让失明者重新感知光线、辨认物体，甚至阅读简单字符，是人工视觉研究的重要目标。随着视网膜植入器件、视觉皮层刺激和光遗传学的发展，这一领域已经积累了人体研究证据。但从实验室里的光点感知走向日常可用的视觉，仍需要解决神经编码、长期植入和康复训练等一系列问题。
2026年9月29日，吉林大学第二医院眼科团队在《Neural Networks》在线发表综述《Emerging promise in artificial vision research: Unveiling transformative potential through brain-computer interfaces》，系统梳理脑机接口相关技术在人工视觉中的研究进展。李光宇教授为通讯作者。
这篇综述将信号采集、视觉信息处理、视网膜假体、皮层刺激和新型生物材料放到一块讨论。脑机新声认为，其值得关注之处在于：人工视觉的进步需要器件、算法与神经系统共同适应，最终评价标准应落到患者能否持续获得有用的视觉功能。
人工视觉首先要回答刺激哪里
自然视觉沿着一条复杂通路形成：光线进入眼内，感光细胞将其转化为神经信号，信号经过视网膜内部处理，再经视神经和后续通路传向视觉皮层。不同位置发生损伤，意味着人工视觉需要选择不同的介入点。
当主要损伤位于感光细胞，而内层视网膜与下游通路仍保留一定功能时，可以考虑通过视网膜假体或光遗传学，重新向残存神经网络提供输入。当眼部或视神经通路难以利用时，直接刺激仍具功能的视觉皮层，则提供了另一条研究路径。
这里有一个关键区别：绕过受损的视神经，与修复已经损伤的视觉皮层，是两类不同问题。皮层假体依赖可被有效刺激的脑组织，不能据此推断它适用于所有皮层盲患者。对于视觉皮层或视放射损伤，残余网络状态、损伤范围以及神经可塑性，都影响干预的可行性。
这也决定了人工视觉很难由一种器件覆盖所有失明原因。技术选择需要与损伤部位和残余功能相匹配；评价结果时，也应保留这些病因和人群条件。
从读取脑信号到传入视觉信息
综述首先介绍了脑机接口的基础技术。侵入式路径包括插入脑组织的微电极阵列，以及置于皮层表面的皮层脑电电极；非侵入式路径则包括脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、功能磁共振（fMRI）和功能近红外光谱（fNIRS）。不同方法在信号精度、时间响应、便携性和手术负担之间存在取舍。
这些技术承担的任务并不相同。EEG可以用于读取刺激诱发的脑反应，fMRI等方法可帮助研究或定位视觉网络；植入电极则可在特定位置记录活动或施加刺激。信号采集能力增强，为个体化反馈和刺激优化提供条件，但采集设备本身并不等于视觉恢复装置。
图1 脑机接口的信号采集与反馈框架。侵入式和非侵入式技术获取神经活动，经处理后用于交互或调控。图中还包含运动、语言等一般BCI应用，并非全部属于视觉恢复。
论文讨论的稳态视觉诱发电位（SSVEP）和P300，是理解这种差别的典型例子。前者利用周期闪烁刺激诱发的脑反应，后者利用注意目标出现时的事件相关电位，帮助系统识别用户选择。它们主要服务于信息读取和交互，相关识别准确率不能直接换算为失明者的视觉恢复水平。
真正面向视觉重建时，系统还要解决另一端的问题：如何把摄像头捕获的图像转化为神经刺激，让使用者感知到可辨认的空间关系。单纯增加电极数量并不保证画面更清晰，刺激位置、强度、时序和神经组织反应同样重要。
视网膜假体与光遗传学提供了哪些证据
视网膜退行性疾病是综述重点讨论的应用场景。视网膜色素变性（RP）和年龄相关性黄斑变性（AMD）等疾病可导致感光细胞退化，而部分内层神经元仍然存活。这些残存细胞，为人工输入提供了可能的作用靶点。
图2 视网膜假体的植入位置与光遗传学路线。上图比较视网膜表面、视网膜下及脉络膜上腔假体；下图展示向残存细胞递送感光蛋白基因，再配合专用眼镜进行光刺激的思路。
