非要把这个东西用在人脑子里。而后来可能是马斯克比较着急，要把它往临床拓展，形成影响力。但在后续设计上，是比较脱离现有植入式医疗器械的方案的，和现有的神经植介入医疗器械的差别还是很大的。因为医疗器械有自己的评审规则，形状功能差别较大时，评审比较费劲。他最近又想参股Synchron，Synchron公司的Stentrode电极其实是比较简单的，参考了疏通血栓的血管支架。它的优点是全部根据现有的医疗器械进行改装，属于小的集成创新。在医疗器械审批角度上比较容易被接受。在审查方面，相关产品是有很多先例的，也是有使用的背景的，比较容易进行评估。

技术上，Neuralink的产品，基本是DARPA前面资助的项目带来的重要成果。这些相对完善的技术，其实相当容易集成在一起。他们整体技术方面过硬，只不过在最后形成的产品形态上，作为医疗器械审批是需要一段时间的。马斯克总说激进创新，但在医疗器械评审中麻烦相对大一些。并不是Synchron的技术比他的好，反而是差很多的，只不过目前Neuralink的产品过于创新会造成审批方面的麻烦。

回过头来，在技术上，我们国内整体系统技术上肯定是不如人家的，国内做这方面的都存在这种问题。因为在经验上是欠缺很多的。即使看着大概样子，照葫芦画瓢，但实际用起来就差别大了。系统所有部件的协同问题，还需要摸索，而这也是系统集成的主要问题。怎么样能够发挥出最佳性能，里面涉及很多深层次问题，高端系统集成其实还是挺难搞的。

部件与部件之间，并不是简单的“1+1=2”，在部件集成后会不可避免地出现个体性能的制约和功能性的限制。如何选择或牺牲一部分部件的性能，做到高性能的系统集成，是我们需要思考和解决的问题。这也是为何现在强调学科交叉、跨学科。因为目前在基础科学发展受限的情况下，需要在高端系统集成层面产生突破。例如，我之前做的多功能双光子显微镜，它属于光学工程，基本理论100年前就已经定下了。目前没有新理论出来，主要是在应用端创新。我们只是找到一个新的应用需求，然后做它的解决方案。但设计这个系统，实际上是采用了多个技术的结合，形成了高端的集成创新，包括成像的自适应技术等，利用这些技术形成一个有机组合体。

从技术角度讲，国内脑机接口方面的基础还是比较薄弱的，从美国回来了不少人，在这方面其实也是零零散散，并不是太成体系。美国这方面之前也没怎么培养中国人，因为项目本身有着军工背景限制。

我们的定位是想做转化，希望将它应用到临床。我们在设计方面很多东西就没有追求像马斯克那样的高标准。我们在很多方面要朝着医疗器械考虑。比如说传统的神经调控，比如DBS就几个通道，像Synchron其实也只有8-16个。传统的Blackrock也就100个左右的通道。给病人使用的很多东西早已经做出来了，像做语音重建，Edward Chang用的其实是比较传统的电极，是临床一直在用的东西，大夫也比较熟悉。所以很多时候还是需要强调应用场景，通过需求牵引能够比较快地通过医疗器械审批。因为三类器械的审批是有最少年限的，在这几年内能够稳妥的把这个系统传递到应用端，给病人用上，我们认为还是比较关键的。要做我们掂一下脚尖就能够到的东西，不要先在前面折腾很大劲儿，在临床上又很费劲，用户长时间也不能受益，我觉得这样并不好，会让需求方沮丧的。

所以，我们寻求一个能够比较快速落地的折中方案，能先用起来。让大家知道有什么新东西出现了，要让用户明白脑机接口目前确实可以使用了，不能让大家一直认为这是一个科幻故事。

在美国，前期有很多相关的研究资助，很多人是知道这个东西是能够使用的，但在中国前期没有太多这方面的知识普及。前年多位记者采访我是把脑机接口作为科幻故事来采访的。所以，首先我们要说这个东西在最近几年就可以给病人用上，先把应用端打开，让大家逐渐接受这个东西，然后再进一步提升它的性能，提高用户体验的满意度。

提到这个，我想起你之前在规划中认为在5年内我们能够实现对感觉运动神经损伤的替代，帮助相关的一些病人做功能重建。结合刚刚的话，我可以认为目前我们最重要的是先推动这些已有技术的应用，借此获得一些数据，再反馈到技术发展吗？之前自己还以为这5年可能更多的还是要侧重理论突破和技术的探索方面。

李骁健：因为脑机接口的复杂性主要受制于大脑的复杂性。现在美国也有几十例植入Blackrock的电极做运动脑控的案例，这主要取决于现在成熟的技术都是皮层信号脑机接口。无论是运动、语音重建或是视觉，其实采集的都是脑皮层的信号。

