脑机接口（Brain-计算机 接口，BCI），又称脑机交互，俗称“脑控”，是指在生物（人或动物）大脑与外部设备或环境之间建立起一种新型的实时通讯与控制系统，从而实现脑与外部设备直接交互的技术，是一种可以让用户通过思想来控制特殊计算机设备的通信方式。脑机接口的工作原理是通过信号采集设备从大脑皮质采集脑电信号，经过放大、滤波、转化等处理过程，转化为可以被计算机识别的信号，然后对信号进行预处理，提取特征信号，再利用这些特征信号进行模式识别，最后转化为控制外部设备的具体指令，实现对外部设备的控制。

脑机接口技术经历了三个发展阶段，在19世纪60年代-20世纪90年代末期的科学幻想阶段，脑电信号和脑电波的发现奠定了研究基础。1973年，“脑机接口”术语及第一个系统诞生，随后研究者设计了多种基于不同脑电信号的BCI系统。在20世纪90年代末期-21世纪10年代中期的科学论证阶段，脑机接口技术创伤性降低，控制维度和信息传输速率提升。在21世纪10年代中期至今是技术爆发阶段，该阶段脑机接口从论证阶段开始走向技术实现，如约翰·霍普金斯医学院的脑电信号控制机械手指，明尼苏达州大学的无创BCI物体控制，Neuralink公司的先进植入技术等。

脑机接口技术按侵入方式可分为非侵入式、半侵入式和侵入式。按输入信号的不同可分为基于运动想象的脑机接口、基于P300的脑机接口和基于稳态视觉诱发电势的脑机接口。脑机接口技术主要运用在康复工程、军事、机器人、娱乐、脑认知等领域。

脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI），又称脑机交互，是指在生物（人或动物）大脑与外部设备或环境之间建立起一种新型的实时通讯与控制的系统，从而实现脑与外部设备直接交互的技术，是一种可以让用户通过思想来控制特殊计算机设备的通信方式。脑机接口技术结合了神经生理学、计算机科学和工程学的方法、进路和概念，致力于在生物大脑和机器装置之间建立实时双向联系。这里的“脑”意指有机生命形式的大脑或神经系统，“机”主要指可感知、计算及执行的外部设备。脑机接口技术通过双向信息传输通道连接大脑和机器，机器端通过记录和解码大脑信号来感知生物端的意图和状态，生物端通过接受机器端的编码刺激来获得命令和反馈。

1857年，英国生理学家卡通（Caton）在兔脑和猴脑上记录到了脑电活动，并发表了《脑灰质电现象的研究》论文。1872年，贝克（Beck）再一次发表关于脑电波的论文，掀起了研究脑电现象的热潮。1924年，德国精神病学家汉斯·贝格尔（Hans Berger）发现了脑电波，脑机接口研究由此出现。1963年，英国拜登神经病学研究所医生格雷·沃特（Grey Walter）把病人的电极连接到了自己发明的“电势转换器”上，当病人看幻灯片，每次有换片的想法时，大脑运动皮层的电位就会升高，电位转换器就把这一信号传递给幻灯机，实现了自动换片，这是第一次成功的脑机接口实验。

1968年，雯达·威尔威卡（Wanda Wyrwicka）和M.B.斯特曼（M.B.Stenman）首次在神经生理学基础上进行了控制大脑信号的尝试，他们记录到猫的感觉运动节律，并将其转化为感官反馈。1973年，加州大学洛杉矶分校的雅克·维达尔（Jacques Vidal）教授发布了首篇脑机接口研究论文，创造了“脑机接口”（Brain-计算机 接口）这个术语，并搭建了世界上第一个脑机接口系统。1980年，美国神经科学家乔戈普斯发现猴子脑内呈现的一群神经细胞的集体活动能控制其手的运动方向，为后来的脑机接口控制机器人假肢的研究奠定了理论基础。1989年，美国科学家蔡平（Chapin）领导的研究团队记录了大鼠脑上的多电极信号，他们在大鼠脑内插入电极，同时检测46个神经元的活，取得此项突破后，杜克大学的尼科莱利斯选取了猴子实验，以便控制更复杂的行为。次年，德国比尔鲍尔领导的研究组研制了一种可以用自身的大脑皮层慢电势控制计算机光标的移动方法。

