脑机技术专题研究报告：人机交互的新通路
（报告出品方/作者：国泰君安证券，朱峰、鲍雁辛）
脑机技术路径梳理及下游应用
脑机是人和外部设备间的全新通讯通路
“脑机接口” =“脑”+“机”+“接口”，即在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间创建的用于信息交换的、不依赖于常规大脑信息输出通路 的连接通路。脑机系统借助人脑电信号采集设备实时记录脑电波，并利用计算机算法或其他技术手段对采集到的脑电波进行解读，再通过计算机语言将解读的 脑电波信息转换成控制语言或命令，以此驱动外部设备。脑机接口系统主要包括四个组成部分：信号采集部分、信号处理部分、控制设备部分和神经反馈部分。脑信号处理与解码分为预处理、特征提取和特征翻译三个子过程。
侵入式脑机：获取信号质量高，但创伤较大，技术仍待成熟
侵入式脑机接口，又称完全植入式脑机接口，是一种创伤性较大的皮层内记录脑机接口。侵入式脑机需要采用神经外科手术方法将采集电极植入大脑皮层、硬脑膜外或硬脑膜下，其采集电极主要分为刚性电极和柔性电极。刚性电极技术较为成熟， 但存在容易减弱信号的劣势，因而柔性电极或成为未来发展方向。实现信息准确度和创伤程度之间的平衡，是侵入式脑机面临的核心挑战。技术角度而言，侵入式脑机需要解决：植入方式创伤大、电极通道数量低的问题。针 对两个核心技术挑战，未来需着力研发蚕丝蛋白牺牲层/可注射网格状神经电极技术和生物器件集成电路制造技术。
半侵入式脑机：创伤较侵入式低，信号质量较非侵入式高
半侵入式脑机接口，也称微创脑机接口，即基于皮层表面记录的脑机接口。区别于侵入式脑机接口，半侵入式脑机将脑机接口植入到颅腔内，但是在大脑皮层 之外，主要基于皮层脑电图（ECoG）进行信息分析。相比侵入式脑机，半侵入式脑机的损伤性较小、技术更为成熟。由于半侵入式脑机接入皮层表面，不易引起强烈的排斥反应，手术的危险性较低，同时技术成 熟度更高。相比非侵入式脑机，半侵入式脑机信号准确度更高，但伤害性稍强。
非侵入式脑机：因技术成熟、损伤性低成为主流
非侵入式脑机接口通过附着在头皮上的穿戴设备测量大脑的电活动或代谢活动，无需手术、安全性高。非侵入式脑机不引起身体排异反应，安全系数高，伦理 风险小，是目前主流的脑机形式。非侵入式脑机接口主要分为湿电极、干电极和半干电极三种。传统脑电极一般采用湿电极，但存在佩戴、清理过程复杂的缺陷。干电极在克服此缺陷的同时， 降低了信号的质量和稳定性。半干电极则结合了两者的特点，达到简便程度和信号质量的均衡。
脑机能实现丰富功能，下游应用领域覆盖较广
脑机技术能提供多种功能，主要分为五类：监测、替代、改善/恢复、增强和补充。围绕上述五大功能，脑机接口有覆盖面较广的下游应用领域。医疗健康为脑机的主要应用场景，应用案例主要集中在“监测”“改善/恢复”“替代”和“增 强”四种功能中。同时，脑机在未来扫清伦理、技术成熟度等障碍之后，将逐渐渗透娱乐、智能家居、军事和其他领域，成为人机交互的重要形式之一。
脑机发展历史及全球发展情况
全球市场平均CAGR超14%，美日欧技术暂时领先
脑机技术处于技术爆发期前期，潜在市场空间将逐步释放。21世纪以来，理解大脑的结构和功能成为重要课题，脑机应运成为资本市场重点关注的热门产业。近年来，多国陆续提出基于生物科学、信息科学的脑计划，促进了脑机市场的进一步增长。脑机技术的发展仍处于早期阶段，市场将随技术发展稳步增长，根 据Valuates预测，预计2020至2027年间脑机市场空间CAGR将达14.3%。全球脑机行业以美、日、欧为主导，其中美国技术优势明显，欧洲日本紧随其后。美国、日本、欧洲在脑机领域的布局相对较早，通过长期的资本注入以及技 术积累，在全球脑机领域中占据领先地位。其中，美国的优势体现在技术深度和广度（如侵入式脑机接口）两个层面，是全球脑机技术领先者。