所以，如果要使用的话，现今的脑机接口就能用，尽管可能存在用户体验的问题。但意识上传和下载现在肯定是搞不定的。未来当真正传递脑子里的神经信息给机器人时，在一定程度上，它也会产生一些自主的智能。这会形成一个智能交融的状态。等到上传完然后再下载时，就会发现跟以前已经不一样了，这是必然的。但这可能比较遥远，最少也是30年之后的规划。我们也只是知道这个路径该怎么走。

目前来说，我们做到的还是一些简单的事情，比如说运动控制，像控制机械手，但要想灵巧到可以绣花，这肯定不太成。目前做的还是一些比较简单的事情，譬如拿个水杯、拿点吃的。

来自约翰斯·霍普金斯大学医学院（JHM）和该校应用物理实验室（APL）的研究人员，让四肢瘫痪的残疾人意念控制两支机械臂。

Johns Hopkins APL

另外，就是我们采集脑信息的量。目前因为各种传感器以及放置位置的限制，我们其实采不了太多的信息。就如我之前在讲座中所说，脑机转码两个基本原理——神经群体编码理论和神经的可塑性。群体编码的一个特点是单个神经元的信息是冗余的，每个神经元的信噪比不高。如果能从它们中抓出关键信息，那我们的脑控任务就可以得到很大提升。当然，这并不是说记录的神经元越多越好，从临床上来说，这并不需要。只要现在能实现相对较高的成功率，譬如90%的成功率，并且能够保证流畅度，就是在一定的时间内完成特定任务动作，就能够投入使用了。就像残疾人通过拄拐杖来走路，这就已经管用了，毕竟要让他跑起来是不太可能的。

所以说，现在有些东西是完全可以用起来的，它可以让残疾人在一定程度上生活自理，但现在不要指望他们能恢复到患病之前的状态。我们也可以通过脑机植入体积累更多的脑信息数据。因为我们目前所用的EEG的空间分辨率不行；fMRI拍摄的是整个脑，但它属于粗粒度离散动态信息，没有连续动态细节。传统技术都会导致大脑内的高时空精度信息基本没有采集到，精准信息不足，对各种脑疾病进行治疗就会很困难。显然光拿计算机不可能模拟出大脑的运行，我们需要真正从脑内拿精准数据。这样我们才能进一步提高相关疗法，也能推动用户体验的提升。

当数据足够，我们就可以发现规律，然后进一步提升脑控的性能。应用与理论其实是联动发展的，如果现在不开始做应用，我们拿不到直接来自应用场景的数据，也指导不了底层技术的优化和提升。举个例子，可能我们现在在传感器和电子芯片上所做的努力，几年之后可能没有多大的提升。因为没有采到足够多的脑数据，我们根本不知道哪些是最有效的信号。这很可能会导致传感器和芯片设计的方向走偏。

研发是一个闭环过程，先做一个东西出来，然后不断调试，保持走在正确的路上。

其实这也解决了一个问题，在实现了上千通量的脑接口系统之后，很多人提出要实现上万、上亿通量，但事实上我们还要先解决老师您说的数据问题，才能谈得上更高通量的发展。

李骁健：对，对于采集信息而言，目前要追求通量，高通道肯定是需要。但问题是研发上，我们不可能闷着头走路。要达到高通量，我们具体应该如何设计？内部的参数指标怎么定？我们采集到的数据，信息量到底有多少？我们要在哪些方面进行更细节的设计？大家可能只是喊个大口号，要上万通道，但真正要怎么做才能使信息最大化？我们都不清楚。

所以说，只有根据前面采的数据来做分析，才能确定后面具体的设计细节。脑机接口是滚动发展的，得一步步进行。

就像老师之前说的近些年脑机接口的快速发展，有赖于微电子工程技术的突破。那要想脑机接口有革新性的进展，那还需要怎样的技术涌现？

李骁健：确实，微电子和微纳加工是脑机接口的硬件支撑，但对产业上拉动最强的，其实还得是人工智能。因为这代表着信息处理能力的增强与算力的提升。但首先还是得先有大量的数据。另外就算是简单的生物智能模式，其实对人工智能的研究范式发展来说，也会有很大的推动作用。

当然这又涉及到你提到的脑机接口技术的应用端的问题。一个是通过脑机接口治疗脑疾病；另一个是通过脑机接口获得大量的脑信息。脑信息的分析，不光用在分析脑疾病，同时也是对生物智能运行过程的解读。从数据中可以总结出生物智能运行的原理，以此指导和支持未来人工智能设计。两个应用都涉及同一种问题，就是如何采集脑信号，如何进行脑机信息交互。信息交互的交互力度和颗粒度是怎样的，使用寿命又如何？这也是为何意识的上传和下载这样的想法还得过几十年。因为拿到精细的信息的话，就不可能有太大的覆盖面；而要是具备广度的话，就可能缺乏精细度。