20世纪90年代，以杜克大学的尼科莱利斯为首的科学家提出了从脑信号经由解码计算机到实体或虚拟的外部设备操控，然后从外部设备产生回馈信号输送回大脑的新型闭环脑机接口架构，标志着脑机接口技术的真正成型。1999年，美国NIH在纽约召开首届脑机接口技术的国际会议，此次会议回顾了脑机接口技术的研究历程及现状，定义了脑机接口的研究和应用的基本目的，明确和强调了关键技术问题，考虑了研究规程和评估方法标准，此会议的召开标志着脑机接口领域的全面起步。

2000年，美国贝里斯等人研究发现，受试者可以通过事件诱发电位来控制虚拟现实场景中的物体。2004年，布朗大学研究团队将BrainGate系统植入到13名瘫痪者的脑中，BrainGate系统由植入的电极对神经元进行监测，如果被植入者在其意识中试图移动手或胳臂，神经元所释放的电信号将通过电线从人的颅骨中传送到解码器，从而被转换成各种各样的系统。同年，德国黑尼斯研究小组用功能性磁共振成像，让受试者通过“想象”控制一场虚拟的乒乓球游戏。2006年，德国黑尼斯研究组建立了一个更加高级的脑机接口技术，他们利用功能性磁共振成像“读出”了受试者的抽象思维活动。这项技术的诞生使得大脑信号直接控制外部设备成为可能。同年，布朗大学研究团队完成首个大脑运动皮层脑机接口设备植入手术，使四肢瘫痪的病人能够通过运动意图来完成机械臂控制、电脑光标控制等任务。

2008年，尼科莱利斯实验室根据猴子的信号驱动了远在日本的一台名叫“计算的脑”的机器人稳步行走，首次实现了用意念控制机器人的行为动作。除了尼科莱利斯实验室之外，美国布朗大学的多诺霍、匹兹堡大学的施瓦茨和加州理工学院的安德森等科学家也开展了这方面的研究，通过记录十来个神经元的活动就能实现控制机器手。其中，匹兹堡大学神经生物学家利用脑机接口技术使猴子用操纵机械臂给自己喂食——这标志着脑机接口技术的发展已经容许人们将动物脑与外部设备直接相连。2012年，美国西北大学实现了功能性电刺激控制瘫痪肌肉。同年，美国匹兹堡大学实现人脑ECoG信号控制机械手，该大学研发的一款机械手，使得一位高截瘫患者在与美国总统巴拉克·奥巴马握手时，能够通过其大脑收到机械手回传来的信号，使患者感到两手相握的触感。2015年，加州理工学院的研究团、乌得勒支大学的科研团队通过读取病人脑区的神经活动信号协同脑机交互技术，使高位截瘫病人通过意念控制独立的机械手臂完成诸如喝水等较为精细的任务，并实现了其通过意念在计算机上打字，准确率达到95%，使脑机接口技术应用水平得到进一步发展。

2016年，美国约翰·霍普金斯医学院发表论文，介绍他们建立了基于大脑皮层脑电信号控制的机械手指。这种在皮层表面放上电极的方式与植入皮层电极的方式相比较，避免了植入电极对皮层神经元的直接损伤。同年9月，斯坦福大学利用脑机接口技术让一只猴子在一分钟内敲打出莎士比亚的经典台词“To be or not to be，That is a question”。2018年2月，斯坦福大学发表论文宜布，他们可以让瘫痪患者通过简单想象就能精准控制电脑屏幕上的光标，其中一名患者可以在一分钟之内大约输入八个英文单词。

