文丨頭豹
在剛剛過去的2021年，隨著資本市場的不斷追捧、各類NFT商品持續的“熱搜”衝擊，“元宇宙”一詞早已不再是陌生而新鮮的概念了。
然而，有一位舉足輕重的科技界大佬卻對各界衝破頭想分羹“元宇宙”的行為不太感冒，反而對另一項被譽為“元宇宙終極形態”的技術：“腦機介面”更為看好——他就是埃隆·馬斯克。
早在2020年8月，馬斯克便斥資成立了一家名為Neuralink的公司，這家企業主攻的方向便是“腦機介面”這一聽起來更富未來感、科幻感的技術。
2021年，馬斯克繼續為腦機介面技術站臺。一方面，Neuralink在去年7月籌集了2.05億美元的投資，這是該領域所有公司中最大規模的融資活動；另一方面，Neuralink的裝置已在很多頭豬和一隻玩乒乓球的猴子身上成功試驗，下一步將正式進入人體試驗的階段。
那麼，馬斯克如此推崇並肯定的腦機介面技術究竟怎麼理解？是否正如電影《駭客帝國》中所述那般全新全異？
對標西方國家，中國腦機介面技術現處於何種階段，行業內是否已經達到了一定的應用水平？
本文，頭豹研究院將從概念、行業、應用等視角，為您梳理並解讀腦機介面技術行業現狀，洞察行業未來發展趨勢，挖掘優秀行業標的。
腦機介面究竟是“何方神聖”？腦機介面是指在人或動物大腦與外部裝置之間建立的直接連線，實現腦與裝置的資訊交換，其工作流程包括腦電訊號的採集和獲取、訊號處理、訊號的輸出和執行，最終再將訊號反饋給大腦。腦機介面最早在20世紀末提出，目的是幫助殘疾人重新行走或支配上肢，技術發展至今已更能應用於正常人的生活和生產。
目前，醫療健康領域是腦機介面技術最初且最主要的應用領域，也是目前離商業化最近的應用領域。隨著技術的發展，應用領域不斷拓寬，未來將逐步應用於遊戲娛樂、學習教育、智慧家居和軍事領域。在發展過程中，腦機介面也面臨著諸多挑戰，主要包括技術成熟度極低、跨多學科導致的技術複雜性、難以商業化和規模化，以及安全和倫理問題。
腦機介面工作流程腦機介面工作流程中，訊號採集是使用感測器，如腦電帽採集大腦訊號；訊號處理則包括訊號處理、特徵工程、分類迴歸三個步驟。
因頭皮腦電訊號幅值很小，且容易受到肌電、眼電、心電等干擾，因此需透過訊號處理提高其信噪比；特徵工程主要是特徵提取，包括時域、頻域、時頻域、黎曼空間等；分類迴歸是使用機器學習演算法從頭皮腦電中解碼其含義；訊號的輸出和執行是根據腦訊號的含義向外界裝置傳送指令，以完成使用者意圖。
醫療健康領域是腦機介面最初和最主要的應用領域，也是目前離離商業化最近的應用領域。
腦機介面在醫療領域的應用主要集中在“監測”、“改善/恢復”、“替代”和“增強”四大功效上；腦機介面在遊戲娛樂領域的應用主要是為遊戲玩家提供有別於傳統遊戲控制之外的新的操作維度，透過意念並結合VR來控制遊戲，獲得身臨其境的沉浸式遊戲體驗；腦機介面在學習教育領域的應用主要集中在學習狀態識別、注意力水平測量、學習動機評估等方面。
目前，腦機介面技術在教育領域尚處於初步應用階段；腦機介面在智慧家居領域的應用集中在“補充”方面，透過結合物聯網，腦機介面可相當於“遙控器”，人們透過意念控制燈的開關、窗簾的開關等，甚至進一步控制家庭機器人的運作；腦機介面在軍事領域的應用集中在“替代”和“增強”上，透過控制各類無人機和機器人，代替士兵執行各類危險任務，減少人員傷亡。
腦機介面技術成熟度極低，從腦機介面技術的角度來看，醫學上神經元數量龐大且複雜，當前對大腦反饋刺激和大腦工作機制的研究十分有限。
此外，在訊號採集的過程中，非侵入式介面存在採集訊號差的問題，而侵入式介面需面臨對腦部損傷的問題；目前，腦機介面的發展階段還處在實驗室展示的水平，離真正的商業化還有很長的距離；同時，腦機介面技術是多學科交叉的研究領域，其涉及的學科包含資訊工程、計算機工程、生物工程、運動康復和神經學等多個科學領域。
腦機介面的發展需要多個學科發展的共同支撐，然而任何一個學科的落後都會造成短板效應，制約腦機介面技術的發展；再者，腦機介面在非技術類問題上也存在諸多難點，主要為安全和倫理問題，包括駭客攻擊、意念控制、資料竊取，甚至人性問題、倫理問題、審查問題等等。腦機介面的落地勢必伴隨著一些列相關法律法規的出臺，方可規模化應用。
中國雖相對於美國等西方國家對腦機介面技術的研究起步較晚，但同樣重視對其相關技術的研究，尤其是腦科學與類腦研究。
2016年，中國“腦計劃”啟動，其主要包括兩個方向：以探索大腦秘密並攻克大腦疾病為導向的腦科學研究，以及以建立並發展人工智慧技術為導向的類腦研究。
在2021年3月提出的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中同樣提出，人工智慧和腦科學為國家戰略科技力量，而腦機介面技術是其中的關鍵技術之一。
以美國為代表的西方國家在早期投入大量人力、財力和物裡開展對腦機介面技術的研究，在此期間也湧現了諸多行業獨角獸，如Neuralink、Synchron、BrainGate等，與之伴隨的也是不斷增高的技術壁壘。
技術壁壘主要可分為人才壁壘和核心零部件壁壘。一方面，腦機介面技術是一門交叉學科，需要多方面的人才，包括神經學、人工智慧、材料學、生物學等等，然而國內外高校並沒有開設腦機介面相關的專業課，這也導致了腦機介面領域人才的匱乏；另一方面，腦機介面的訊號採集涉及到各種材料和零部件，以及晶片演算法等軟硬體相結合的技術，技術要求極高。
目前，腦機介面平臺的核心零部件仍依靠進口，其國產化水平在未來有待提升。中國要想在腦機介面領域迎頭趕上，甚至彎道超車，應在腦機介面產業發展初期參與其中，加強核心零部件的國產化率。
重點關注企業透過深度研究中國數字能源相關產業鏈企業，頭豹建議重點關注BrainCo、博睿康、腦陸科技。
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