2024年初，马斯克旗下Neuralink宣布其首位人类受试者成功实现“意念控鼠”，随后更传出将于2026年开启大规模量产的消息。这一系列进展不仅引爆了资本市场，也让一个长久以来被视为科幻命题的领域——脑机接口（BCI），正式站到了从实验室走向产业化的“上车”前夜。

　　如果说过去几十年是脑机接口的“科学探索期”，那么当下，我们正处于技术突破（科学奇点）、标准建立（临床拐点）与商业闭环（产业爆点）三重动力交互共振的关键时刻。

　　为了透视这场“脑内革命”的真实进展与潜在瓶颈，雷峰网 AI 科技评论 GAIR Live 第 22 期特别邀请了三位处于该领域最前沿的专家：岩思类脑首席科学家李孟、中科院深圳先进院副研究员李永程、以及伦敦大学学院（UCL）副教授赵湖斌。

　　在本次圆桌讨论中，专家们达成了一个核心共识：2026年极有可能成为“脑机接口产业化应用元年”。 这一判断并非盲目乐观，而是基于技术范式的转移——人工智能（尤其是大模型）的介入，正在将 BCI 的解码逻辑从传统的“特征驱动”重构为“数据驱动”。这意味着，BCI 系统有望从针对特定任务的“个案定制”，转向具备泛化能力的“即插即用”。

　　然而，挑战依然严峻。在技术面，电极材料的“生物兼容性”仍是紧箍咒，如何保证植入物在脑脊液中服役20年而不衰减？在临床面，“神经可塑性”既是功能恢复的动力源，也是伦理风险的引信，如何界定“医疗修复”与“功能增强”的红线？在产业面，中国虽然拥有完备的产业链与庞大的临床数据优势，但在侵入式基础研究与高阶产品设计能力上，仍需跨越从“硬件组装”到“系统集成”的深水区。

　　更难能可贵的是，在全行业热议“风口”的当下，三位专家一致呼吁“冷思考”。他们认为，脑机接口不仅是精密的电子工程，更是关乎人类自主意志的伦理博弈。只有在喧嚣中回归临床价值，解决生物兼容性等底层硬骨头，BCI 才能真正从“实验室奇观”变成普惠大众的“数字化解药”。

　　正如嘉宾在圆桌结尾所期许的：BCI 的终极价值，不在于它有多酷，而在于它能让多少失语者重新开口，让多少瘫痪者重获自由。

　　岑峰：欢迎来到 雷峰网AI科技评论的GAIR Live 第 22 期。本期主题为“脑机接口上车前夜：科学奇点、临床拐点与产业爆点的三角共振”。近期脑机接口引发了巨大热潮，我们邀请了岩思类脑的李孟老师、中科院先进院的李永程老师和UCL的赵湖斌老师共同探讨。首先请各位老师做自我介绍。

　　李孟：我来自中科院上海微系统所，同时孵化了企业“岩思类脑”。我的研究重点在于脑机接口的软件与算法，旨在通过人工智能赋能，提升神经信号解码的精准度与个体泛化性。

　　在非侵入式领域，我们实现了全指令集操控《黑神话：悟空》，并于 CES 发布了通过实时脑电闭环调控解决入睡困难的消费级睡眠产品LumiSleep实时闭环脑电分析解决入睡困难的神经调控产品；在侵入式领域，我们与华山医院紧密合作，推进失语症患者的中文语音解码工作。我们致力于覆盖侵入、非侵入及半侵入多种模态，并以算法为核心提供关键技术。

　　李永程：我来自中科院深圳先进技术研究院，从事脑机接口在运动康复领域的研究已有 16、17 年。

　　我的工作分为两部分：在非侵入式系统上，开发运动想象与尝试系统，辅助脑卒中患者进行上肢或下肢的运动康复；在侵入式系统上，致力于构建完整的闭环脑机接口系统，通过提供感觉反馈刺激，为脊髓损伤导致的偏瘫患者提供新的康复方案。

