日期：2026-05-13 08:51:13
来源：市场资讯
（来源：中国图像图形学会CSIG）
◇ 无创光声电磁脑成像与调控技术凭借无创安全、全脑可及、动态可控等优势，有望成为下一代脑机接口的主流发展方向与国际科技竞争焦点。
◇ 我国在非侵入式脑机接口领域虽已形成一定技术积累，但在神经信号读写技术、专用芯片研发、多模态大模型开发等方向仍需持续突破。
脑机接口作为一种革命性的人机交互方式，构建了大脑与外部设备之间的直接信息通道，可成为生物智能赋能物理世界的新途径，具有战略性、前瞻性和颠覆性意义。“十五五”规划纲要将脑机接口列为前瞻布局的未来产业之一。
当前，全球脑机接口正处于从实验室研发迈向规模化应用的关键窗口期。以Neuralink公司为代表的侵入式技术路线虽已实现里程碑式突破，但生物相容性、长期安全性、创伤风险性等核心瓶颈仍未根本破解。无创光声电磁脑成像与调控技术凭借无创安全、全脑可及、动态可控等优势，有望成为下一代脑机接口的主流发展方向与国际科技竞争焦点。
中国图像图形学会会士、南京大学党委常委、常务副校长、中国科学院院士郑海荣长期深耕高端医学成像设备研发、无创脑成像与调控领域等，牵头创建医学成像科学与技术系统全国重点实验室，率先提出并系统验证“无创脑机接口成像”技术理念与体系，带领团队在神经活动精准成像、无创超声神经调控等关键方向取得一系列突破性成果，为脑机接口技术的创新发展开辟全新路径。
2025年，郑海荣牵头创立南京大学脑机接口研究院，聚焦脑神经成像、脑信息解码和量子测量器件等方向开展创新研究，相关成果已应用于脑卒中、阿尔茨海默病等重大脑疾病诊疗康复。围绕脑机接口技术如何从理解大脑到“对话”大脑，从功能修复到意念交流和脑际通讯，最终实现碳基智慧与硅基智能深度融合等前沿问题，郑海荣接受了《瞭望》新闻周刊记者专访。
从理解大脑到“对话”大脑
《瞭望》：目前脑机接口有哪几种技术路径，无创超声神经调控技术有何特点和优势？
郑海荣：目前脑机接口主要有三种技术范式：侵入式、半侵入式和非侵入式。侵入式通过外科手术将微型电极植入大脑皮层或深部核团，可直接记录神经元电活动，信号最精准但创伤大；半侵入式将电极植入颅腔内但不穿透脑组织，兼顾信号质量与安全性平衡；非侵入式通过穿戴设备从头皮表面采集脑电信号，最安全且易广泛普及，但存在信号噪音大、易受干扰等缺陷，依赖极灵敏传感器测量的发展和脑机接口大模型的精确计算。
侵入式方案属于有创技术，存在电极使用寿命有限、只能读取局部脑区信号等现实问题。此外，大脑经过漫长进化形成的精密防御系统，会本能地对体内植入物产生免疫排斥反应，导致电极性能随时间推移显著衰减甚至失效。那么如何在不破坏大脑这一精妙的生物系统的前提下，实现与大脑的高效、精准“对话”？
基于前期在医学成像领域的研究，我们发现可借助超声这种机械波，无创刺激颅内深部脑区，达成精准调控、双向读写等目标。其核心思路是不再试图采用传统物理电极“刺入”或“贴近”神经元的模式获取信号，而通过光声电磁成像等外部物理手段，在不破坏颅骨等天然屏障的前提下，对全脑神经信息进行“读取”乃至“写入”。
在持续探索过程中，我们还进一步发展了全脑皮层的神经影像技术，创造性提出“神经打印机”概念。其核心原理是利用超声、光、磁等物理场，无创调控大脑中的纳米级离子通道，实现外部信息向大脑的“写入”。这一技术不仅有望为癫痫、抑郁症等疾病的治疗提供全新路径，更有望重塑人类获取知识的方式。目前，该技术已在动物实验中取得初步突破，实现了对老鼠特定记忆和行为的调控。
《瞭望》：您带领团队在脑研究和脑调控等方面取得了哪些突破？
郑海荣：十多年前，我们在攻关高场核磁共振设备时，意识到成像技术或许将成为脑机智能领域的核心支撑，便将研究触角延伸至超声神经调控、无创脑机接口成像等前沿领域，率先提出并验证无创超声辐射力神经调控全新技术路线，逐步构建起从基础理论、核心器件、智能系统到临床转化的全链条自主创新体系，一定程度上实现了从技术源头创新到落地应用的突破。未来脑机接口可能是以智能眼镜、耳机或头戴帽形式出现，或可通过数百万通道光纤或声学神经信号穿戴式测量与调控的脑机接口系统实现信息互联、信息存储和通讯。