2019年7月，Neuralink公司的脑机接口技术取得了突破性进展，其研发的植入技术对被试脑损伤更小，传输数据更多。2020年5月，Neuralink公司研究的脑机接口排异概率更小、更安全，在原则上可修复任何大脑问题。除Neuralink公司，还有不少公司或团队在研发BCI对增强人脑机能的可能性。2021年，《自然》杂志上的一篇研究报告中指出，神经科学家将两颗4x4毫米大小的陈列放置在一位因脊髓损伤而瘫痪的65岁男子大脑运动皮层的外层，通过100多个细如发丝的电极，与大脑神经相连，记录并处理与书写相关的大脑活动，成功实现将手写信号实时翻译成文本，使打字速度实现跃升，为每分钟90个字符。

2023年7月，加利福尼亚大学戴维斯分校的医生团队通过手术，在肌萎缩侧索硬化患者哈雷尔的大脑中植入了电极，旨在解码他的思维意图，恢复其语言沟通能力。在脑植入系统启动后不久，哈雷尔很快就可以表达他想要说的话，准确率达97%，其植入的系统甚至超越了许多智能手机语音转录应用的性能。同年10月，中国清华大学与首都医科大学宣武医院联合研究团队完成首例无线微创脑机接口临床植入试验。2024年1月，美国企业家埃隆·马斯克旗下的Neuralink公司为首位人类患者植入了脑机接口芯片，植入者恢复良好，已检测到脑电信号。同年2月，中国首都医科大学宣武医院团队与清华大学医学院团队宣布全球首例接受植入式硬膜外电极脑机接口辅助治疗的四肢截瘫患者实现自主脑控喝水，使脑机接口技术取得阶段性进展。7月，天津脑机海河实验室通过非侵入式脑机接口技术，实现意念打字，以1.4秒输出一个字符，达到300多比特/分钟的信息传输速率，将“脑控打字技术”向实际应用推进。同时，脑机海河实验室还计划将脑机接口技术应用在医疗康复领域，助力脑卒中患者下肢康复，做出中国首款神经驱动下肢混动外骨骼康复训练系统。8月，埃隆·马斯克表示，其脑机接口公司Neuralink成功将第二颗脑机接口芯片植入一名人类患者体内。

生物工程领域特别是康复和辅助控制领域是脑机接口的一个研究热点，生物工程领域的一个重要应用是为思维正常但有严重功能障碍的群体提供一种语言交流与环境控制途径，以提高这一群体的生活质量。运动功能康复手段主要包括通过物理治疗提高残存运动功能；通过功能性电刺激（Functional Electrical Stimulation，FES）系统代替神经系统直接控制瘫痪肌肉两种方式。在神经工程的研究中，脑机接口技术被应用在神经工程的信号检测与处理上，特别是在感觉神经修复过程中，起到了辅助作用，成功的例子就是人工耳蜗的植入。

脑机接口技术在军事领域的价值主要体现在三个方面：一是利用外界干扰技术手段，实现对人的神经活动、思维能力等进行干扰甚至控制，导致出现幻觉、精神混乱甚至做出违背己方利益的行动；二是通过大脑实现对外界物体或设备的直接控制，以减少或替代人的肢体，从而提高作战人员操作控制武器装备的灵活性和敏捷性；三是借鉴人脑构造方式和运行机理，开发出全新的信息处理系统和更加复杂、智能化的武器装备，甚至研发出与人类非常接近的智能机器人。

基于脑机接口技术的智能机器人的研究涉及智能机器人、脑机接口应用、仿生学和行为控制多个领域，是人机交互机器人的一个新的发展方向，它的出现和发展经历了计算机光标的脑控二维运动、脑控机电系统的运动导航和脑控机器人的人机协作三个阶段。

