在脑机接口大赛现场，一辆脑控小车沿着既定轨道前进。它有时顺利转弯，有时偏离路线，也会原地打转。围观者能直观感受到用脑电信号控制外部设备的新奇，但华中科技大学同济医院中山院区执行院长郭东生看见的是另一件事：如果控制对象从一辆小车换成患者正在使用的康复设备，这样的准确率和稳定性还远远不够。
“到了临床，必须百分之百保证安全。”郭东生说。
这句话让赛场和临床之间那段通常被“技术突破”四个字掩盖的距离，突然变得具体。算法在比赛中提高几个百分点，或许足以改变名次；但一项技术进入医院，要面对的是病情差异、设备稳定性、操作便利性、伦理审查和长期疗效。中间每一个环节都需要不同的人，而这些人还必须听得懂彼此的语言。
脑机接口大赛的当天，和郭东生一起坐在圆桌上聊的，还有清华大学教授高小榕、中科院半导体所研究员王毅军、北京天坛医院主任医师杨艺、宣武医院神经外科副研究员王逸鹤，原本讨论的是“十五五”脑机接口发展需求下的人才培养。谈到后来，议题很快越过了高校该设置什么课程，延伸到硬件人才断层、医院如何选择合作项目、临床数据为何难以开放、基座模型需要什么样的数据，以及未来五年究竟应当优先解决哪些真实需求。
这恰好说明，脑机接口产业今天所说的“缺人才”，并不只是毕业生数量不够。它更像是一种系统性短缺：产业缺少能穿过学科边界的人，也缺少让这些人成长、协作并被真实问题检验的机制。
01
197名博士，与200多家企业
圆桌之前，脑机接口社区对高小榕做了专访。他是这项大赛的发起人，也是中国脑机接口最早的一批研究者。他给了一组极具反差的数字。按照他对公开信息的统计，2003年，中国出现首位以脑机接口方向获得博士学位的研究者；截至采访前，知网上能查到的共197人。与此同时，产业联盟统计的、以脑机接口为主营方向的企业已经超过200家，尚未计入那些在原有业务之外新增脑机接口板块的公司。
“主做脑机接口的企业，平均都分不到一个博士。”高小榕说。
这当然不是说一家企业只需要一名博士，也不能简单把博士数量等同于产业人才总量。但它直观展示了供需增长速度的错位：当脑机接口被列入未来产业，资本、地方政府和企业迅速涌入，而人才培养仍然沿着传统院系和课题组的周期缓慢推进。
更棘手的是，这个行业需要的并非一种标准化岗位。脑机接口从电极与材料、微弱神经信号采集、芯片与放大器、算法解码，到整机系统、临床试验、康复评价和伦理监管，链条极长。杨艺在圆桌上把“脑机接口”四个字拆开来讲：“脑”是一套知识，“机”是一套知识，“接口”又是另一套知识，不可能要求一个人全部掌握。
因此，所谓复合型人才，并不意味着培养一个无所不知的“全才”，而是让工程人员理解临床约束，让医生拥有基本的信号、算法和硬件判断能力，同时让一支团队知道如何围绕同一问题协作。
王逸鹤以自己的经历举例。他是神经外科背景，但面对脑电分析、硬件和材料，仍坦言如果从头学习，周期会非常长。医院真正需要的，是由不同专业承担不同任务、又能形成共同判断的团队。郭东生的说法更直接：“我们不缺优秀的学生，缺的是老师和教育体系。”
02
比算法人才更稀缺的，是愿意坐十年冷板凳的硬件人才
在AI浪潮之下，脑机接口最容易吸引注意力的是模型和算法。但王毅军提醒，尤其对非侵入式脑机接口而言，硬件人才可能比软件人才更加短缺。
脑电已有百余年历史，不等于脑电采集已经是一项“成熟到无需再做”的技术。临床脑电设备与真正便携、易用、长期稳定的脑机接口系统之间，仍隔着信号质量、抗干扰能力、佩戴舒适度和操作复杂度等一系列工程问题。一个硬件博士毕业，并不意味着已经具备突破采集技术的能力，这往往需要更长时间的积累。
过去行业规模有限，一些早期做采集、放大器和软硬件系统的学生毕业后转向其他领域，人才由此出现断层。等到创业热潮到来，企业会发现，能快速训练模型的人越来越多，真正理解微弱神经信号、模拟前端、系统集成，又能与算法协同的人仍然很难找到。
这也是脑机接口人才问题与互联网人才问题最不一样的地方：它无法只靠短期培训和岗位扩招解决。很多关键能力依赖长期实验、失败经验和对设备细节的理解。产业需要的不只是更多年轻人涌入，也需要给他们足够稳定的课题、平台与职业预期，使其不必在行业低谷时被迫转行。
03
医院选择的不是“技术故事”，而是团队能否共同解决问题
人才质量也正在成为医院判断合作项目的第一道筛选器。
杨艺所在的转化研究中心承接脑机接口研发转化和临床试验项目，经常面对同一个问题：公司和项目这么多，医院该怎么选？她在圆桌上的回答并不是先看融资额、研发周期或商务条件，而是先看团队有没有扎实的学术平台，是否有真正理解脑机接口的资深专家参与。
