何麗萍，《新聞》首席記者
編者按：
《史記》是第一本專門介紹"貨"（商業）活動優秀人士的曆史書，司馬展講解了世界經濟思想和商業智慧，被譽為"曆史思想與經濟，是書的創作封面"。
新一輪科技革命和産業變革正在重塑世界經濟結構，重構全球創新格局。在這場巨大的變革中，所有勇于創新、勇于創新、擔當這個角色的企業家、企業家和勞工的故事，都值得被銘記。我們推出了《金融人周刊》，講述全球化時代潮流中商界人士的故事。
他們為時代傳道，我們為他們發出資訊。
人類大腦至少有1000億個神經元，與銀河系中的恒星數量大緻相同。反過來，這些神經元形成一個10×15的神經連接配接，将複雜連接配接的神經連接配接到超過180，000公裡的總長度。如此複雜的網絡賦予了人類探索大腦的智慧，但世界科學家卻在努力達到"終極前沿"。
将尖端的導電外殼絕緣電極植入腦組織中，近距離聆聽破譯神經元的"資訊交流"，這比直接在外部世界和我們的大腦中實作"雙向交流"的願望更加雄心勃勃。這個想法可以追溯到20世紀20年代，當時一位德國醫生開始試圖找到當時看起來像"黑色技術"但現在是腦科學研究的重要組成部分的腦電信号。
今年上半年，中國科學院深圳高等技術研究院腦認知與腦病研究所進階工程師、博士生導師李偉建帶領團隊及其團隊完成了在猕猴大腦中長期植入雙陣列（1400多個通道的柔性電極陣列）， 并采用自研儀器成功以數萬赫茲的高采樣率，同步連續采集每通道神經信号，在全國率先開啟腦機接口全技術鍊。他們正在使用中國第一個自主研發的超千路腦接口系統，試驗猕猴的動手運動大腦接口，該系統被認為有望超越Theuralink之前用猕猴展示的"Mind Pong"。
近日，李彥健在接受 www.thepaper.cn 記者采訪時表示，國内腦接口技術從各個環節并不落後于國際先進的實驗團隊，而是如何将各種環形技術有機地結合到高品質，即所謂的高性能系統內建，是目前亟待解決的問題。這就是矽谷"鋼鐵俠"大腦接口技術初創公司塞隆·馬斯克（Theron Musk）的優勢所在。
李偉建，中國科學院深圳先進技術研究院腦認知與腦疾病研究所進階工程師、博士生導師。向受訪者提供圖表
"如果大家在這個時間節點上努力，腦機接口技術就不會有明顯的技術差距。現在是神經技術進入市場的時候了，如果我們能夠跟上，我們和Neuralink所代表的美國技術之間應該沒有太大的差別。李彥宏認為，這場比賽，國内依然有偉大而奔跑甚至未來領先的可能性。
李偉健，平頭，黑框眼鏡和T恤，到處都是工程師。他把面試定在下午，并承認這基本上是他一天工作的開始，他最喜歡的是深夜工作時間，這是一天中最安靜和最有效的時間。說到腦機接口，他就像是擁有了大量的帶寬，而專業詞彙就像一把珠子槍。
但與工程師範不同，李也擅長表達，用非常簡單的語言讓深邃科學更接近普通觀衆。他喜歡用電影來打比方，他在一次演講中說，"相信大家都看過《黑客帝國》這部經典的科幻電影，裡面主要人物的大腦通過電纜連接配接到電腦上，他們可以通過意識直接遊過虛拟世界，對于他們不會，隻要幾秒鐘， 進入大腦的相關知識是可以學習的。然後是卡梅隆的《阿凡達》，其中英雄通過有意識的替換來控制阿凡達，然後通過阿凡達與飛龍進行有意識的對接，直接用意識控制飛龍。然後是"阿列塔：戰鬥天使"中的大腦神經，它與電子裝置連接配接，通過意識的自由直接控制整個身體。這些真的是很科幻，現在随着腦機接口技術的發展，科幻小說有可能成為現實嗎？"
李某有一個大膽的預言：6G時代的大腦接口，人類意識可以用"群聊"。