脑机接口技术在娱乐领域中有着广泛的应用前景。通过采集大脑信号并进行分析，可以实现一系列的人机交互应用，如电影、 游戏和音乐等方面。其中，脑机接口技术在游戏领域的应用较为突出。通过采集玩家的大脑信号，游戏开发者可以设计出更具有沉浸感和互动性的游戏。如，脑机接口技术可以通过玩家的大脑信号来识别他们的注意力水平，然后根据这一信号来调整游戏的难度和挑战性，从而实现更好的游戏体验。除了游戏领域，脑机接口技术在音乐和电影方面也可应用。

脑机接口技术更为重要的科学价值还在于研究和开发过程中，有助于对大脑认知模式、信息流程和控制方式的理解，为了解大脑思维模型和意识形成机制提供研究途径，脑机接口技术开拓了大脑信息输出的新通道。面向应用方便考虑，可以利用这种方式获取动物的简单思维，并将此思维转化成几种常见的语言表达，以及用脑机接口来衡量动物心情状态如何，都可以通过把几种经常出现在动物大脑中的脑电信息转换成相应的语言表达，辅助人类与动物的交流。

脑机接口的工作原理是通过信号采集设备从大脑皮质采集脑电信号，经过放大、滤波、转化等处理过程，转化为可以被计算机识别的信号，然后对信号进行预处理，提取特征信号，再利用这些特征信号进行模式识别，最后转化为控制外部设备的具体指令，实现对外部设备的控制。通常来说，一个完整的脑机接口系统，主要包括信号采集、信号处理、控制设备、反馈环节四个部分。

信号采集是通过硬件设备来采集受试者的脑电信号，并进行记录。采样硬件在一定程度上决定了所获取脑电信号的质量及最终的脑机接口控制效果。脑电信号的获取主要有两种方式，一种通过将电极直接接触头皮表面获取脑电信号，另一种通过将电极植入大脑皮层内获取脑电信号。一个成功采集到的脑电信号应该具有可测量、可区分、稳定可靠、可重复等几个特点。

信号处理是对收集到的信号进行分析处理。由于脑电信号在采集过程中会受到诸多因素的干扰，所以需要通过处理环节对信号进行解码和再编码来排除这些干扰因素。

控制设备是将信号解码后再编码，主要是为了让控制设备按照大脑的意志自如行动。

反馈环节是将从环境中获得的信息反馈给大脑，这也是脑机接口系统的最后一个环节。反馈环节非常复杂，人能够通过视觉、触觉、嗅觉感知环境的变化，并将这些信息传递给大脑并进行反馈。

从侵入性这方面来划分，脑机接口技术可以分为非侵入式、侵入式和半侵入式三种。

非侵入式脑机接口大多是基于脑电图（EEG）与脑磁图（MEG），利用附着在头皮上的智能设备对大脑信息进行解读，不需要侵入大脑。非侵入式脑机接口成本和风险都比较低，但由于人脑颅骨会减弱大脑信号、分散神经元电磁波，所以并不容易记录到高分辨率的信号，也很难确定发出信号的具体脑区和单个神经元。非侵入式脑机接口更多地应用于教育、娱乐与智能家居等方面。

半侵入式脑机接口是将脑机接口植入颅腔内，但使其仍在大脑皮质之外，主要基于皮质脑电图进行信息分析的一种中间方法。半侵入式脑机接口获得的信号分辨率虽然不如侵人式脑机接口高，但要高于非侵人式脑机接口，对大脑造成的负面影响也小于侵入式脑机接口。

侵入式脑机接口需要通过手术将电极植入大脑皮层，成本和风险都比较高，但可以获得较高质量的神经信号。侵人式脑机接口可能会引发人体免疫反应，逐步降低电极信号质量，还可能会引发一些较为严重的炎症反应。侵入式脑机接口主要用于重建特殊感觉及瘫痪病人的运动功能。

从输入信号不同这方面来划分，脑机接口技术可以分为基于运动想象的脑机接口（MI-BCI）、基于P300的脑机接口（P300-BCI）和基于稳态视觉诱发电位的脑机接口（SSVEP-BCI）三种。