在基础理论层面，团队破解了超声波精准穿透颅骨并安全调控深部脑区的核心科学难题，通过系统性的理论建模与测试，在非人灵长类动物模型上率先完成该技术长周期的有效性与安全性验证，为后续临床转化奠定科学基础。
在核心器件领域，团队攻克长期被国外垄断的高密度面阵列换能器这一“卡脖子”技术。作为无创超声神经调控的核心硬件，该器件负责声波信号的精准发射与声辐射力能量调控，其性能直接决定脑调控的作用深度与聚焦精度。我们实现了从底层压电材料到精密制造工艺的自主研发，使核心换能器的电声转换效率、穿颅能力等关键性能指标全面超越国际同类产品，为高效、精准的无创深部脑调控提供硬件支撑。
在智能系统方面，团队研发出国内首套千通道级智能神经调控系统，其核心创新点在于将复杂的声场校正算法与多模态影像导航技术深度融合，构建起如同“大脑GPS”般的可视化精准定位与动态追踪体系，确保能量安全、精准地汇聚于深达十厘米尺度的颅内任意毫米级靶点。这解决了传统电磁刺激存在的范围弥散、深度不足的缺陷，也从源头规避了植入式疗法的创伤风险。
技术的前瞻性与先进性需通过临床落地彰显价值。为此，团队联合国内多家三甲医院，采用无创超声神经调控技术，针对难治性癫痫、抑郁症等传统疗法效果不佳的疾病，系统性开展临床研究与应用探索。初步临床结果显示，难治性癫痫患者的发作频率与强度显著降低；抑郁症患者的核心情绪症状与睡眠质量获得实质性改善；在十余例难治性“植物人”患者中，超过一半被成功唤醒，其中一例长期昏迷的患者已成功恢复语言功能、自主进食及辅助行走能力。
从功能修复到意念交流
《瞭望》：当前脑机接口研究主要聚焦哪些方面？
郑海荣：脑机接口研究源于“脑”，外延于“机”，脑生物信息的“读、译、写”是其三大关键技术。通过脑机接口实现对机器或物理世界的控制，释放脑机智能潜力，也是脑机接口未来产业发展的主要内容和核心应用场景。
当前医学脑机接口研究主要聚焦严肃医疗康复和生物智能体两个维度。
严肃医疗康复领域源于临床需求的紧迫性。我国面临脑卒中、渐冻症、脊髓损伤等神经系统疾病的严峻挑战，患病人群庞大，脑机接口技术为这些疾病的康复治疗开辟了新路径。临床实践证实，脑机接口技术能够助力中风、瘫痪患者的修复并重建其受损的运动功能。部分受试者可借助脑控信号实现光标操控、轮椅移动等简单动作，还能驱动气动手套完成自主饮水等复杂动作。同时，相关前沿研究也在持续推进：通过对视觉皮层开展光敏感神经编码刺激，重构视觉信号以帮助盲人恢复视觉功能；依托听神经靶向调控技术，帮助听障患者重获听觉感知。但医学脑机接口整体仍处于临床研究阶段，若要将技术转化为安全、个性化、持久有效且可推广的临床诊疗方案，还需攻克一系列重大技术难题，并经历严格的临床验证过程。
生物智能体方面，人类对大脑这一“生物宇宙”的探索尚处于初级阶段，大脑内部800多亿个神经元如何协同运作，记忆如何存储和提取，人类意识从何而来等问题至今尚无明确答案。脑机接口技术可作为关键的观测和交互工具，通过构建活体计算机或生物量子计算机，搭建生物神经系统与物理机器系统之间的互联互通桥梁，人脑或者活体神经计算系统未来或通过脑机接口成为高级碳基智能的供给源头基地，如同电源和算力中心般普及。这不仅是人类探索生命本质、深化自我认知开辟全新路径，更是人机融合、生物智能赋能物理世界的能力跃升。
《瞭望》：您基于怎样的研究提出“脑际通讯”这一前沿概念？
郑海荣：脑机接口技术的潜力远不止“修复”人体功能缺陷、治疗脑疾病，而应朝着“增强”人类自身能力的深水区进发，比如借助脑机接口技术提升记忆效率，或是实现无需语言中介的“脑际通讯”，即通过神经信号直连替代传统通讯模式，让脑机接口成为生命体间信息自由交互的核心载体。
这项技术的核心在于神经活动的信息编码、成像与写入。我们团队正围绕这一方向开展系统性研究。比如，传统医学影像技术主要用于观察脑部血管状态或筛查病变，我们的研究则试图通过解读超声波或功能磁共振成像数据，推测计算出参与者大脑中想象的画面或故事，尝试“翻译”大脑的思维内容。