李先生于2001年畢業于西北大學化學工程系，并于2010年獲得中國科學院生物實體研究所博士學位。在接下來的八年裡，他在美國佐治亞醫學院和西北大學接受助理研究員教育訓練。"更具戲劇性"，李說，評論他的學術背景：從開始"利用合成生物學創造蛋白質，專注于創造新生命"到"受腦科學啟發，研究更先進的人工智能形式"，最後嘗試"将人腦與計算機整合在一起"。
2018年秋天，李偉健回國，不是選擇離家鄉天津更近的學術圈，而是加入中國科學院深圳高新技術研究院腦認知與腦病研究所，就像廣東省腦腦重點研發項目啟動一樣。随後，他參與了省級腦智能關鍵技術和系統研究，以及國家級腦機融合腦資訊認知關鍵技術研究。
李律師目前的研究領域主要是高性能腦接口和類腦工程，團隊專注于植入式腦機接口，包括寬帶腦機接口的神經電子學和神經ludation技術，用于神經成像和類腦計算的神經環路分析和解碼技術，以及人形機器人的神經形态裝置和系統。
"自1960年代以來，大腦接口實際上一直在研究中，此後很長一段時間，它被探索和功能驗證。科學家發現，動物的行為可以從大腦獲得的神經電信号中解碼出來，這當然是神經生理學行為的基礎，但它也表明大腦接口是可行的和科學的。"李先生說。
目前熱門詞彙 - 腦機接口，以不同的方式解釋，狹義地是指在大腦與外部電子裝置（例如不依賴于五邊形和四肢的計算機）之間建立直接通信。它有兩個英語代詞，習慣的"腦機接口"主要是指基于在大腦外部收集的大腦信号的非侵入性腦接口技術，而"腦機接口"主要是指在大腦中植入神經活動傳感器的大腦接口技術（即植入式腦接口技術）。科學家們希望這項技術将使大腦能夠操縱外部裝置，并且資訊将直接輸入大腦，以建立一個雙向閉環資訊系統。
值得注意的是，我國的"腦計劃"或"腦科學與類腦研究"作為"科技創新2030重大專項"将全面啟動。中國科學院上海微系統與資訊技術研究所副所長、研究員胡濤在早前的一篇文章中寫道，随着項目的進展，在腦認知原理分析、認知障礙相關重性腦病發病機制和幹預技術研究等方面将取得較大進展。 腦計算和腦智能技術與應用，兒童青少年腦發育研究，技術平台建設。其中，腦接口作為底層核心技術，關系到我國"腦計劃"的幾乎所有關鍵内容。
放眼世界，除了馬斯克和他的創始人Neuralink之外，DARPA、Facebook、谷歌和亞馬遜等商業巨頭也在積極布局腦機接口。陶虎提醒說，目前，我國腦接口（尤其是植入式腦接口）的關鍵器件和高端裝置嚴重依賴進口，缺乏獨創的腦機接口核心技術，跟蹤、布局分散，缺乏系統化。近兩年來，美國出口管制腦接口、系統級産品和核心裝置供應受到很大影響，我國腦科學研究、治療神經系統疾病患者也産生了不同程度的影響。
不過，陶虎也認為，在高端技術中，腦機接口是中國最有可能趕上甚至"直線超車"的領域之一。
4個通道到數千個通道，更小的裝置捕獲更多的神經信号
人類現在知道神經細胞使用電信号互相通信，這是短暫的放電。腦神經的電信号幅度非常弱，一般在微伏（uv）水準，并且必須經過顱骨和頭皮的衰減，需要千倍放大顯示和幹擾減少濾光片才能形成電流對頭皮腦電圖并不陌生。
腦電圖的測量可以追溯到20世紀20年代，世界上第一個腦電圖記錄來自德國精神病學家Hans Berger博士，他首次證明放置在大腦頭皮上的電極可以測量反映大腦活動的電流。科學家對大腦中電信号的深入了解持續了近半個世紀。
直到1960年代和1970年代，腦機接口技術才真正開始形成。直到上個世紀末，它的增長相當緩慢。李将主要原因歸咎于微電子和微加工技術的落後。他以神經信号采集為例："早期，我們隻能使用單個傳感器将神經信号穿透到動物的大腦中，基本上隻記錄一兩個神經元的活動，這不足以讓我們了解大腦。"