　　赵湖斌：我是英国伦敦大学学院（UCL）副教授，UCL 智能神经工程中心创始主任。我的团队专注于开发可穿戴高精度 3D 光成像及多模态传感技术，在 AI 硬件加持下，应用于脑疾病诊断、脑机接口、康复及数字医疗等临床转化领域。

　　我从事脑机接口相关研究约 15 年，大概1/3精力分布在侵入式模态，2/3精力在非侵入式模态，十分期待今天能与各位专家进行深度探讨。

　　岑峰：马斯克年初宣布 Neuralink 将开始大规模生产，引发了关于 2026 年是“脑机接口元年”的讨论。如果这一预言成真，您认为最关键的“临门一脚”是什么？

　　李孟：脑机接口已有几十年历史，但自 2016 年起才真正进入公众与资本视野。我认为 2026 年应定义为“产业化应用元年”。

　　其标志性的“临门一脚”应当是：市面上出现了真正能触达用户、为生活带来实质性便利的脑机接口产品。由于侵入式技术研发周期较长，我期待如睡眠调控等非侵入式产品能率先落地，改善大众生活。

　　李永程：我赞同“产业化元年”的界定。除了标志性产品的出现，我认为技术层面的核心突破在于“更精确的解码”。 以运动康复为例，如果我们能精准、精细地从脑信号中解码出手指动作或力度信息（无论是侵入式还是非侵入式），将为后端应用提供强大的技术支持。这种技术上的关键节点突破，将是元年爆发的重要标志。

　　赵湖斌：十分认同，两位老师的观点其实是一体两面。2016 年是市场的萌芽期，2025 年是政策导向的引领期，那么 2026 年确实应该是“产业导向与应用落地”的元年。 类比 iPhone 4 彻底改凯云官网变了手机生态，脑机接口的元年需要更尖端的技术走出实验室和医院，进入真实世界的日常生活。标志性的事件应当是：出现一个在真实场景下具备高精准度、能实现解码与调制有机结合的落地产品。虽然目前主要面向细分群体（如配合机器人的残障康复），但必将迎来用户增长和接受度的里程碑式跨越。

　　岑峰：脑机接口技术正从工程可靠性方面加速突破。目前除了常见的侵入式和非侵入式，介入式脑机接口也备受关注。从消费级市场的稳定表现来看，哪一种途径最可能率先实现规模化落地？

　　赵湖斌：这是一个非常关键的问题。首先，我们需要明确侵入式、非侵入式（可穿戴）与介入式这三条赛道的关系：它们虽然技术逻辑不同，但并非竞争冲突，而是相关且互补的。

　　我们可以将脑机接口产业比作一场田径比赛，其中包含了跳高、跳远、跨栏等细分项目。虽然都属于“田径”大类，但每个项目的技术重心和应用场景各有侧重。从技术特性以及针对临床与大众健康市场的准入门槛来看，我个人认为非侵入式可穿戴技术会更早地形成有效的产品化并实现规模化推广。它的安全性高、操作简便，更适合在消费级市场和基础健康监测中铺开。

　　李孟：我针对这几种形态的落地逻辑做一些补充。侵入式、非侵入式、介入式以及国内常提的“半侵入式”，本质区别在于电极采集形式的不同，这直接决定了信号质量的差异，进而决定了各自解码性能的“天花板”和应用场景。

　　▪ 介入式：最近受到关注是因为它与消费电子生态（如 Apple 生态）的打通。它通过血管植入电极采集信号，虽性能天花板相对较低，但路径取巧，能有效解决如渐冻症患者的交互问题。

　　▪侵入式： 电极与神经组织直接接触，信号纯度最高，通量大，空间分辨率高。它的想象空间巨大，甚至被寄予“意识上传”的厚望。但缺点也显而易见：开颅手术风险大、术后维护难，且作为“三类医疗器械”，其审批和临床转化周期非常漫长。

　　▪非侵入式： 硬件模块（如芯片、电极）已相对成熟，甚至部分组件在民用市场即可获取。过去大众质疑其信号隔着颅骨，纯度不足，信息量有限。但现在的转机在于，通过大量脑电数据，尤其是利用侵入式与非侵入式数据联合训练的 AI 模型，非侵入式的解码效率得到了质的飞跃。