此外就是人工做的这些传感器，跟天然的脑组织形貌材质上差别也比较大。这也是为什么我们在材料方面做导电聚合物。因为它和脑组织都属于有机物，相对匹配。甚至我们希望在之后的设计上不加金属，传感器全由导电聚合物形成。比如去年我们发表在《先进功能材料》（AFM）上的文章介绍了一种柔性神经传感器，信号走线还是金属，只是在触点上用的导电聚合物。而斯坦福大学鲍哲南实验室发表了一篇Science，连信号走线带触点整个一套都是导电聚合物。但这种也存在一些问题，做慢性植入还不行，只能急性使用。他们应该正在提升这个东西的性能。从未来发展来看，我们还很需要在材料上进行深度研发和挖掘。

此外，我们也布局研发了几个重要的神经界面未来技术，而且在一步一步地推进这些研究出成果。比如我们9月份发表在《自然-生物医学工程》上的纳米神经遥控的文章。

论文题目：

Bioresorbable thin-film silicon diodes for the optoelectronic excitation and inhibition of neural activities

DOI：

https://doi.org/10.1038/s41551-022-00931-0

我们回到应用端，现在我们脑机接口更多的是用在一些肢体运动障碍的患者身上，那此外的认知障碍、精神疾病、神经发育障碍等疾病治疗上，你觉得目前发展的最快的是哪一块？相对来说落后的又是哪一块？为什么会出现这种情况呢？

李骁健：现在脑机接口真正能用的，都是使用皮层信号的脑机接口。对脑皮层来说，它研究的比较多，比较深入。要想知道哪块脑机接口的应用先发展，就得看神经生理学哪块的研究较充分。理论模型完善了，应用自然就跟上了。目前，视皮层和运动皮层是研究最多的，还有就是颞叶的语言区。虽然说语言很复杂，但它的神经信号还是在脑皮层上。也就是说只要是在脑皮层上做信号采集的，或者说我们能把信号导入的，都相对容易。

但对于精神类的问题就会更多。比如情绪，它演化比较早，相关核团在脑子里比较深，这就导致以前大家往那扎电极扎的少，采的信号也少，研究的不是特别清楚。

另外就看拿猴子做的研究是多是少也可以判断，如果对猴子来说，研究的比较多，后面把它用于临床疾病治疗上就比较容易。

所以说精神脑机接口是研究前沿。目前它的理论模型基本没建起来，电极只能猜着扎，那自然不可能普遍使用，更不能保证疗效。

而对于脑皮层主要具有的功能，譬如视觉，这些我们都相对清晰。我们把电极扎下去，至少有90%以上的把握说解码没问题。剩下10%，可能是因为手术操作不是很好，信号质量太差，无法解码，或者电极植入没弄好，几天后坏了。这些都属于外界因素，而不会因为脑区的解析没有研究清楚，采集了信号却解码不出来。毕竟皮层信号脑机接口已经搞了20多年。而涉及到深脑区的精神脑机接口，还得再探索些时日，这也是为何我们把它规划在了8年后。它的进展前提是我们的脑机接口装置已经在人脑内采了足够多的数据，我们能够大体分析出它的关键靶点。我们想要的就是牵一发而动全身，找到几个关键调控靶点，通过闭环神经调控达到治疗效果。

之前您说只有中国美国这种体量的国家才能真正把脑机接口做起来，为什么这么说？我们国家存在哪些优势？

李骁健：中国最大的优势就是临床资源。美国的优势在于它研究历史悠久，技术扎实。美国那边创新比较早，但真正做了人脑植入的脑机接口，也就几十例。最初大家也不放心，存在很多限制。但现在这个市场逐渐放开了，Blackrock、Neuralink、美国药监局的植入式脑机接口指南等的出现，就意味着这个领域是可以放开干的了。只要脑机接口公司按照医疗器械标准执行，病人也是表现出欢迎的态度，愿意尝试使用的病人群体数量就能大增。

如果中国这块也放开，那我们所拥有的临床资源是要多得多的，所采集到的脑数据肯定也比美国多得多。如果我们有足够的数据，无论是在发现脑疾病和治疗脑疾病上，我们都能够掌握比较靠谱的规律，然后确定出疗法。数据多了之后，无论是获取大脑高效的运行规律，还是治疗疾病、甚至推动未来人工智能的发展都会起到极大的促进作用。

如果我们的脑机接口产品能够在医疗端推广，让相关的残疾人能够尝试使用我们的技术，对他们的生活质量也能有较大的提升。毕竟相关疾病的患者自身承受着极大的痛苦，也拖累了整个家庭，社会负担是很大的。他们的绝对数量是巨大的。只有我们真正去到医院，真正去了解，才能看到他们的痛苦。