李偉健早期的實驗是用傳感器或玻璃包裹的鎢電極，"一針向下，前尖端的觸點可以收集神經電信号，針杆部件都是絕緣體。在一項實驗中，很少有電極被植入大腦，神經電信号被收集到。"當然，2000年将分析資料的桌上型電腦可能不如今天的智能手機強大，我們擷取的資料也不會像我們今天擁有的資料那樣強大。
這就是為什麼從博士學位畢業後，李加入了佐治亞醫科大學錢卓教授的實驗室，他是腦破譯計劃的倡導者。被譽為"聰明老鼠之父"的錢卓實驗室擁有世界上最高的神經信号采集裝置，這是一種由Plexon開發的1024通道神經電生理信号采集系統。"當時的電生理信号采集系統也相當大，基本上隻有一個櫃子那麼大。滿負荷運作時，需要同時運作八台台式計算機。"
"與電子計算機的曆史類似，系統一開始很大，電路內建度也不高。李說："我研究所學生的時候，做過實驗，使用的信号采集儀器是台式的，但是隻能支援四個信号通道，現在我們的手持裝置支援數千個通道。他強調，微電子和電子工程的進步顯着改善了功能內建，使我們能夠在較小的裝置中捕獲更多的神經信号。
Neuralink，現在最受歡迎的，在這一領域做了很多創新。2019年7月，Neuralink首次公布了其成果，一個可擴充的高帶寬腦機接口系統。該系統由一組電子晶片和電線組成，這些晶片和電線隻有4到6微米厚，比人的頭發還細。整個系統由分布在大約100根柔性導線上的3，072個傳感器組成。
一般來說，根據擷取大腦資訊的技術方式，現階段的腦接口技術主要包括傳統的無創頭皮腦電圖（EEG，是目前最成熟的技術）、無創成像技術，以及有創腦植入電極記錄電信号技術。侵入性在時空精度方面具有無可比拟的優勢，是以即使具有更多的安全性和道德風險，它無疑是世界頂級腦接口研究團隊的首選。
植入式腦接口技術的挑戰和困難是什麼？作為世界領先的測試和測量制造商，以及大腦或生命科學行業的長期參與者，NI已經對此進行了研究。
NI亞太區進階技術市場經理郭琦此前告訴 www.thepaper.cn 新聞記者，從信号采集環節來看，關鍵技術環節及其難點如下：電極小型化、特殊材料選擇、生物相容性、異質反應、前端信号調理放大（濾波、降噪等）等進一步優化要求，多通道同步信号采集，即數百~數千個 通道同步采集，動态範圍高，16位/24位ADC位寬，采樣率每秒數萬個采樣點，多通道信号實時處理，超高通道數字信号采集通過軟體定義的硬體（如FPGA），友善研究人員快速實作神經信号濾波、去噪、解碼、分析等創新算法原型的實作和驗證;
郭文貴提到，中國國内主要腦技術相關機構、科研機構和企業的前三個環節都在受到攻擊，"NI平台關注後兩個環節，用自研或現成的采集系統用完整的閉環實時系統。"
缺乏對腦科學的了解是腦機接口的障礙嗎？
Neuralink的縫紉機可以植入3000多個電極顯然不是終點。大腦活動往往有數十億個神經細胞同時參與，數以萬計的電極對科學家來說可能還不夠。
"有人提出百萬路腦機接口系統，當然有人提到可能需要數億個管道，是以提了這個想法，但從技術角度來看是不是幾年就能實作的，當然有些人認為這個想法太粗俗了？"在植入更多電極之前，我們最需要什麼資訊？這些重要資訊從何而來？
他認為，在現階段進行一項針對具體特派團的研究更為可行。在非侵入性功能性磁共振成像（fMRI）的情況下，它捕獲大腦的整體圖像，但不提供空間或時間的細節。換取神經電子信号，時空的分辨率要高出一千倍以上，"但這裡有一個問題，我們現在的大腦接口技術無法實作大腦的全覆寫，隻能植入幾個特定的位置，而且植入大腦區域的傳感器數量有一定的限制。"植入電極數量的增加也意味着手術和道德争議的風險增加。