　　在我们的实践中，非侵入式已能实现 20 多个自由度的控制，指令刷新率达到 60-100 毫秒。因此，非侵入式是一个非常折中且现实的选择，能最快落地。未来这几种模态将像海洋中不同深度的生态位一样，各司其职，共同构成完整的产业化版图。

　　岑峰：李孟老师提到了 AI 的关键作用。过去神经信号解码一直是行业难题，随着 Transformer 架构和大模型的引入，脑机接口的解码准确率和泛化能力发生了怎样的改变？

　　李孟：我认为脑机接口正经历从“特征/任务驱动”向“数据驱动”的根本性转变。

　　早期的解码是基于任务定义的，我们需要手动提取颜色的纹理、频率等特征进行映射。现在的变化源于两点：一是脑科学产业受重视后，积累的数据量呈指数级增长；二是 AI 作为分析工具，其处理复杂数据的能力达到了新高度。

　　现在的 AI 赋能，让脑机接口更像语言大模型。它通过大量学习，能自主生成对脑电信号的理解。这意味着解码的精准度、自由度和实时性将迎来飞跃。这种跃升是不分模态的，只要通过有效的联合训练，一套模型可以同时覆盖侵入式和非侵入式。

　　更有趣的是，AI 的加入甚至会颠覆硬件设计。当 AI 的“翻译效率”极高时，我们可能不再需要 1000 个电极去采集信号，或许 50 根电极配合强大的算法就能完成同样的任务。这将极大地减轻硬件端的压力，改变整个系统的形态。

　　岑峰：李永程老师在开场时也提到了解码效率。现在大模型的引入带来效率提升，是否意味着脑机接口很快能实现“即插即用”的灵活状态？

　　李永程：李孟老师提到的 AI 进步确实巨大。十多年前我们做实时系统，用特征驱动方式解码大关节运动，准确率只有 40%-50%；今天在实验室，即便不使用大模型，仅用普通的深度学习框架，准确率就能达到 85%-90%。

　　但在临床应用和学术研究中，我们必须保持审慎，目前有两个核心问题尚未突破：

　　第一是“黑盒问题”。深度学习模型预测出了结果，但我们并不知道它背后的逻辑。这对于后端的临床应用，尤其是运动康复来说是致命的。如果模型不能告诉我大脑中哪个特征、哪个区域（运动区、感觉区还是视皮层）起到了关键作用，我就无法设计精准的实验范式。 目前的康复效率并不理想，我们希望患者通过两三周训练就能恢复日常生活，但现实中很难做到。我们需要一个能揭示“关键特征”的解码模型，以此来指导康复训练，而不仅仅是得到一个结果。

　　第二是“泛化能力”，也就是即插即用问题。虽然大家都在研究泛化，但目前的实际情况是：在医院应用时，即便有预训练模型，每个患者仍需要进行大量的个性化微调。这种微调往往不是小修小补，而是大规模的适配。

　　总结来说，AI 确实为脑机接口带来了跨越式进步，但要实现真正意义上的“即插即用”和“精准康复”，目前的框架仍面临挑战。我对大模型解决泛化问题充满希望，但在现阶段，我们需要审慎地看待其在复杂临床环境中的表现。

　　岑峰：非常感谢三位专家的分享。通过这一部分的讨论，我们清晰地看到：技术路径上，非侵入式可能率先由于产业成熟度而落地；而 AI 正在从底层重构解码逻辑，尽管在临床解释性和泛化能力上，我们仍处于攻坚阶段。

　　岑峰：刚才李永程老师提到了“范式”与“泛化”两个技术核心点。顺着这个思路，我想请教赵湖斌老师：目前脑机接口存在两种路径，一种以 Neuralink 为代表，追求几千个通道的高带宽“广撒网”模式；另一种则是针对特定功能，通过几十个通道实现临床应用。从临床和工程角度看，我们究竟应该追求极致的高带宽，还是先在低带宽下把稳定性和范式研究透彻？

