近日，天津大学电气自动化与信息工程学院推介了孙彪教授团队在脑机接口领域的高价值成果——全链路植入式脑机接口芯片与系统技术。该技术实现神经信号采集、解码、刺激、调控全流程闭环，在信号压缩比、解码准确率、单通道功耗等多项核心指标上达到行业领先水平。
孙彪教授团队研发的植入式脑机接口芯片技术通过全链路芯片设计，将毫米级芯片植入大脑，搭建低功耗神经信号传输通道，实现海量神经数据的实时处理，从芯片底层破解脑机接口核心瓶颈；同时还打通了神经信号采集、解码、刺激、调控的完整闭环，搭建起生物脑与信息脑双向交互的桥梁。这一设计不仅实现了神经信号的精准读取，更具备闭环调控能力，为脑疾病的治疗与康复提供了完整的技术路径。
在算法层面，孙彪教授团队首创稀疏压缩感知理论并结合深度学习框架，实现了信号压缩比提升30%、信号重建速度提升千倍，同时解码准确率提升20%。这一突破从算法层面大幅降低了神经信号传输的数据量与计算负荷，为植入式芯片的长期稳定运行奠定了基础。
在硬件层面，该芯片单通道功耗低至2.9微瓦，采集通道数、单通道面积、解码实时性等多项指标均处于行业领先地位。团队同时开发了双驱动解码框架，进一步提升了神经信号的精准解读能力。
尤为重要的是，这是国内率先实现全流程芯片自主可控的脑机接口技术，目前已获得相关技术专利15项，从芯片设计到算法框架均具备完全自主知识产权，为我国脑机接口产业的安全发展提供了核心支撑。
目前，该技术已在多个领域完成核心功能验证，涵盖小鼠行为学实验、外周神经调控、人体神经假肢以及光声脑成像等方向。这些验证结果表明，技术路径具备可行性，从基础研究向临床应用转化的通道已经打开。
在脑疾病诊疗与康复领域，该技术有望为癫痫、帕金森、抑郁症等神经系统疾病提供全新的治疗手段；在特种人机交互领域，植入式脑机接口能够为残障人士重建运动与感知能力，实现神经假肢的精准控制。
关于孙彪教授团队
孙彪教授团队长期深耕脑机接口芯片领域，聚焦神经信号处理算法与低功耗芯片设计的交叉创新。团队首创的稀疏压缩感知结合深度学习框架，为解决植入式脑机接口的带宽瓶颈与功耗难题提供了原创性方案。目前团队已在该领域积累15项核心技术专利，多项研究成果处于国际前沿水平。
来源：天大电气自动化与信息工程学院，2026/9/15