运动想象脑机接口是基于脑电（Electroencephalogram，EEG）信号，系统将采集到的某一具体的人脑意识任务信号进行处理和分析，并将模式识别结果转化为相应的指令来控制外部设备。运动想象（Motor Imagery，MI）是脑机接口技术研究领域常见的任务模式之一。基于运动想象的脑机接口也会因个体差异性很强，每个被试者在不同时间、不同状态下采集到的脑电信号（EEG）的不同而产生较大差异。同时，该EEG信号还是一种抽象的想象信号，无法量化描述，同时容易受到环境、被试者的心理和生理等因素的影响。基于运动想象的脑机接口广泛应用于康复医学。

基于P300的脑机接口是一种诱发式脑机接口系统，受试者利用额外的刺激装置，通过感觉通路实现与外界的沟通和交流。诱发式脑机接口系统能够提供一种完善的人机交互方式，其应用电势具有较强的稳定性和规律性，被认为是继脑电图和肌电图之后临床神经电生理的第三大进展，有“窥视精神之窗”之称，因此得到了广泛的研究。对于基于P300的脑机接口系统，受试者不参加训练即可得到相关特征数据，可以解决多分类问题，这可以满足大部分系统需求。但由于基于P300的脑机接口属于诱发式脑机接口系统，因此需要刺激辅助装置，且P300脑电信号容易受受试者当前状态（如情绪、专注度等）的影响，其信噪比较低，会拉低系统的整体性能。

基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统中，每个目标按照不同的刺激属性进行闪烁，通过分析由目标刺激诱发的SSVEP信号可以识别出受试者所注视的目标。频率编码和相位编码是基于稳态视觉诱发电位的脑机接口中最常用的两种编码方法。

脑机接口的硬件主要是采集与处理脑信号的一系列器件，包括采集脑信号的传感器、信号放大器和模数转换器以及处理脑信号并将其转换指令的器件。

电极是脑机接口的关键器件，决定着所采集脑信号的空间分辨率和质量，是保障脑机接口性能的前提。电极可分为植入式电极和非植入式电极，其中植入式电极直接植入大脑，可获取高分辨率的神经信号。非植入式电极包括干电极、凝胶半干电极等，用于无创地采集头皮上的脑电信号。随着微纳加工技术和电极材料不断发展，用于侵入式脑机接口的电极趋向于柔性、小型化、高通量和集成化发展。

将脑信号直接转化为数字信号的核心硬件。

刺激设备如脑深部电极刺激（DBS）设备、植入式视觉调控设备等，用于向大脑提供电刺激。

无线通信技术已经实现了多种脑信号的无线传输，它的发展推动了脑机接口硬件无线化程度的提升。基于光电信号等物理场的神经调控方式具有无线操控、时空分辨率高、响应快、副作用小等优点。

脑机接口软件涉及刺激呈现、数据采集、信号处理与输出、系统级操作协议等多个关键技术环节。脑机接口软件的核心目的是促进各种脑机接口方法的实施、验证和传播。

闭环解码器适应技术是根据闭环脑机接口使用期间记录的数据实时改进解码器，让解码器根据用户当前神经信号的性质来决定解码器的结构。

融合式脑机接口技术可以在神经信号不稳定时依然输出稳定，且仅需少量校准即可PnP，同时鲁棒性极高，在适应新的应用场景时有同时保留已学控制技巧并探索新控制方式的特性，因此提高了脑机接口系统在实际应用中的可能性。

算法是脑机接口系统的关键组成部分，主要是对脑信号进行分析与处理，以又准又快地解读用户意图。

包括视觉诱发电势刺激范式P300、稳态视觉诱发电位（SSVEP）刺激范式、运动想象（MI）范式、运动相关皮层电位范式（MRCP）等，用于表征大脑意图的编码方案。

包括卡尔曼滤波器、类脑解码器、神经学习、分解算法、黎曼几何算法、深度学习算法、迁移学习算法等，用于将脑信号转化为控制信号或信息输出。优化算法用于优化脑机接口系统的性能，如参数调整、自适应算法等。