嘉宾：李骁健 | 采访：光影 | 校对：U87、光影

排版：光影 | 插画：Ines

别西：最近这5-10年的脑机接口，不管是在商业方面，还是在技术方面，都有了很大的进展。老师们认为脑机接口领域进展的驱动是什么？它是技术驱动，还是应用驱动？

李骁健：我认为应该是两方面同时存在。

如果从需求上来说，这是两者互相促进的效果。这就相当于拉车，有人在前面拉，有人在后面推，这是共同发力的结果。当然，从医疗器械等角度来看，如果没有强烈的市场需求在牵引，实际上也没有人想做脑机接口方面的投资。就好比我开始提到的DARPA的资助，这肯定不完全是为了追求科幻，满足技术方面的酷炫，它本身归属于美国国防部，是有明确需求的。

实际上，互联网技术早期，从上世纪40年代就开始有DARPA很多资助。后来技术逐渐成熟并且扩大化应用，才扩展到民用方面。这都是同一个逻辑。

其实对于脑机接口来说，也正是因为早期至少存在一些医疗需求，才能有现在的发展。最直接也最明显的，就是针对患有神经系统疾病的病人。除此之外，还包括老龄化社会中不断增长的瘫痪病人。整体来说，需求应该是第一位。

当然，这并不是说我们有这个需求，就立马有产品了。就像刚才我提到早期的Blackrock那种脑机接口装置，那是有线的很庞大的一套设备。因为它需要在头上引出线路，这虽然是可用的，但对于需要普遍使用的场景来说，太傻太笨重，还有感染风险。这种从头皮上钻出来的金属罩，就算是平日研究者来使用，也不好用，更别说普及了。所以说，我们需要把它微型化，甚至是无线化。

近些年，随着微电子技术的发展，我们已经可以做到微型化，甚至可以完全植入，再把头皮缝合，通过无线传输，这样就不会有明显的感染风险。

再比如刚才裴老师提到的各种植入电极，如果采的信号质量比较差，且不能长时间使用，也是比较大的麻烦。可能费了半天劲做植入手术，结果没用几天就废了，这肯定也不行。

最近，一方面是微纳加工技术及设备的发展，另一方面是材料方面的进步，已经可以做柔性的植入传感器，它能延长传感器的使用时间。也就是说，这些硬件技术，甚至包括人工智能的发展，算力的提升，都对脑信息的快速分析和解码有很大的推动。这都是由重要的技术支持而形成的解决方案。所以说，这些软硬件技术确实提供了推动力。

对脑机接口这辆车来说，需求有方向的牵引，而后的软硬件技术则产生了推动。牵引和推动共同促进脑机接口技术，向着实际的应用落地。这是我的想法。

别西：在讲座中李老师和裴老师都对侵入式的脑机接口做了比较多的分享，而吕老师更多关注的是非侵入式。在商业应用方面，非侵入式走得要更快一些。所以想请吕老师也谈一谈这个问题，我们这些年脑机接口的进展是由什么驱动的？技术驱动、应用驱动、还是两者都有，具体情况是怎样的？

吕宝粮：我认为刚才李老师说得很对，应用和技术两方面都有。

随着我们国家的老龄化，老年人的脑血管疾病、精神疾病等问题也变得严峻起来。而传统的技术却遇到了瓶颈。比如在脑深部电刺激（DBS）这一领域，我们国家做得非常好。譬如昨天我刚好在瑞金医院参加了一个小型的内部会议，在神经调控方面他们做得相当出色。不像二十几年前，核磁共振设备基本都是国外的。在DBS这方面，我们国家就有两家不错的公司——景昱和品驰。

只不过在美国，如果你得了帕金森病，医疗保险是可以覆盖做DBS的费用。但相对来说，我们国家帕金森病患者大概有几百万，数量也很多，可因为公费医疗没有完全涵盖DBS的费用，有的患者很可能负担不起，这些人就没办法享受到先进的治疗技术。所以我认为需求和技术是动态变化的。

还有一点，方向也非常重要。举电动车的例子，我们国家看的方向比较准，而有些国家可能就没有看准这个方向，因此错过了发展的最佳时机。可能你的技术已经达到了这个层面，但是否选择投入资源，在几年之内，就会形成比较大的差距。

我个人认为非侵入式脑机接口，它的器件和设备还是有点贵，用起来也存在信号质量不好等问题。但要是等到问题全部解决了再研究和开发，可能也不行。像现在这样几个渠道同时做，随着硬件、算法以及范式的改进，一些应用的落地可能会更快。