　　赵湖斌：这是一个非常深刻的问题。我认为路径的选择主要取决于具体的情况，包括研究者或企业所处的平台以及掌握的资源。

　　首先，以马斯克为代表的平台拥有极强的资源整合能力，无论是经济实力、文化影响力还是政策层面的资源。因此，他有能力去做大面积、全脑铺开的复杂探索，这是一种“制高点策略”。对于资源对等的平台，追求全面覆盖是可以尝试的。

　　但是，对于大多数研究者或初创企业，我建议采取更专注的策略。在不同的发展阶段，专注于细分应用往往更有效。例如针对难治性癫痫，其发病区域是特定的，无论是监测还是调控，并不需要几千个通道。如果能将几十个或上百个通道的系统在特定赛道做到极致，也能成为该领域的领跑者。

　　此外，我个人一直倡导一种“可延展性（Scalability）”的工程理念，我称之为“搭积木理论”。无论是非侵入式还是侵入式系统，底层单元可以做得很小，哪怕一个单元只有几个或十几个通道。通过工程技术将这些微小单元连接成网络（Network），当需要全脑覆盖时，通过模块拼接实现上千通道的效果。这种做法的优势在于：起始点更平滑，且维护和替换成本极低。如果某个模块损坏，只需更换局部，而不需要更换整个系统。总结来说，高带宽与精准细分并不冲突，关键在于系统是否具备良好的延展性。

　　岑峰：赵老师提到的可延展性为产业化应用提供了新思路。脑机接口的应用场景通常被分为“医疗修复”与“能力增强”。请教李永程老师：从临床角度看，这两个方向的研究差异在哪里？各自面临哪些难点？

　　李永程：坦白说，在现阶段，“医疗修复”比“能力增强”更容易被社会接受，也更具落地可能性。

　　在医院的实际临床中，我们面对的是各种功能缺失的患者：运动功能缺失（如中风、瘫痪）、感觉缺失、认知缺失等。目前的脑机接口系统，无论是针对抑郁症、自闭症、ADHD 还是阿兹海默症，本质上都是在做“功能性修复”。

　　但在推广过程中，我们面临的第一个难点是公众的误解与科普的匮乏。由于这项技术太新，我们需要向患者和家属解释大量基础信息。我曾遇到过中风患者家属问我：“你们读取大脑信号，会不会知道我的银行卡密码？”我半开玩笑地回答：“如果我能通过脑机接口破解密码，那我们的系统就太超前了。”实际上，目前的脑机接口仍有很大的局限性，它远没有科幻电影中那么神奇。我们当前的核心任务是帮助患者恢复基本生活能力。

　　关于“能力增强”，这在目前看来更像是一个科幻命题。比如通过脑机接口让人眼能看到红外光，这在实验室层面都极难实现。所谓的能力增强，往往需要搭配其他系统。例如针对老年人的肌肉退化，仅靠脑机接口不够，必须搭配外骨骼系统。

　　难点在于，即使在实验室环境下，我们的技术也尚未达到“顺滑”的程度。对于一个功能退化但尚能行走的老年人，现有的脑机接口+外骨骼方案可能还不如他自己走得稳。如果技术不能提供超越原初功能的体验，它的必要性就会受质疑。因此，我个人认为，在“脑机接口元年”之后，我们必须先彻底搞清楚大脑的翻译机制，完善系统稳定性。在医疗修复领域深耕成熟之前，谈论大众意义上的“能力增强”还为时尚早。

　　赵湖斌：我非常认同李永程老师的看法。医疗修复是“刚需”，属于马斯洛需求层次的基础层；而能力增强则是高阶需求。两者虽不冲突，但重心必须有先后。随着修复应用的成熟，其市场和技术红利会反推技术精进，最终才可能溢出到增强领域。