脑机接口系统的性能评价指标是信息传输速率（Information transferrate，ITR）。ITR的大小与系统的响应时间、识别正确率与可输出指令数量相关，是一项综合反映脑机接口系统多方面性能的指标。但仅以ITR作为性能指标，很多时候无法体现响应时间、识别正确率与可输出指令数量分项指标各自的重要性，甚至可能导致某项关键指标被忽视。因此在综合评估脑机接口系统性能时，从响应时间、识别正确率、可输出指令数量和菲茨吞吐量四个方面进行。

响应时间是指脑机接口系统对使用者单次脑意图响应所需的时长，具体包括单次响应所需的信号采集时长、脑信息解码时长（又称计算时长）和系统通信时长三部分。对于头皮脑电（Electroencephalograph，EEG）、皮层脑电图（Electrocorticogram，ECoG）等实时性较高的电信号采集系统来说，比较理想的响应时间是：在脑状态检测场景下建议不大于10秒，在神经调控场景和对外交互场景下不大于1秒。对于以功能近红外光谱（Functional near-infraredspectroscopy，fNIRS）为代表的信号采集系统来说，由于血流动力学参数变化较触发事件具有滞后性，因此此类系统的交互响应时间较长。

识别正确率是指脑机接口系统为识别人脑意图进行解码的正确率，该指标是衡量系统性能的核心指标。在脑机打字、脑控机器人等特定场景下，识别正确率经常用任务成功率表示。任务成功率是指成功完成控制任务的次数和控制任务执行总次数之间的比值。比较理想的识别正确率在脑状态检测场景下不应小于85%，在神经调控场景下不应小于95%，在对外交互场景下不应小于95%。对脑机接口离线数据进行调参时，往往因为样本量较小而容易造成模型的过拟合。

可输出指令数量即脑机接口系统可以解码的脑意图种类，该指标可反映系统的交互能力。可输出的指令数越多反映系统可解码的大脑意识越丰富、可执行任务的行为越丰富。因此在睡眠检测、情绪识别、脑机打字等场景下，可输出指令数量对评价系统性能具有较高参考价值。从理想值看，睡眠检测场景下建议检出睡眠种类不应小于5种，情绪识别场景下建议检出情绪种类不应小于4种，在脑机打字场景下建议输出字符种类不应低于40种。在机器人、机械臂、无人机等复杂外部设备控制中，自由度不应小于6种。

控制能力是指脑机接口系统将大脑神经活动转化为外设在实际场景中完成复杂控制操作的能力，脑机接口系统的控制能力和工作效率可用菲茨吞吐量（Fitts Throughput）指标衡量。不同难度系数下虚拟鼠标到达目标的所需时间不同，菲茨吞吐量是同时考虑运动速度和控制准确度的综合指标，数值越高体现脑机接口系统的控制效果越好。通常菲茨吞吐量达到0.7bits/s可实现较为流畅的控制效果，1bits/s是更为理想的指标。

可用性也是脑机接口系统走向产业落地的关键，是除了性能指标之外的另一系统评价维度。脑机接口系统可用性的衡量指标包括：易用性、长效性、鲁棒性、安全性和互操作性。

易用性又可通过脑机接口系统的使用准备时长、轻便性和舒适性三个指标反映。

准备时长是指人员在脑机接口系统使用之前所需的准备时长和人机协同训练时长之和。非植入脑机接口系统比较理想的准备时长建议不大于3分钟。植入式脑机接口系统由于需要比较繁琐的植入过程，因此准备时长较长，需要尽量优化植入手段，提高系统易用性。

轻便性是指脑机接口系统的轻质与便携。轻质是指对使用者而言符合人体工学，且不造成明显伤害和负担。比较理想的头戴式脑机接口系统（含外设）重量不应大于500克，不超过200克将是更为理想的目标。