我不知道企业里是怎样的，但高校还是受一些政策的影响比较大。相当多的人是在做一些容易发文章的东西，也不太讲求效益，创新性可能也不是特别高。

总结一句话就是：硬件、软件、算法和范式相关的创新，都已经进入了一个可以做应用的阶段。我20年前从日本到交大的时候，当时要买64导Neuroscan设备需要120多万，是非常大的一笔开支。但现在，我们国内高校要想买这样的设备已经变得相对比较容易了，已经到了一个大家都可以参与的阶段了。

SR1101可充电植入式脑深部电刺激套件

景昱医疗

别西：谢谢吕老师的分享。我们作为投资公司，可能更关注商业化落地的方向和应用，并且我自己是神经生物学背景，所以跟国内做这块的公司和老师多多少少都有一些接触，也有同感。可能大家以发文章为主要驱动，就会忽视许多真正重要的问题。不知道是导向的问题，还是说大家的兴趣偏好，甚至可能是能力问题，导致有很多低水平的重复，这么说有点太严重，但确实有很多真正重要且难度更大的问题，还没有被解决。

沿着刚才吕老师提到的国内外的比较，这个问题我想提给裴老师，因为刚才您的工作也比较了很多国内外的公司以及高校正在做的一些工作，您觉得我们现在脑机接口这一领域，从底层技术来看，跟国外有哪些差距？同时我们有没有一些差异化的优势？

裴为华：我报告里提到的电极有无创和有创两块，整体上来说咱们两块跟国外，尤其是跟美国比，可能都有一些差距。无创这方面，尽管国内也有无创采集放大器做得非常好的，但无创采集的硬件涉及多个关键配件，例如脑电帽。但你别看它只是个纺织产品，但在应用中，它其实需要很多技术的积累，比如说一个帽子戴上去以后，怎么样才能让每个电极都很好地跟头皮接触，这就需要多年的积累才能做好。所以在无创这方面，我认为我们的电极，放大器甚至有些帽子目前都做得很好，但整合成面向实际脑机接口应用的产品还需要积淀，再有就是放大器的核心芯片，还是国外提供的，这是硬件本身的底层技术。

所以，在硬件上，国内跟国外相比有一些差距，但更主要的差距是在应用方面，差距还要稍微更大一点。

再一个是基于无创脑电的算法或解码方法方面，我觉得以吕老师、清华大学为代表的做无创脑机接口的团队，我们的有些技术还是走得挺靠前的。

而有创方面，我们本身起步比较晚，所以在植入电极这块，确实弱于以美国为代表的一些国家，他们的种类更丰富，器件的技术也更先进，其相关技术不止我报道里提到硅基的、PI基的等有限的几种，其探索的范围更广更深。虽然很多工作都是华人在那边去做的，但是美国的积累确实比较长，植入式电极，尤其是在用于人的方面，美国的发展确实要好一点。

有创电极的放大设备，特别是其核心放大芯片，它的近况可能比无创电极还要再滞后一点。因为它不像无创那样有很大的需求，所以国内的一些公司很早就开始开发无创电极接口的放大电路，但是有创这一块大部分时间还是用在实验室里。直到十几年前，才有一些国内的机构以国外的一款芯片为核心，搭建我们国内的有创采集系统和设备。

经过十来年的发展，目前国内的这些脑电采集设备也做得很不错了，但在面向用户的软件应用方面仍然较弱。比如说信号采集过来以后怎么怎么进行信号的分类以及信号处理，以满足采集人员分析信号的需求。这方面我们经验还是不足，和用户互动的时间也比较少。所以有创跟无创比起来发展得又慢又晚。而有创能够做的事情又更多，我们滞后的更多一点。比如说，美国已经做了几十例的病人了，具体的数据可能李老师更清楚，但是国内可能只有个位数。这是我大概的一个看法。

别西：因为脑机是一个特别复合的工程，有软件有硬件，还涉及到神经生物学，以及芯片电极算法，您觉得这些方面中，我们最有可能在哪方面产生突破？

裴为华：就像您说的，我也觉得脑机接口每一方面的进步，都离不开其他几个方面的支撑，它是一个交叉学科。就我自己来说，我最大的感受是，这是一个系统工程，每一个方面的进步都会受到其他方面的制约。包括您刚才提到的电极、芯片、算法、系统、做动物实验的人才、以及使用平台和方式等等。

像是研究神经生理的人会给我们提一些需求，需要记录5个通道的信号，我们拿只有1个通道电极分别放5个地方，以前是可以接受的。但是现在国外出了Neuropixels，一下就能同时记录几百个通道。分别记录的效果且不说，通道数少的效率相比人家低了若干倍。再者信号记到以后，你还需要有能力来传输和处理。这又涉及到通讯速率、带宽、无线传输等技术，所以这里面涉及到许多技术，相互之间会有许多制约和限制，都需要一一去解决。