大腦接口如何實作熟練的多任務處理，而不是目前示範的單一任務？這種對大腦控制的高性能要求使得腦接口的研究面臨着增加收集的資訊量和進一步了解腦科學的挑戰。"它涉及多少個大腦區域？"從這些大腦區域收集了多少資訊？今天的技術能支援它嗎？這就是我們現在正在做的事情。"Li預測，一般來說，可能需要5000-10000個通道的采集通量才能實作多任務處理能力。
在李彥宏看來，腦科學和腦機接口之間也存在"雙向困難"。"腦科學的基礎研究尚不明确，這限制了腦機接口應用場景的快速擴充;腦機接口技術本身就是腦科學研究的重要工具，迫切需要技術更新，以加快腦科學的深入研究。他認為，腦接口技術既可以推動其在醫療領域的應用場景，又能推動其作為探索大腦運作機制、啟發智能類腦系統設計的價值。
采集到海量腦神經電資訊後，如何快速處理？這是另一個問題。"大腦接口需要實時解碼，需要快速收集，快速處理，這是一個基本前提，應該在幾十毫秒内完成。
郭還告訴記者，超高通道，加上每秒數萬個采樣點下每通道16bit/24bit的資料，需要非常高的系統帶寬，G帶寬上的資料需要在FPGA闆上實時處理。"進入FPGA闆，神經信号濾波、降噪、解碼，甚至AI深度學習算法都需要大量的定點運算，包括通道間的信号運算，而實時處理往往需要幾毫秒甚至細微的運算。
在大腦中神經資訊的進行中，李認為現在更合适的是分開看待這兩條路線。一條路線是指在擷取神經信号後需要進一步研究，"我們對大腦的認識不是特别清楚，信号一定有科學的目的，這種使用當然希望神經信号的收集越詳細越好，然後存儲起來，這樣以後可以通過超級計算機進行更詳細的分析。"
另一條路線是用于大腦接口的實際應用，"我們需要盡快輸出解碼結果，這需要有意義的資料壓縮，獲得我們真正想要使用和使用的神經資訊，以準實時方式處理它，并輸出解碼結果。"
根據上述兩種路徑，技術人員将有不同的政策。"他們在2019年與老鼠一起展示的有線腦接口系統有超過3000個通道，但兩次顯示的無線腦接口系統中的通道數量要少得多，實際上有很多資料壓縮，無線輸出的資料很少，"李說，再次引用Neuralink之前的結果。由于相應任務的簡單性，這一點點資訊足以讓猴子有目的地控制螢幕上光點的運動。"
對于大腦神經電資訊解碼的另一個關鍵環，科學家們仍在研究真正的解碼方法。
中國科學院院士、中國"腦工程"負責人蒲木明在2021年浦江創新論壇上指出，腦機接口領域還存在較大障礙，一些重大科學問題亟待解決。第一個大問題是如何解碼大腦資訊。他認為，現有的腦電波集合使用人工智能和機器學習算法解碼腦電波所代表的資訊，"是膚淺的解碼，而不是真正了解大腦活動。"
蒲先生向 www.thepaper.cn 記者解釋說，大資料現在在很大程度上被依賴，資料不夠準确，"我不知道這是什麼意思，我想對應。"他認為未來應該有更多的細節和更多的資料，"但如果你知道循環是什麼樣的，那就更好了。你知道這個循環代表這個手指運動，那個循環代表那個手指運動，你把它記錄在上面，你很清楚，沒有這樣的能力。"
談到這一點，李認為，大腦被劃分為幾個區域，因為它們的功能和處理資訊的方式不同。"在處理連續動态資訊的主要皮層區域，或者在産生離散抽象資訊結構的大腦區域中，可以有相應的解碼方法。但是在許多中間的、關節功能的大腦區域，資訊仍然處于混合狀态，我們沒有一個好的方法來有效地提取這裡的資訊。哪些資訊與我們的認知任務相對應？你如何解碼它？仍然存在巨大的挑戰。"