舒适性以可定量定性的体验感、满意度等作为主要衡量指标，特别是对脑机接口消费级产品的落地具有重要意义。

长效性指脑机接口系统可稳定持续使用的时间，是用来衡量系统稳定性的重要考量。比较理想的非植入场景下，单次的稳定可用时长不小于3小时；植入场景下，有些国家规定稳定可用时长不应小于1年，常规情况下，医疗器械的理想植入时间是10年以上。

鲁棒性指标用来衡量脑机接口系统对抗外部扰动变化的能力。脑机接口系统需要在各类外部干扰环境下使用。这就要求脑机接口系统在所处的环境中，能够有效屏蔽大部分外界干扰，保证交互响应时间、识别正确率等性能指标维持在一个较高的水平。此外，在使用过程中，脑状态也不是一成不变的，因此鲁棒性还体现在具有一定的自适应能力，可随用户状态变化而自适应调整，确保系统性能指标在较小的范围内波动。

安全性是脑机接口系统可用性的重要指标。一是要保障脑机接口系统整体安全和数据安全；二是要确保人身健康安全；三是要符合科技伦理安全。

互操作性是脑机接口系统应用落地和广泛发展的重要指标，体现了脑机接口系统之间实现跨系统访问、双向连接和交互控制的能力。互操作性一方面体现在同类型系统之间保持框架一致和接口一致，另一方面体现在脑机接口系统能在电脑、手机、增强现实（AR）设备、虚拟现实（VR）设备等其他智能终端上互通互用和PnP。脑机接口系统应根据此方面的技术标准要求，开发相关接口和可互通的系统平台。互操作性能力指标可以通过系统符合互操作标准的程度来衡量。

脑机接口技术需要攻克的首个技术问题是如何处理嘈杂的电信号、获得更多更准的脑信号。大脑所产生的脑电信号非常微弱，其中只有一小部分人的意图和思想有关，且常常受到噪声的干扰，因此，需要研发有效的信号滤波和特征提取技术，来准确地采集有用的信号。此外，由于不同人的大脑结构和功能具有差异，因此，还需要寻求更加个性化和更具适应性的信号采集和分析方法，以最大限度地提高信号的准确性和实用性。植入式脑机接口与非植入式脑机接口相比，虽然可以获得更准确的脑信号，但植入的电极可能会引起免疫反应和组织损伤，由此导致植入的电极在时间上的不稳定性和脑组织的退化，同时引起脑电信号质量的下降。因此，解决植入式电极的安全性和长期使用中的稳定性难题，也是脑机接口技术研究的热点。

脑机接口技术需要重点攻克的一个问题是如何识别和解释脑机接口所采集到的不同类型和模式的脑电信号，从而理解大脑的思想和意图，并在此基础上将脑信号转化为有用的信息。破解这一问题需要发展高效的解码技术。人工智能算法是脑机接口解编码的关键技术，人工智能算法对于识别和解释脑信号并转换成相应的命令具有决定性作用。高效的算法可以提高信号处理的准确性和效率，从而提升脑机接口系统的性能。

脑机接口技术需要攻克的另一技术问题是研发出更加友好的人机交互界面。脑机接口设备通常需要对用户进行额外的长时间的训练，才能使其形成高度集中的注意力，从而产生足够强的脑信号才可以被电极所采集，这样的培训极易使用户产生不适、疲劳感。只有通过开发更简单易用，即用户友好的交互界面来不断改善使用体验和效果，才能克服因交互界面的不完善所带来的问题。解决这些技术难题，需要不同领域的专家进行跨学科协作，包括神经科学和生理学领域的专家对人类大脑结构和功能的研究，以便理解脑活动模式和信号传递过程；也包括计算机科学和机器学习领域的专家致力于开发和优化算法，来精准识别脑信号并将其转换为可执行的命令；还包括生物医学工程和材料科学领域专家，由其研发更好的植入式电极和信号传递设备，并保证植入手术的安全性和稳定性。

