脑机接口：大脑与外界双向沟通的媒介
1.1、 脑机接口是跨学科复合技术
脑机接口（brain-computerinterface，BCI）是一种前沿的跨学科复合技术，融 合神经科学、脑科学、计算机科学、控制论、信息科学与技术、智能科学与技术、 医学等多学科，可以直接读取大脑的神经信号来实现人脑与外部设备之间的通信。 它通过机器学习模型等对神经活动进行解码，解析出神经活动中蕴含的主观意图等 信息，基于这些信息输出相应的指令，操控外部装置实现与人类主观意愿一致的行 为，并接收来自外部设备的反馈信号，构成交互式闭环系统。 脑机接口是交互式闭环系统，其技术运作包含四大环节：信号输入、信号处理、 设备控制、调控反馈。信号输入：检测包含特定特征的脑电活动信号，信号来源既 可是自发脑电，也可是外部刺激诱发的脑电；信号处理：对原始脑电信号分析处理， 转换为数字信号并完成特征识别、分类；设备控制：通过控制接口依据处理结果生 成控制命令，驱动输出设备。调控反馈：亦可通过神经调控与神经反馈，实现双向 脑机交互。
1.2、 脑机接口技术路径丰富，处于技术加速变革期
根据信号采集和输出方式不同，脑机接口技术可分为侵入、半侵入、非侵入。 侵入式 BCI 信号质量高，但手术创伤及后遗症等影响较大。侵入式通过手术将 电极植入大脑皮层，以获取高质量神经信号，信号强度可达毫伏级、信号采集面积 达单神经元水平，支持复杂神经活动解码。但手术创伤大，存在感染风险；免疫反 应可能导致电极周围胶质瘢痕形成，使信号质量随时间衰减，通常 3-5 年后需更换。 半侵入式信号相对非侵入高，伤害相对侵入式低。半侵入式通常将电极放置在 颅腔内，如硬脑膜上、脑血管介入，信号相对非侵入式高，伤害相对侵入式低，以 平衡信号质量和人体伤害程度。
非侵入式信号质量较低，但安全性高、操作难度低。非侵入式无需动手术，直 接从头皮表面采集大脑信号，常用非侵入式信号有头皮脑电（EEG）、功能近红外光 谱（fNIRS）和功能核磁共振成像（fMRI）等，其中以 EEG 最为常见，EEG 通常由 脑电帽通过电极从头皮采集，可监测群体神经元放电活动。无需手术，仅将电极附 在头皮。但信号易受头皮、头发等干扰，空间与时间分辨率受限。
不同侵入程度获取的脑电在信号质量及时空分辨率差异显著，依赖不同算法。 检测到的信号的精细度和特征不同，非侵入式脑机接口如头戴式脑电帽，检测到的 信号被称为 EEG，是距离皮层较近的按特定几何形态排布并被同步激活的大量神经 元突触活动。侵入式脑机接口可以分为皮层脑电（ECoG）和深部脑电信号，皮层脑 电是指直接从皮层获得的电信号记录。深部脑电信号可分为单个神经元信号（Spike） 和局部场电位（LFP）。深部脑电信号源于插入大脑的小型电极的记录。单个神经元 信号记录是用通带大约为 100-2000 Hz 的带通滤波器进行的，而 LFP 记录是用 <200 Hz 的低通滤波器或具有非常低的截止频率（0.1Hz）和<100 Hz 上限的带通进 行的。电极采集到的信号是电极周围不同距离的神经元电信号的叠加，类似于鸡尾 酒会效应，需要通过算法提取出单个神经元的信号，如 Neuropixel 电极使用的是尖 峰排序和模板匹配等算法。
多模态联合应用成为信息交互的发展趋势。由于脑电信号本身的空间分辨率较 差，时间分辨率较好的特点，脑机信息交互手段预计将从原来的以电为主，走向电、 光、磁、声等各种手段的综合，通过不同交互手段的联用，提升了脑机接口技术应 用的效果。fNIRS+EEG 联用，对脑科学研究提供了很好的技术手段和很大的帮助。 功能性近红外光谱（fNIRS）具有高空间分辨率，能够测量大脑皮层的血氧水平变化， 而脑电图（EEG）则提供高时间分辨率的脑电活动信号。脑电的时间分辨率与近红 外脑功能成像的空间分辨率两者结合互补，能够提供更全面的大脑活动信息，包括 神经元活动和血流动力学反应，从而实现更精确的脑功能分析。
脑机接口范式主要包括交互控制类和状态检测类。根据输入信号的神经通路不 同，现有的交互控制类脑机接口范式可以分为主动式范式、反应式范式及混合范式。
（1）主动式范式：主要基于运动节律状态信号，用户主动执行某种思维活动来 生成特定的脑电信号，比如运动想象或者心理任务。 （2）反应式范式：主要包括视觉脑机接口、听觉脑机接口、嗅觉脑机接口、触 觉脑机接口等通过外部刺激诱发范式，当用户对感官刺激做出反应时，BCI 系统能 够检测到大脑活动的变化，并据此执行相应动作。例如通过检测 P300 波来选择屏 幕上的字母或图形，实现拼写任务。 （3）混合范式：某几种交互控制类范式进行组合，从而实现在特定场景下的性 能优化。 （4）被动式范式：通过分析用户的自然大脑活动来提供关于用户状态（如疲劳、 注意力水平、情绪等）的信息，不需用户主动参与，常用于在知情情况下监测用户 的认知状态以优化工作或学习效率，例如在工作场所监测员工的疲劳程度以提高安 全性。目前研究比较深入的被动式脑机接口范式包括情绪状态、注意力状态、睡眠 状态、疲劳状态等。
规划-支付-标准三位一体，政策先行助力脑机接口产业腾飞
2.1、 国内政策持续加码赋能，脑机接口产业有望加速发展
报告全文可扫描下方图片二维码进入星球社群查阅下载
（报告来源：开源证券。本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