今年五月，領先的學術期刊《自然》（Nature）發表了一項具有裡程碑意義的研究，由斯坦福大學、布朗大學、哈佛醫學院等院校的研究人員撰寫，将人工智能軟體與腦機接口裝置相結合，讓一名腦部植入腦機接口裝置的癱瘓患者想象拿着筆"試圖"在一張水準紙上寫字， 好像他的手沒有癱瘓。而這個男人的筆迹意圖，很快在電腦螢幕上轉化為文字。
"當你隻能記錄傳感器收集的少量神經元時，擁有非常不同的神經模式是有幫助的，并且意外混淆它們的可能性很低，"研究作者，斯坦福大學神經修複和轉化實驗室的研究科學家Francis R. Willett博士在接受 www.thepaper.cn News采訪時說。這就是為什麼複雜的動作，比如寫不同的字母，可能更容易解碼，而複雜性使它們更加獨特和不同。相比之下，威利特進一步解釋說，這是之前最先進的打字類型，"沿着一條直線移動到不同的鍵會喚起非常相似的神經活動模式，因為它隻涉及具有不同角度或距離的直線運動。"
這也意味着，與我們的直覺相反，解碼複雜行為比簡單行為更有益，特别是在分類任務中，Willett指出。
全技術鍊整合是關鍵，商業化已經到來嗎？
回國後，李的團隊在腦機接口領域取得了一系列突破。
該團隊開發的千通道神經電生理信号分辨率系統是與Neuralink系統相同水準的寬帶腦機接口電子裝置，因為它具有緊湊的尺寸和實時并行的神經解決方案。他們與中國科學院兄弟合作，成功地在兔子和食蟹猴的大腦中植入了256個柔性神經電極陣列的雙陣列。幾個月前，雙陣列的1400多個通道柔性電極陣列在猕猴大腦中長期植入，并利用自研儀器實作全通道神經電信号的高速同步采集，在全國率先開啟了全科技鍊的腦機接口。
具有兩千多個通道的腦神經信号收集器的原型。
同時，李某等人正在加速實作我國首個自主研發的超千路腦機接口技術裝置，用于猕猴手腦機接口實驗。該研究将為中國自己開發用于癱瘓患者的植入式腦接口系統奠定基礎。癱瘓的患者将通過大腦控制的機械肢體重新獲得活動自由。
如今，該團隊在腦機接口領域的水準如何？針對這個問題，李偉健謙虛地自我評價："如果單獨談每個技術環節，其實是一般性的。他認為，他過去工作的意義主要在于，"我們多年來一直在腦科學和神經解碼上進行系統研究，現在通過自研和臨時進口備件，我們認為整個系統更理想地建立起來，這樣它才能更高效地運作，實作整個技術鍊。這樣，我們就有了基于自己的想法、自己的技術、自己的系統，自主開發自己特色的大腦接口技術和應用的完整基礎。"目前，該團隊的大腦信号收集器隻能實作手掌大小，具有超過2，000個采集和處理通量，帶寬超過每秒100兆位元組。
猴子上肢運動腦接口模型及實驗示範。
李反複提到的基準是Neuralink。"從我們的角度來看，他們所有的東西都不是反技術，馬斯克已經招募了所有領域的專家，随之而來的技術并不罕見，之前每個領域的頂級期刊或會議都報道過。關鍵優勢是能夠同時優化整個技術鍊的內建。
"腦機接口技術跨越多個學科，如何進行跨學科研發，如何将多學科人才凝聚在一起，并進行整合，這其實是目前腦接口真正前沿的難點。李克強進一步強調，國内在大規模系統內建方面的經驗還不夠，"現在相當于每個技術環節都有一些東西，也都做得很好，但這幾個技術點有機地結合在一起，發揮得最有效，這是一個能力和流程。"
郭還談到了類似的痛點：傳統的腦接口研究團隊并不具備或掌握所有方面，如何快速轉化科研成果并落地，是該領域的挑戰。不友善的是，目前的商業或現成系統相對封閉，研究人員很難進行定制修改，或者将自己的創新算法內建到系統中進行疊代開發。NI緻力于形成一個完整、開放的生态系統，無論是硬體對接第三方還是軟體算法IP，都能大大縮短研究人員的開發時間，讓他們專注于他們最擅長的領域，并加速他們對大腦機制的基礎研究。