脑机接口技术的研发和使用还面临多种需要解决的人文社会方面的问题，尤其是伦理难题。需要哲学和社会科学领域尤其是伦理学的专家一起来思考脑机接口技术的相关问题，以确保这一前沿技术的应用合情合理合规。人文社会方面的问题主要包括是高性能与高风险之间的平衡难题、效益与公平之间的平衡难题、治疗与增强之间的平衡难题、隐私保护方面的难题、知情同意方面的难题等。

根据预期的长短，可以将脑机接口技术的趋势或前景分为近期、中期和远期未来。其中近期未来的任务主要是解决一些迫切的技术难题，在提高脑机接口技术安全性的前提下不断提升其有效性，使其成为可靠而又高效的治疗疾病的手段；中期未来的主要任务是不断拓展治疗的广泛性，更多地治愈甚至基本消除人类的残疾现象；远期未来的主要任务是期待通过脑机融合来实现人类增强，使人类智能与机器智能通过强大的脑机接口而联结和整合起来实现协同工作，形成更强大的脑机融合智能，为人类开创一个崭新的未来。

随着技术的不断发展和完善，脑机接口技术将越来越精准、便携、可靠和易用，在治疗上的有效性将大大提高。脑机接口将被广泛应用于医疗、康复、娱乐等领域，逐渐造就一种“以想行事”的常态化行为方式。脑机接口还可能促进人机智能融合、开辟人类增强的新途径。随着脑机接口技术的不断成熟和安全性的不断提高，其应用终将从治疗扩展到增强，即被健全的人用于补充、增加和强化自己的身体功能，包括行动或运动能力、感知和认知能力。

2020年10月23日，陈天桥雒芊芊研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute，TCCI）第一个脑科学前沿实验室，在大型神经医学中心上海华山医院虹桥院区落成投入使用。实验室包括了脑机接口、睡眠梦境、认知评估、数字医疗等多项内容，进一步支持脑科学研究。实验室会重点支持两类项目，一是全球范围内的前沿研究，给予科学家充分的学术自由，如脑机接口、记忆存储、人工智能、梦境控制等，二是转化研究，比如最近致力于研究如何用数字手段提升大脑认知水平等。

2023年，美国食品药品监督管理局批准了埃隆·马斯克的“神经连接”公司就脑机接口项目展开人体临床试验。相关手术过程包括去掉部分头骨，向人脑植入芯片，芯片可以在人脑中存在数年。“神经连接”公司曾鼓励18岁以上“大面积截肢”患者以及“四肢麻痹、截瘫、视力减退、听力减退、无法说话”患者，申请脑机接口人体试验的志愿者。9月下旬，“神经连接”公司正式宣布面向全球招收“测试人员”。据报道，目前有数千人表示对当志愿者“超级感兴趣”。美国彭博新闻社11月7日报道，“神经连接”公司计划明年对临床志愿者进行11台植入脑机接口设备的手术，2025年进行27台，2026年进行79台。预估每台手术耗资1.05万美元，约合人民币7.7万元。根据“神经连接”提供给投资者的文件，其年度营收将在5年内达到约1亿美元。

2023年11月，中国A股市场脑机接口概念强势领涨，创新医疗快速封板，中科信息涨逾10%，三博脑科大涨8%，博济医药涨3%。中国信通院知识产权与创新发展中心主任李文宇指出，脑机接口技术已经成全球科技前沿热点，是未来产业的重要构成部分，世界各主要国家和地区都在加快布局。中国“十四五”规划将神经科学视为国家战略科技力量，发展脑机接口技术已成多省市政府共识。多省将面向脑机接口技术开展基础研究，建设交叉研究平台和促成创新成果转化。

2024年1月，脑机接口公司Neuralink已完成首例人类脑机接口设备植入。被植入者恢复后，展示开直播打游戏。受相关消息影响，1月30日，脑机接口概念股表现活跃，创新医疗涨停，三博脑科、东方中科等股价涨超5%。