　　我想补充的是，除了电极技术，“多模态”路径也在为能力增强提供可能。目前主流是电信号，但光、声、磁等模态同样大有可为。例如，我所在的领域关注光模态脑机接口，已有研究显示，通过特定的光调控可以短期提高人的记忆功能。这虽然还处于实验室阶段，但给“能力增强”留下了想象空间。

　　然而，随之而来的伦理与法律边界是我们必须预判的。如果“增强”技术成熟，它是否会滑向伦理灰色地带？例如，如果有财力的家长希望通过这种技术增强孩子的短期记忆力，以应对考试，这算不算一种不公平竞争？我们不能等产品普及了才去思考伦理。在技术尚未完全成熟的今天，我们就必须探讨如何界定“临床诊疗手段”与“消费级违规增强”的界限，并提前推动相关法律法规的建立。

　　岑峰：赵老师的总结非常到位，医疗修复是“雪中送炭”，能力增强是“锦上添花”，但一切都需在医疗伦理的框架内讨论。您认为脑机接口在临床上的主流发展方向是什么？

　　赵湖斌：这正是我近年来深耕英国及国内各大医院一线，与临床医生频繁交流后一直在思考的问题。我认为，无论是侵入式还是非侵入式设备，理想凯云官网的趋势都必须是“以医生和病人为本”。

　　首先，软性层面存在一个巨大的挑战。正如李永程老师所言，我们带着设备和范式进病房，但病人往往不清楚其益处甚至潜在害处。脑机接口是一个专业门槛极高、回馈周期较长的细分赛道，它不像手机或平板那样易于被大众理解。因此，高水平的科普与患者沟通是产业落地的第一步，虽然艰难但必须去做。

　　其次，从硬性技术层面看，临床医生的逻辑与工程师完全不同。医生将脑机接口视为“工具”。他们并不关心设备内部如何运作，而关心能否解决具体问题。比如，传统的湿电极脑电图（EEG）做重症监测非常不便，无法保证 24 小时连续监测，且数据分析多为离线处理。

　　因此，我总结了未来临床主流技术的“四化”趋势：小型化、智能化、低成本化、用户友好化。医生需要的是“傻瓜级”设备。理想的情况是：设备佩戴简单，针对特定应用只需一键启动，通过云端网络或边缘 AI 硬件进行实时处理与图像重构，甚至结合大模型提供直观的解读报告。医生或病人在手机、电脑端就能实时掌握状态信息。这种在“数字健康”概念下的实时、闭环、可解释的技术，才是临床的真刚需。

　　李永程：赵老师提到的“四化”基本涵盖了临床的核心痛点。我在医院实验中发现，医生和病人最关心的只有两点：能不能解决问题？临床效果是否更好？

　　基于此，我认为脑机接口目前的定位不是直接替代传统器械，而是为医生提供一个“更优的增量选择”。脑机接口的一个独特优势在于“康复功能的量化”。目前大部分功能康复依赖于主观量表，具有很强的主观性。而通过脑机接口（结合脑电、脑磁或光学信号），我们可以将康复程度精确量化。这意味着从治疗评估到下一步方案的制定，都能在同一个闭环系统内完成。

　　相比传统医学影像，脑机接口的想象力更大。医学影像主要用于“辅助诊断”，而脑机接口除了诊断，还具备“治疗”功能。虽然目前在运动康复领域，脑机接口的纯治疗效果可能与传统手段持平，但如果整合了诊断、评估与个性化方案制定的能力，它将成为医生手中不可替代的利器。

　　岑峰：李老师提到了脑机接口在诊断与治疗上的双重潜力。但我有一个关键疑虑：脑机接口在长期植入或测试中，是否会改变大脑原本的神经环路？这种改变是否可控？在临床上，我们如何设定“急停开关”以应对不理想的状况？

　　李永程：关于脑机接口是否会改变大脑回路，我可以给出肯定的回答：是的，它会改变。

　　匹兹堡大学的一个研究组曾在《Nature Neuroscience》上发表过一项针对侵入式脑机接口受试者长达三四年的研究。结果显示，受试者的运动感觉通路在实验过程中发生了重塑，其回路激活方式与两三年前截然不同。