如果要说我们在什么地方能够有突破，我真看不出来。原先我们是想就买国外的设备，我们好好做后头的应用。但是国外把你前头一卡，你后头那些就是镜中月水，无源之水。没有了前头的这些采集，你后头信号处理得再好，又有什么用呢？

所以说在某一方面的强可能不是真正的强，而且也强不起来。如果没有国外的设备芯片或者是其他团队的支撑，许多事情没法做起来。

我们现在就面临着这样的问题，没有芯片，做多通道的时候只好靠在工艺上去把线条做得更细，增加密度；或者通过堆叠增加数量，做出来的器件很大。但这不是根本的解决办法，所以仍然需要各个不同专业的团队来配合，才能把整个技术链条做大做强。

别西：我们自己在观察医工结合领域的时候，感觉中国存在一些优势。可能时间积累的关系，在底层技术上有点落后；但在临床资源这一块，其实我们是有优势的。对于这方面，吕老师跟瑞金医院展开过很多合作，可能有更深层次的体会，您能展开我们有可能利用临床资源的哪些方面，比如抑郁症，能有一些弯道超车或者是做出突破性进展的机会吗？

吕宝粮：举个例子，瑞金医院功能神经外科用DBS做难治性抑郁症，应该是走在世界的前列。最近，美国UCSF的Edward Chang团队在Nature Medicine等期刊上发表了多篇侵入式脑机接口的文章。实际上可以说，现在可以用侵入式脑机接口来做难治性抑郁症的治疗了。

我认为至少在情感障碍疾病这方面的脑机接口应用，我们必须自己做。比如说现在的DSM-5量表（精神障碍诊断与统计手册第5版）都是美国人弄的，但是里面的问卷内容可能就不太适合我们中国人，所以必须中国人自己做。

第二，我认为，我们外科医生的手术水平肯定是很厉害的，一天的手术量要比国外多很多，但是我们的瓶颈就是欠缺一点底层的东西，假以时日是可以追赶上的。同样是电动车的例子，你原来不会做电池，你搞几年，等出现那种有想法的人和公司，比如说宁德时代。当你把电池做好了，其他的那些控制算法就可以比较快地实现。所以还是要瞄准一个应用把它做实了，而不只是发些文章。这个领域是特别交叉的，但现在我们的学生的认知可能有些片面。有的同学觉得做脑机接口研究，可能会影响找工作。我觉得我们大学老师也有责任，因为你没有教育和引导好，学生就很难看准方向。所以说教育也非常重要。

确实像刚才裴老师所说，这是一个系统工程。不是说觉得很有希望我们才去做，而是现在这个形势已经逼着你无路可选了，只有华山一条路可走。所以，你必须做。不管是芯片也好，其他的也好，你都必须做。而且我觉得这是经过努力我们应该可以做好的领域。

李骁健：刚才吕老师说的很关键的一点是，其实无论是穿戴式或者植入式的脑机接口，国内这些年的学科建设是比较滞后的。包括裴老师前面提过，因为这是个学科大交叉，可以看到我们几个人都是做这个领域的，隶属于不同的单位，甚至在不同的院系里。这其实跟美国差的比较远，这样的话会存在比较大的问题。

从个人来说，我们的实验室对于自己所在的单位，甚至院系、院所都属于小众领域。包括吕老师讲了招生问题，因为我们跟别人做得不大一样，培养的学生会被认为不合群。刚才别总开始也提到，国内发展脑机接口最为关键的问题是能力问题，一方面大家比较分散，没有形成重要的合力，另一方面人才培养也比较不足。当然国内也有自己的一些优势，比如说在临床资源上。

在美国前面20来年，一共做了大概有30来例植入式的，就只有这么几个积极临床志愿者。我开始介绍时，也提到通用解码器，它需要有足够的数据库。就需要有足够的临床数据，才能建立一个比较通用的数据库。

前面我也提到去年美国FDA出了植入式脑机接口的IDE指南，这样的话大家就可以在有规范监管的情况下，去做这些东西。在临床上，美国目前是处于一种比较开放的态度的。而中国在这方面能够跟上的话，实际上能获取的临床资源会更丰富，起码在获得数据方面肯定是要比美国强得多。

话说回来，真正能将脑机接口做起来的，应该也只有美国和中国这样的具有科技体量的国家。特别植入式脑机接口，其实欧洲根本就不怎么做，甚至连猴子的脑机接口，欧洲也是严格限制的。因此，欧洲其实已经被排除在竞争的队伍之外了。只有美国跟中国有体量、资源和认知能力去做这个事情。但是对于美国来说，它的优势就是持续的资助，它的积淀是非常深的。中国这方面在技术上虽然起步晚，但也有不少的团队在做，包括这些年有挺多的海归回来。所以也是能够把技术培养起来，只要多投入还是有机会的。