原因很现实。产品进入临床后，研发需求会不断变化。如果企业只是带着一个已完成的设备寻找应用，临床遇到的问题很难被反馈到材料、采集、算法和系统设计中；只有核心技术人员能够直接与医生碰撞，双方才可能重新定义产品功能与适应症。
郭东生在赛场看到脑控小车后谈到的康复思路，也体现了这种差异。对于脑卒中、脊髓损伤和外伤患者，设备的价值未必是永久替代人的神经系统，而可能是通过脑电识别、外骨骼等方式参与训练，帮助患者促进自身神经功能恢复，最终尽量脱离设备。产品究竟追求“控制得更准”，还是“帮助患者恢复得更好”，会导向完全不同的研发评价体系。
因此，医院需要的不是把现有技术搬进病房的人，而是能够从疾病机制和患者结局反向定义工程问题的人。企业也不能只用实验室指标证明产品有效，还要回答它减少了多少照护负担、改善了多少日常功能，以及疗效能否在不同患者和不同医院中复现。
04
“滴滴模式”：跑的不是乘客，而是技术
面对传统培养周期与产业需求之间的落差，高小榕提出了一种他称为“蜂巢式学习”和“研究型创业”的机制。
他的比喻很生活化：蜜蜂四处采蜜，采回的内容在蜂巢中接受评价，由专家和学生共同完成，最终形成实际输出。他在专访中进一步解释了运行机制。平台先画出产业地图，企业、医院、政府乃至患者提出一个从A到B的真实需求，再由专家评估并给出可行的技术路径。不同背景的人据此组队“接单”，像司机沿着推荐路线完成任务。区别在于，“这个时候跑的不是乘客，而是技术”。
如果任务被解决，团队可以继续在平台上承接问题、接受训练，也可能围绕已经打通的技术路径成立公司。这种模式被他称为研究型创业。他举了一个例子，一位行动不便者提出需要一辆能在自家使用的脑机接口轮椅，并愿意支付数万元，项目便不再以论文指标为终点，而要同时解决家庭环境适配、安全性、控制稳定性和成本。承接者完成交付后，用户认可，承接者由此开始生产脑机接口轮椅。一个需求、一条技术路径、一家公司，依次出现。
这种模式的价值，在于把人才培养从按专业分班，转向围绕问题组队。它无法替代高校的基础教育，却可能补上从论文到产品之间最薄弱的一段：学生在真实约束中学习，专家不只考核结果，也帮助设计路线，企业不只是招聘现成人才，而是把尚未解决的问题变成培养场景。
大赛本身也在向这一方向变化。高小榕向脑机接口社区介绍，赛事从2010年首届的一台脑电设备、两顶电极帽和十名左右受试者，发展到如今的千人级采集能力；出题者也从“科学家出题、科学家解题”，变成企业提出需求、研究团队解决问题。
更重要的是，比赛从首届起就要求优胜方案开源：先向参赛团队开放，一年后再向社会开放。高小榕希望后来者能站在前一届结果之上继续迭代，而不是每支队伍从头重复。决赛采用模型先封存、再现场采集新数据验证的方式，也是在逼迫算法面对陌生个体，而非只适配训练过的“脑袋”。
从产业角度看，这些规则比一张获奖名单更重要。它们试图把比赛变成一套公共基础设施：企业提供真问题，平台提供数据和验证，专家提供路线，参赛者提供解决方案，开源机制再把一次性的成果沉淀为行业共同起点。
05
会“做灯”之后，还要找到什么时候需要开灯
专访中，高小榕反复提到另一个判断：脑机接口已经被定义为未来产业，但通用工具链仍未真正形成。
“一个产业没有通用工具，是不能想象的。”他说。过去，很多系统像由少数高手手工缝制的皮鞋，每个团队自己做采集、处理、算法和应用，成本高、复现难，也很难规模化。AI已经成为“工具的工具”，但脑机接口真正可复用的采集、数据评价、模型评测和开发工具仍需补齐。
工具链最终服务的，是应用。高小榕把当前阶段比作“已经知道灯怎么做，却还不知道灯该在哪里打开”。不少产品仍属于“赋能应用”：没有脑机接口，原有场景也能运转，加入脑机接口后可能更快、更方便。真正决定产业边界的，是找到其他技术无法替代的“脑机原生应用”。
这对人才培养提出了比“学会一套算法”更高的要求。一个人不仅要知道灯怎么做，还要理解什么地方真的黑、谁需要这束光，以及开灯之后是否改善了人的处境。
圆桌最后，高小榕说，希望外界多关心脑机接口，也对它未来可能遇到的挫折多一些宽容。这不是为技术失败预先寻找借口，而是在提醒一个仍处于早期的行业：人才、数据、工具、临床证据和应用场景，都不可能在一轮热潮中同时成熟。
“十五五”期间，脑机接口产业的竞争当然会表现为电极、芯片、模型和产品的竞争，但更底层的竞争，或许是谁能率先建立一套让不同学科的人共同工作、让年轻人在真实问题中成长、让失败经验也能被行业继承的机制。
作者：陈加图、一米
编辑：左蕾
审核：吴昊霖
运营：罗卜
图片：部分源自ai
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