值得一提的是，李偉健的中國科學院深圳高等研究院在跨學科合作方面具有相當的優勢，其定位也是成為新型的國際一流産業研究院。"腦機接口既有基礎研究，也有應用研究，需要一個來自基礎腦科學、神經工程、機械和自動化、電子和計算機的多學科和跨領域研究人員團隊，"李說。對此，深圳先進醫院具有天然優勢，項目合作甚至不需要走出大院。"例如，有負責非人靈長類動物實驗平台的副研究員，從事傳感器設計和評估的鄧春山進階工程師，從事神經編碼器算法的張善科副研究員，從事生物相容性增強的雙洪副研究員，以及電子晶片設計王毅山進階工程師。
當然，在實際學習中，李偉健等人也會"走出院子"。"其他研究機構，包括我們的兄弟，在他們的研究領域已經進行了多年的深耕和儲備，我們正在與在特定技術方面具有更大優勢的團隊密切合作。
團隊成員
與同類産品Neuralink相比，李還談到了一些差距，比如推廣更高的通量傳感器，以及具有更好的組織相容性和使用壽命，促進神經電子晶片的自主生産，全體内植入的系統內建等， "畢竟我們還處于原型階段，雖然它像一記耳光一樣大， 它仍然比Neuralink裝置大得多，我們希望進一步将其小型化。
事實上，小型化是實作後續應用的關鍵一步。裝置和無線通信的小型化将直接影響植入者的運動自由度，并決定該技術未來的普及。在李偉健等人看來，未來将進入實際應用的腦機接口，應該具有"四面向"的特點，即微創、小型化、無線化、類腦智能化。
技術最終如何落地？馬斯克在Neuralink開篇表示，他的短期目标是治療阿爾茨海默氏症和帕金森病等腦部疾病，他的長期計劃是通過植入"晶片和電纜"來增強人腦的功能，将人腦與人工智能整合在一起。
"人類大腦與人工智能的整合是一個需要幾十年的願景，最樂觀的估計将需要20年，但幾年内實際可以做的事情主要是出于醫療目的，針對患有各種腦部疾病的患者。這正是李毅健本人目前所要推動的。
Neuralink的熱量是否也意味着腦機接口商業化的"臨界點"已經達到？李說，植入式腦機接口屬于侵入性，即使是微創的，相應的産品也屬于三類醫療器械。所謂三類醫療器械，即植入人體，用來支撐和維持生命，對人體有潛在危險，其安全性和有效性必須嚴格控制醫療器械。"這意味着準許很麻煩。
2020年8月，馬斯克宣布，Neuralink的腦接口裝置已于當年7月獲得FDA突破性裝置計劃的認證，即将植入人體，該公司計劃為該實驗送出更多準許。另一家競争對手Synchron成立于2017年，于7月獲得FDA準許，上司其産品的人體臨床試驗，以驗證其旗艦産品Stentrode運動神經假體在嚴重癱瘓患者中的安全性和有效性。
為了區分，Synchron使用腦血管支架樣方法以微創方式将網狀Stentrode傳感器通過血管運輸到大腦。"這種方法更容易在臨床試驗中準許，但電極隻能停放在較大的血管中。由于可用的位點較少且與神經元的距離較遠，是以不可能清楚地獲得大量的神經學資訊，是以這仍然是兩回事。"李一直認為，Neuralink腦接口的未來臨床試驗最終将打開這一領域的閘門。
在真正的"打開閘門"之前，國内球隊應該保持什麼樣的速度？"如果這個節點上的每個人都在努力工作，那麼腦機接口技術就不會有明顯的技術差距。現在也是神經技術開始進入市場轉型的階段，如果大腦接口也能跟上，那麼我們和以Neuralink為代表的美國技術應該不會形成太大的差距。"李先生說。
此前，浦志強向 www.thepaper.cn 強調，中國團隊的目标不僅限于追趕馬斯克的技術，"在不同的方向上，我們的願景更大，要做出閉環腦機接口需要付出很多努力。"
負責編輯：李躍群
校對：徐一佳