清華長聘教授高小榕回應每經：腦機接口侵入式與非侵入式兩種技術路線就像珠峰南北坡，最終應用場景沒有差別

每經記者｜張蕊    每經編輯｜陳旭    

5月26日，特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克投資的腦機接口企業Neuralink宣布，已獲得美國FDA（食品藥品監督管理局）批準，將開展首次人體臨床試驗。這被業內認為是腦機接口邁向商業化應用的重要里程碑。

在2023中關村論壇召開期間，5月29日舉辦的“腦機接口創新發展論壇”平行論壇備受關注。清華大學長聘教授高小榕在論壇上發表了題為《腦機接口50年》的主旨演講。

《每日經濟新聞》記者了解到，腦機接口的學術概念最早于1973年提出。歷經50年不斷研究發展，腦機接口領域樹立起諸多里程碑事件，在這些事件中，非常值得一提的是腦機接口穩態誘發電位范式的誕生，而這就是由高小榕提出的。

高小榕從事腦機接口研究20余年，是我國最早開展腦機接口研究工作的學者之一，是中國神經工程及腦機接口學科的主要創建者之一，而他提出的穩態視覺誘發電位腦機接口范式是腦機接口三大范式之一。

該平行論壇期間，高小榕接受了《每日經濟新聞》記者的采訪。

高小榕在論壇上發表演講 每經記者 張蕊 攝

兩種不同技術路線最終應用場景并無差別

談及目前關于腦機接口的研究，高小榕介紹，中國腦機接口的起步跟國際上是平行的。腦機接口大致可分為非侵入式腦機接口（無創）和侵入式腦機接口（有創）兩大類。“中國和一些歐洲國家多研究無創腦機接口，美國則以介入式腦機接口居多。”

在他看來，這兩種方案可以看作珠峰的南坡和北坡，是不同的路徑和技術方案。但不管怎樣，最終都會匯集整合形成一個全新的方案，這一方案在未來50年中一定能實現。

談及這兩種腦機接口分類具體有何不同，高小榕打了個比方，做手機通訊有兩種方法：一是把通訊的鐵塔都建在地面上；二是類似于星鏈，在天上發射一系列衛星，使之能實現跟人的通訊。

“理論上，有創式腦機接口比無創的通訊速率要快一些，但是有創的方法能擱置的地方小，且技術門檻非常高。”高小榕說，要在柔軟的大腦植入世界上最硬的東西，二者還要一起工作，這就如同要在豆腐上立一根針，這根針要能接觸上豆腐且不能傷害它，其難度可想而知。

“相比之下，無創式腦機接口的門檻低一些。”他說，這相當于在大腦周圍通過設備接收天上發射的衛星信號，雖然接收的面積大，但單純從通訊速率來看，只要匹配得好，無創不比有創的通訊速率差。

而且，當用戶不想使用腦機接口了，隨時可以把電極帽摘掉。但在大腦植入芯片后，如果反悔的話就沒這么簡單。因此，不管哪種技術方案，最關鍵的還是要跟實際需求匹配。

這兩種不同技術路線的應用場景通俗來講有何區別？高小榕對《每日經濟新聞》記者表示，實際上真正的、最終的應用場景并沒有差別。

高小榕出席論壇 圖片來源：主辦方

未來最早的應用場景可能是以醫療和助老為核心

今年5月4日，全球首例非人靈長類動物介入式腦機接口試驗在北京獲得成功，該試驗在猴腦內實現了介入式腦機接口腦控機械臂。

此次試驗由南開大學段峰教授團隊牽頭，該試驗是在前期介入式腦機接口動物（羊）試驗基礎上取得了進一步成果。

問及這次試驗有何代表性意義，高小榕對《每日經濟新聞》記者表示，這個試驗是在血管上做的，實際上有很大的創造性。

他打了一個比方，就像在豆腐上爬，或者在豆腐上去踩，肯定會把豆腐全踩壞了，而這個試驗找到了相對來說比較硬的一個組織——血管，在這個地方把電極放上去，腳還能夠挨著，就不至于把血管踩塌。

“這就相當于在組織上找到了一個類似攀巖有這么一個能落腳的地方，相當于在最軟的組織和最硬的中間找到了一個地方能夠放電極，所以這個試驗做得是很有意義的。”他說，因為如果要在血管上擱置電極，這個位置不能隨便亂擱，可能只有很少的一些血管能夠擱上這個東西。

在高小榕看來，這一試驗有望很快上到人體，因為往血管里擱支架這件事在臨床上早就解決了，技術已經非常成熟，只不過現在在支架上擱了一些電極而已，“所以我也希望這一技術能夠很快落地。”

談及目前腦機接口的主要應用領域，高小榕表示，現在腦機接口還是以臨床推動為主，AI的驅動力較弱。“因為從腦機接口的性能看，我們做得最好的也只能達到手機觸屏輸入的一半。這時候還很難推廣應用，只能先用于醫療領域。”

不過他也表示，腦機接口有一個摩爾定律，每10年的速度提高4倍。“未來十年，腦機接口的輸入速度可能會超過手機觸屏輸入，那時用戶打字就可以使用這項技術了。”

另外，在實際應用中所用設備開發成本高，還未具備大范圍應用的條件。因此，腦機接口技術目前仍處于臨床試驗階段。

不過，高小榕認為，隨著技術的發展，未來最早的應用場景可能是以醫療和助老為核心的。到時候，腦機接口可以幫助像霍金這樣的漸凍癥患者便于行動。還有當老人漸漸喪失行動能力后，我們也可以通過機器人來幫他做事。

其次可能是教育，比如孩子上課疲勞了，怎么讓他保持精力、提高學習效率，腦機接口或許能發揮作用。“但是，未來人怎么跟機器人交流，人機如何協同等等，仍是需要解決的核心問題。”

封面圖片來源：主辦方