　　这种改变在神经科学上被称为“神经可塑性”。对于我们从事的功能恢复研究来说，这种重塑是我们“喜闻乐见”的。非侵入式研究也显示，脑卒中患者经过长时间训练，其大脑受损区域与健康区域的网络连接会发生明显变化。正是因为大脑具有这种可塑性，脑机接口才有了恢复患者功能的物理基础。因此，这种在康复范式下的改变是可控且符合预期的。

　　1. 伦理原点的约束：既然我们明确知道脑机接口能重塑大脑，就必须在技术研发的原点设定伦理边界。技术本身是中性的，像枪炮一样既能保护也能伤害。我们绝不能允许技术不加约束地流向某些领域，比如前几年争议巨大的电刺激“成瘾治疗”或“性取向矫正”。这些已经远远超出了道德底线. 法律法规的同步：

　　总结来说，脑机接口必须永远只是一个工具。为了恢复功能，我们需要它去影响和重塑大脑；但为了保护人类个体，我们必须用法律和伦理为这个工具套上枷锁。在任何临床试验中，最核心的“急停开关”不是某个物理按钮，而是严格的临床方案审查与对人类意志自主权的尊重。

　　科研市场无疑是第一波最成熟的收入来源。如果我们定义“第一波”，其实科研市场早在 5 到 10 年前就已经出现了。2016 年左右，市场上就有上百家以脑电（EEG）为主的脑机接口公司。当时的核心客户就是科研院所、高校以及各类综合性与专科医院。虽然科研市场不是一个超级庞大的体量（大约在数亿到十亿级规模），但它是一个非常稳健的“基本盘”，每年都有稳定的设备更新和技术迭代需求。

　　脑机接口是一个极其漫长的产业链，涵盖了材料、神经科学、计算机、数学、物理及临床医学等多个交叉学科。在 2009、2010 年我读书时，第一波受益的产品其实是“脑电放大器”。随后，国内涌现出如博瑞康（Neuracle）等一批厂家。到 2015 年，行业内出现上百家公司并不夸张。这部分市场虽然规模有限，但由于服务于高校和研究所，需求非常明确且稳定。

　　对于消费级市场，我们现在处于“用户习惯培养期”，比如科技馆里的脑控玩具。但要真正让正常人愿意付费使用，技术必须跨越一个门槛：其性能必须超越人类自然的生理极限。 如果脑控打游戏还没我用手快、用眼快，我为什么要用它？只有当脑机接口在解读和控制精度上全面超越现有交互手段时，它才会像智能手机一样，开启另一个翻天覆地的社会形态。

　　人类对健康的追求永无止境——活得好的人想活得长，活得长的人想活得更健康。目前，医疗领域最大的刚需是“功能康复”。 数据是非常震撼的：中国每年新增中风患者接近 1000 万，存量患者数千万；被诊断有抑郁倾向的人群接近 2 亿；此外，随着“银发经济”和老龄化社会的到来，阿兹海默症、帕金森等病患群体也在快速扩大。人类的欲望会驱动技术从“治愈”向“更好的治愈”演进，比如少受罪、不吃药就能康复。这个市场的边界取决于我们能解决多少医学难题。

　　但必须强调的是，无论是医疗还是消费，其商业变现进度完全取决于技术成熟度。

　　我们正处于“上车前夜”，越来越多的资本和多学科人才正在涌入。我相信，随着工程实现和基础科学的突破，脑机接口将首先在医疗领域完成商业闭环，随后向更广阔的消费领域扩张。

　　首先，关于专用芯片与封装技术。 尽管大家常讨论芯片领域的“卡脖子”困境（通常指 10 纳米以下的先进制程），但具体到脑机接口领域，我们对芯片的要求并非追求极致制程。由于植入式或可穿戴设备对稳定性、功耗和供电有着极高的要求，我们往往采用相对成熟的工艺（如 90 纳米或 180 纳米）。在这些成熟工艺上，国内技术与国际并没有代差，甚至在某些特定领域具有优势。因此，在底层芯片制造上，我并没有看到明显的“卡脖子”点。