依托医学成像科学与技术系统全国重点实验室、国家高性能医疗器械创新中心等国家创新平台，我们深耕神经成像技术研究，以超声作为关键工具，让原本“看不见”的神经活动变得可视化，清晰呈现大脑皮层的神经活动与结构连接。此外，我们还借助超声波精准调控神经系统功能，比如通过调控视神经搭建“眼睛脑机接口”，通过调节机体体温实现类似冬眠状态，该技术可应用于未来星际旅行等前沿场景。或许在未来，人类将不必再依靠打字、语言等传统方式进行交流，而直接通过意念完成信息传递，实现脑际通讯。
让碳基智慧与硅基智能深度融合
《瞭望》：您为什么认为脑机接口是构建“硅基”与“碳基”融合的桥梁？
郑海荣：回顾人类科技演进历程，科学革命衍生产业革命，我们从蒸汽时代、电气时代、信息时代走到人工智能时代，经历了4次深刻变革。人工智能时代，数据成为核心生产要素并催生新质生产力。人类大脑作为自然界已知的最高级生物智能体，蕴藏海量生物信息，大脑内逾800亿神经元组成极其复杂的神经网络，并由此产生丰富的神经活动、情感活动与认知智力活动，在能耗效率和创造力方面展现出硅基智能难以企及、不可替代的独特优势。
深刻理解大脑的工作机制，是人工智能向更高层次发展的必然路径，未来人工智能的发展突破，并非单纯依赖数据、算法与算力等“硅基信息”的线性增长，而在于实现其与“碳基智慧”的深度融合。脑机接口正是连接硅基智能与碳基智慧的关键核心技术，更是掌握未来人工智能最高形态的重要抓手，即通过对大脑信号进行精准成像、智能解码与主动调控，在“脑”与“机”之间搭建双向高速信息通路，不仅能将大脑意图“读取”出来转化为机器指令，还能将外部信息“写入”大脑，精准干预与调控神经活动。
在我看来，人工智能发展或将逐步经历三个阶段：
第一阶段是数据智能阶段，即当前所处的强算力、大模型时代，核心是利用计算机对海量数据进行学习、推理和创作，大幅减轻人力负担；
第二阶段是物理智能阶段，人工智能与机器人、自动驾驶汽车、机器设备等实体结合，改造赋能物理世界；
第三阶段是通过脑机接口实现的生物智能阶段，正如人工智能先驱图灵提出“让机器会思考”，脑与机器的深度融合、协调工作，是实现这一目标的理想途径。这种由人类大脑直接控制的、与生物智慧深度融合的智能形态，能够有效化解当前硅基人工智能存在的诸多隐患与局限，引导技术朝着有益于人类生存与发展的方向前行。
《瞭望》：实现这一系列目标愿景还面临哪些挑战？
郑海荣：我国在非侵入式脑机接口领域已形成一定技术积累，但在神经信号读写技术、专用芯片研发、多模态大模型开发等方向仍需持续突破，亟待科学界、产业界及国家战略层面协同关注与投入，为我国抢占非侵入式脑机接口全球高地、掌握产业发展主动权奠定基础。
一是持续攻克神经活动读取与写入技术。非侵入式脑机接口面临的最大技术挑战，是如何在不开颅的前提下，克服头皮、颅骨对神经信号的衰减干扰，并在复杂噪声环境中实现神经信号的稳定采集与高精度解码。当前，功能超声或光声成像技术凭借较高的时间分辨率和适中的空间分辨率，显著提升了多模态脑机接口系统对大脑意图的解析能力，未来还可进一步利用基因工程改造技术实现对特定脑区的光声磁多物理量感知，使神经纤维成为脑机接口的“超级天线”，支撑超大容量脑信息互联。建议加速整合行业优势力量，推动原创技术工程化、产业化落地，加快声、光、电、磁等神经信号高通量读取技术及高灵敏量子测量传感器研发。
二是加快研发专用多模态神经信号处理芯片。当前的主流通用处理器算力强大，可快速处理多类型神经信号，但功耗普遍较高，远超脑机接口领域的安全功耗阈值；而通用微控制器功耗较低，却存在算力不足、信号处理能力有限等短板，难以支撑多通道、实时性、高精度的神经信号解码。建议将脑机接口专用芯片纳入国家集成电路产业重点支持方向，鼓励芯片设计企业与脑机接口整机厂商、临床医疗机构深度协同，开展联合攻关，加速关键技术突破与成果产品转化。
三是发展脑机接口大模型。光声电磁传感器为脑信号的“全脑读取”提供了广阔前景，但全部脑电或血流信号混杂在一起，需要强大的多模态人工智能基础模型进行梳理分析，推理出大脑真实的活动模式。建议设立“脑机接口大模型”科技重大专项，建设国家级“中国脑神经信号数据库”，统筹全国脑科学、临床医学和脑机接口等领域研究资源，按照统一标准采集和标注多模态、大规模、跨被试、跨任务的脑信号数据，为脑机接口模型训练提供坚实数据支撑。
来源：南京大学
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