当然从整体上来说，客观上的社会资源还是主要集中在临床上，这方面中国确实在世界上遥遥领先。换句话说，我们能够通过数据的优势，更快地提升脑机接口技术的性能，以及在社会面，至少在医疗方面，将脑机接口的临床应用普及，这还是有比较大的优势的。

FDA植入式脑机接口的IDE指南

https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/implanted-brain-computer-interface-bci-devices-patients-paralysis-or-amputation-non-clinical-testing

别西：刚才我们可能更多的是从底层技术的中外进展做一个比较，包括现状和未来发展。接下来回归主题，聚焦于商业化应用。我们都对吕老师跟米哈游的合作很感兴趣，譬如对脑机接口在游戏方面的应用前景。吕老师能展开给大家介绍一下您们和米哈游的合作情况吗，在未来有可能到达一个什么样的场景？

吕宝粮：我简单地给大家分享一下。米哈游最近几年发展的很快，特别是原神出来以后，大家都很喜欢这款游戏，这也促使他们的队伍在迅速扩大。

我刚才在讲座里说过，零唯一思是去年12月和米哈游联合成立的，脑机接口这一块也是他们整个战略布局的一部分。今年我参与了尧德中老师任首席科学家的无创脑机接口国家脑计划项目，我所在的课题是由上海精神卫生中心的易正辉主任担任课题负责人，研究主题是面向抑郁人群的无创脑机接口应用及验证，米哈游也参与了这个课题。未来把情感脑机接口与游戏结合起来，肯定很有意思。比如说开发头戴式设备，哪怕我们获取的脑电信号只能识别出这个人打游戏是不是很开心，就可以在上面做很多有趣的事情。另一方面，我们也可以评估打游戏是否会上瘾，如果有可能上瘾的话，我们可以考虑游戏交互的策略。整体来说是把用户的情绪状态和游戏本身实时地联系起来，而不是现在这种人和游戏分离的交互方式。

大家可能比较关心元宇宙等热门话题，情感脑机接口技术肯定是可以用上的。比如说未来具有6G的设备，使用那么大的宽带，肯定不只是为了传声音，它可以实现更加细腻的真人表情。现在我们就很幸福，微信电话就可以直接视频了，可能再过多少年，我们开会，裴老师、李老师和别总就像真实地面对面一样。这里边的情感智能非常重要，所以这些未来的底层技术都是要放在一起探讨的。目前我们的侧重点只是在抑郁症的客观评估与数字疗法方面。

别西：评估数字疗法，大家可能关心如何去做标志物，而我其实好奇如果说要去替代量表，或者说对量表所采集的信息作为补充，那在临床设计上，我们是需要跟量表做对比，还是说它只是辅助型的疗法，只需要做单独的临床就可以了。

吕宝粮：我可能刚才没介绍清楚。首先肯定是一步一步来的，现在医生的诊断是金标准。我们构建这个系统先是作为医生的辅助工具，但评估系统背后的很多算法是具有学习功能，因此评估系统的性能可以不断提高。当然，如果能发现生物标记物，这肯定不得了。但生物标记物可能不是那么简单，而是一个多模态的，也可能是一个和人相关的随时间变化的指标，因为你的大脑就是这样表现出来的。现在我们为什么不知道？只是因为过去这些信息我们获取不到，也没法获得重要的特征。

这不是一件简单的事情，但我觉得应该是要朝这个方向去努力。需要多少年我不知道，但我确信一定会找到一个金标准，将来不需要依靠医生的经验和量表来判断。寻找生物标记物也将是一步一步发展的，无论怎样，至少它是可以逐步来实现的。所以可能一开始是辅助，但未来一定会形成一个诊断的金标准。

别西：我自己是觉得可能是要结合生物标记物，如果在临床上能找到一些数字标记物，那也是划时代的发现。

吕宝粮：因为神经科学和认知科学也在不断发展，这肯定是一个趋势，而不是说一下子就能找到。

别西：脑机接口作为交叉领域，老师们会希望具有哪些背景的人才或学生加入呢？比如老师们是希望找一个学BME（生物医学工程）的，还是EE（电子工程）的，还是学神经的，或者说学CS（计算机）的，老师们觉得哪块缺，如果给大家做建议的话，可以选哪些？

裴为华：我们这边是需要EE和生物医学工程，甚至我觉得做材料和化学，特别是电化学的都可以。尤其是对神经工程和传感技术比较感兴趣的都欢迎。因为身体里电极的反应，说实话是一个电化学的过程。

吕宝粮：这个问题还是受到了学科的限制。因为现在人工智能太火了，所以要进交大计算机系读硕士或博士，学生的排名要非常靠前。结果是我们这边进来的全是计算机专业的，我倒是希望有生物医学工程、自动控制、心理学和神经科学等不同专业的学生进实验室，但是我招不进来。