　　我们拥有全球最完备的产业链资源，但如何将这些元件有效、精巧地集成为一个用户友好的产品，是全球共同面临的课题。类比 VR 技术，前几年热度很高但随后遇冷，核心原因之一就是产品设计未达预期。脑机接口若想大规模受惠于用户，必须实现“以人为本”的高阶工业设计。目前，国内产业界在底层元件的“单点突破”上做得很好，但在“系统整合”与“用户体验”层面仍有很大提升空间。

　　美国在侵入式闭环系统上的探索非常深厚。2021 年他们就已经实现了“读写一体”的闭环，即大脑控制外骨骼的同时，大脑还能感知到外骨骼捏到物体的软硬、冷热和形状。 相比之下，国内目前许多侵入式探索仍停留在“数据获取”阶段，在“大脑深度解读”以及利用解码来实现“功能增强”方面的基础研究与工程化尚显不足。

　　欧洲（基础深厚但节奏缓慢）： 欧洲的节奏非常慢，但其伦理边界在某些特定领域反而非常大胆。例如我博士期间做的光遗传学项目，涉及向神经元植入病毒载体，当时全球只有欧洲敢于尝试这种一类人体实验。欧洲（如英国、瑞士的头部高校）有非常深厚的神经科学基础，但由于管理流程冗长、招募效率低，其落地的工程实现往往落后于美国，更比不过中国。

　　虽然美国有先发优势，欧洲有基础研究底蕴，但由于它们节奏慢、反馈周期长，竞争力在某些环节正在减弱。国内虽然在长周期基础探索上面临资本和政策的快速回馈压力，但我们可以利用好现有的高效机制，聚焦中短周期的赛道，将其拉到极致，占领全球话语权。这也是我们要利用好的“差异化”路径。

　　以我从事的脑卒中运动康复为例，这个领域从第一篇文献出现至今已有 20 多年，但行业内一直缺乏严谨的“二期临床验证”。目前大多数研究仅停留在几十例样本的阶段，虽然证明了有效，但这种有效性相比传统康复手段究竟高出多少？是否有足够的大规模临床数据支撑？目前还没有定论。此外，产品能否做得更便宜、更易于医生操作，也都有待验证。

　　现在的现状是，不少企业和资本显得有些激进。无论有没有产品，功效如何，只要贴上“脑机接口”标签就先冲进去。这种氛围导致部分科研人员也变得浮躁，认为风口来了就该起飞。但我认为，真正热爱这个行业的人此时反而需要冷静。我们需要把技术迭代做好，把对大脑的基础理解做深，然后再谈市场和应用。只有遵循底层逻辑，产业才能健康发展。

　　但其弊端也正如李老师所说，是“浮躁”。当全行业都在讨论风口时，科研人员能否坚定内心、深耕热爱的事情，变得极具挑战。目前行业处于一种相对混乱且不成熟的状态。

　　但有一个核心技术痛点至今未能突破，那就是生物兼容性。 无论采用哪种柔性方案，目前都没有足够的实验室数据或临床证据保障电极能在人类大脑中稳定运行 10 年、20 年且信号不衰减。目前，侵入式的犹他电极（Utah Array）在人体内稳定运行 3 年左右已经非常优秀了。

　　但这对于医疗或消费应用来说是远远不够的。如果患者需要开颅植入，设备必须像心脏起搏器一样，具备二三十年的服役寿命。如果电极在脑脊液环境中几个月或几年就出现性能衰退，它的商业价值将大打折扣。绝大多数公司目前仍无法解决长期性能稳定的问题。因此，在生物兼容性这一关没过之前，谈论技术的“大一统”或收敛还为时尚早。

　　脑机接口不仅是精密工程的挑战，更是神经科学与伦理法律的博弈。2026 年或许是一个产业节点，但它更是一个新的起点。正如两位老师所言，唯有在喧嚣中保持冷静，回归技术迭代与临床价值，这项技术才能真正成为造福人类的工具。

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