脑机领域代表企业：Neuralink
Neuralink由Elon Musk于2016年创立，并于2017年首次出现于公众视野。Neuralink旨在通过脑机接口，建造有可能帮助瘫痪患者的设备，着重解决医疗 健康领域的难题。Neuralink主要研发侵入式脑机接口，并着重研发相应的配套设施。一方面，Neuralink注重提升植入装置性能和植入方式精准度，提高信息的传输效率；另 一方面，Neuralink尝试构建应用网络，深入消费者层面进行布局，完善产品的售后服务。
脑机技术发展难点和未来展望
难点1：如何理解神经元的输出
问题1：信号识别精度低
人脑中存在数百亿的神经元，目前人们尚未对其功能和信息传输机制拥有足够的了解， 脑机接口系统所能识别的神经信号内容较少且准确度低。脑机系统记录的信号涉及的 神经元越多、信号复杂度越高、识别难度越大，进一步降低脑机系统的识别精度；研究表明，目前脑机接口系统对2类思维任务的识别率约为90%、对3类任务的识别率 约为80%、对4类运动的识别率仅有70%左右。
问题2：信号识别速度慢
脑机接口系统需要把获取的脑电波信号识别、转换为计算机理解的信号，其中所需要 的算法对算力的要求远远超出如今的算力水平，这意味着现阶段的脑机接口系统无法 快速、即时、准确地识别神经电信号。目前，脑机接口系统所能达到的信息识别、转 换速度为68 bit /min，远远不及真人正常交流所需的速度。
难点2：如何实现向人脑的输入
在脑机接口技术领域，未来脑机接口的发展按照信息传输方向分类，将从经典的脑机接口逐渐演变为脑机交互最后到脑机智能的模式。如何实现“机->脑”的 信息传输（即将感知反向编码成能被大脑读懂的信号），成为模式突破的关键。然而，基于理论的从机到脑的反馈研究如今仍处于一片黑暗。目前神经科学对于神经编码的具体方式仍处于未知状态，而由机->脑对神经编码知识的需求要远 大于“脑->机”，因此， “机->脑”的研究相比“脑->机”的研究更缓慢。
难点3：缺乏脑机性能的科学评价体系
脑机接口的评估通常包括硬件和软件评估。硬件评估是评价脑机接口性能的关键部分，包括采集设备、外形尺寸和电子设备三个评估方向，一般从数据采集基 准和生理指标两个层面进行评价。软件主要涉及界面和机器学习技术，一般从软件基准层面进行评价。尽管在量化脑机接口独立组成部分的性能方面已经有了一些成果，但整个脑机接口系统还没有全面的标准或基准。当前脑机产业从业者正在通过如公开标准化 数据库、允许开发人员测试他们的方法等形式开发脑机接口系统的基准。
我国已出台众多支持脑机技术发展的政策
我国重视脑科学与类脑研究。自2016年提出脑计划以来，政府不断明确脑机智能具有的战略意义，并在“十三五”、“十四五”规划中将脑机技术的纳入技 术发展规划目标。地方政府推进脑机技术发展，辐射范围从上海、北京等超一线城市向杭州等城市拓展。2015年上海市首次在国内启动脑科学研究项目。此后，北京、杭州等 地逐步开始打造脑机智能产业。2022年11月上海市政府在《上海打造未来产业创新高地发展壮大未来产业集群行动方案》中提出加速非侵入式脑机接口技术、 脑机融合技术、类脑芯片技术、大脑计算神经模型等领域突破。
面对老龄化问题，我国脑机产业存在较大潜在需求
在我国老龄化趋势背景下，能应用于神经系统疾病治疗的脑机技术具有较大的潜在市场空间。从社会层面看，我国将在未来逐步进入老龄化社会，将形成数量 庞大的老年人群，而神经系统疾病患者多集中于老年群体，医疗领域的脑机应用或将在我国迎来可观发展空间。更加智能的生活方式有望带动脑机技术在智能生活和教育娱乐等新领域的发展。随着技术的发展、“智能化”已是社会生活方式的重要发展趋势。能提供更好 人机交互体验的脑机技术在如元宇宙等新兴智能化生活方式中具有潜在应用空间。
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