所以，这也是国内和美国的差距，我们给学生不必要的框框太多了，实际上根本不需要。

李骁健：前面两位老师说得都很好，因为学科大交叉，所以也应该尽早地进行学科交叉融合培养，这很关键。

从我的角度，尤其我做的虽然是植入，但是我是做全栈技术研发的。所以说刚才别总提的这几个专业我们都很需要，都很欢迎，甚至机械自动化这块也是非常需要，因为涉及到执行器部分，最后都在应用端，所以需要这些东西。

别西：我给大家一点不成熟的小建议，还是选自己最喜欢的，因为你喜欢你才能做得好。最后一个问题，如果对于脑机接口，我们做一个近5年的预期，老师们觉得脑机接口会如何发展？

李骁健：因为我在做植入式脑机接口的全栈技术和应用研发，这里面我们提到了应用场景三步走，主要根据技术成熟度来开展。因为毕竟它是医疗器械，要进入临床审批有一定难度，所以我前面也提到三年方案，主要是为了更多地获取脑信号数据，对现有的医疗脑信号监测设备进行升级。另外便是把更多的数据用于通用解码器的建立。诊断方面可以用传统的电极，包括新研发的高通量的各种硬质的和柔性的电极都是可以的。

实际上5年的目标是变革性的，主要是做功能替代体。针对瘫痪的、失语的或失明患者，希望能够通过这种全植入脑机接口帮助他们进行功能重建。因为这一阶段主要是依据神经科学研究基础来说的，感觉运动的脑功能图谱这块的理论建设是比较完善的。所以我们有充分的理论依据，在疗法上，我们是比较明确地知道要如何进行，只要有足够的数据把解码器效果提升，就可以普遍地使用了。

我们在做植入式脑机接口技术的临床化，最先落地的场景就是在这些瘫痪、失语、失明患者，还有行动不便的病人上，给他提供功能替代或是功能康复的服务。这是我认为在后面5年能够完成的一个目标。再往后将针对比较严重的精神疾病进行治疗，但因为这方面神经科学研究的基础还不是特别完善。所以，5年，还是做刚才我提到的感觉运动相关的功能替代和康复这方面的医疗服务。

吕宝粮：我们零唯一思，在5年内要完成情绪“X”光机的开发并获得三类医疗器械许可证。在这个系统研究的基础上，将会开发面向一般人群的抑郁症筛查系统。比如说9月份入学了，高中和大学都需要快速的抑郁症筛查和预警。还有家庭情绪指示器，类似家里的血压计一样，用于抑郁症患者服药效果的评估。目前没有客观的评估方法和工具可以使用，基本是看完病之后，过两个月才能约上医生，才能得到相应的评判。所以希望能早日把家庭情绪指示器推向市场。

另外，今年启动的国家脑计划的研究期间也刚好是5年时间，我们承担的研究任务是情感交互的抑郁干预BCI系统及应用验证。正像前面介绍的那样，在完成医院级和家庭级的抑郁症客观评估系统的基础上，我们将会开发相应的数字疗法。这个数字疗法不仅仅是游戏，游戏只是其中的一部分，还有其它的一些情感脑机交互技术。我相信这些技术将会对情感障碍疾病的诊疗发挥重要的作用。

裴为华：我还是从有创和无创两个角度来说。我们这里谈的更多的是双向的，其实现在单向的挺多的，比如说经颅磁刺激、经颅电刺激。现在在美国已经有一些临床上的试用了，国内其实也有好多单位在跟踪这一块。所以我们的第一个目标就是在民用方面。在消费类市场里可能有一些保健类的产品。目前有很多已经在淘宝上出现了，但它的效果怎么样？不能肯定。比较严谨的一点，就是经颅磁刺激、经颅电刺激，特别是聚焦在经颅电刺激这些产品。据我所知，目前有一些公司是在做的，我相信5年左右可能会像吕老师那样，他们会申请进入临床或者是临床前期的研究，这是无创的。

有创的可能是针对一些需求更明确的疾病，像给予深脑部位或脊柱的这种刺激，针对残疾人或者针对疼痛等专用的疾病，因为这已经有成功的案例，例如DBS。所以在未来5年里可能在植入式刺激方面会有更多的公司加入，来应对更多的疾病的干预。

具体存在什么病是最适合脑机接口的，现在还不太明确，尤其是在干预这一块，比起记录型脑机接口来说，它的需求更明确。在5年里，这些公司以及市场应用会得到长足的发展。

别西：希望三位老师的预测都能成真。总体来说咱们还是比较乐观，听上去可以做的事还是挺多的，在神经生物学整个领域临床未解决的需求，也是非常巨大的，这是所有从事者的一个共识。

主持人 ：别西 | 嘉宾：李骁健、吕宝粮、裴为华

整理：海星、光影 | 校对：光影