视网膜表面假体主要刺激视网膜神经节细胞。以Argus II为代表的系统，通过外部摄像头获取图像，再将处理后的信息传给植入电极。综述引用的临床研究显示，部分晚期RP患者在光感、目标定位和运动方向判断等任务上获得改善。其意义在于提供可利用的视觉线索，视觉细节与自然视觉仍有明显差距。
视网膜下假体尝试利用更多残存的视网膜处理网络。Alpha系列与PRIMA属于这一方向，但两者的器件与供能方式并不相同。PRIMA通过外部眼镜把处理后的图像以近红外光投射至视网膜下的光伏芯片，芯片将光转为电刺激，作用于邻近的内层视网膜神经元。其研究重点之一，是AMD地图样萎缩造成的中央视觉缺损。
综述引用的2024年PRIMA研究提供了四年随访信息：研究最初纳入5名患者，报告了其中3人的长期视力测量结果。患者可借助系统识别字母，启用图像放大功能后获得进一步改善，研究未观察到自然周边视觉下降。解读这类结果时，需要区分器件自身的空间分辨能力与放大辅助下的识别表现，也需要看到样本量的限制。
脉络膜上腔假体将电极放在脉络膜与巩膜之间。这种位置可减少对视网膜的直接操作，但电极距离目标神经元较远，也限制了刺激的空间选择性。综述介绍的研究主要关注光点感知、目标轮廓和定位等功能，体现了手术可实施性与视觉精细度之间的权衡。
光遗传学则让存活细胞获得新的感光能力。通过病毒载体递送感光蛋白基因，再配合特定波长的光刺激，系统尝试重新建立视觉输入。2021年发表于《Nature Medicine》的单例报告显示，一名RP患者在接受ChrimsonR相关治疗并佩戴专用眼镜后，能够感知、定位、计数和触碰部分物体；不佩戴眼镜时，研究未观察到相同的物体检测能力。
这一结果为人体可行性提供了证据，同时也说明，基因递送、外部光学设备与训练共同构成了干预系统。更广泛的疗效、长期表达稳定性以及安全性，仍需要在对应研究人群中验证。上述视网膜路线也依赖后续视觉通路，不能直接外推为治疗皮层盲的证据。
视觉皮层刺激如何形成可辨认的图形
直接刺激视觉皮层，可以诱发被称为光幻视的视觉体验，例如一个亮点或局部闪光。进一步的挑战，是让多个刺激点形成有意义的结构。大脑对电刺激的反应并不等同于屏幕像素，多个电极同时工作时，也未必自然组合成预期图像。
综述引用了2021年的一项人体研究：研究者在一名因中毒性视神经病变而失明的57岁参与者枕叶皮层植入96通道微电极阵列，开展为期6个月的研究。刺激能够诱发视觉感知，并支持部分简单图形和字母的辨别。这是一项单例可行性研究，其病因也提醒我们，绕过视神经损伤的结果不应被直接写成修复视觉皮层损伤。
刺激时序提供了另一种改进思路。2020年《Cell》的一项研究采用动态顺序刺激，沿图形轨迹依次激活电极，帮助参与者感知类似“画出来”的形状。研究包含3名有视力参与者与2名失明参与者；其中一名失明参与者在两种图形随机呈现的任务中，达到每分钟86个图形、87%正确率。这一数字对应受控的图形辨别任务，不能解释为开放场景下的连续阅读速度。
对人工视觉而言，这些研究提示：编码策略可以影响相同硬件所传递的信息质量。后续需要解决的，是把简单图形辨别扩展到更复杂的场景，并检验这些改善能否转化为导航、寻找物体等实际能力。
综述还讨论了闭环神经反馈与视觉训练。系统可记录神经活动或行为表现，调整刺激参数和训练内容，尝试利用神经可塑性改善功能。对于皮层盲，这一方向仍需要更充分的临床验证；脑活动发生变化，也需要与可重复的视觉功能改善相对应。
长期植入需要跨过材料与供能门槛
人工视觉设备的目标使用周期往往以年计算，因此，短期能够记录或刺激只是起点。植入后的慢性炎症、胶质瘢痕、器件微动和材料退化，都可能改变电极与神经组织之间的关系，导致记录质量或刺激效果逐渐变化。
综述将柔性电极、抗瘢痕涂层和导电水凝胶列为重要方向。柔性结构有望减轻器件与软组织之间的机械失配；表面修饰、局部药物释放及生物活性涂层，则尝试减少炎症并改善界面。文中介绍了动物模型中的长期记录结果，但动物实验中的稳定记录，仍需经过人体长期使用的检验。
供能与无线通信同样影响临床可用性。通道数增加、刺激模式变复杂，会带来更高的能耗、数据传输和散热要求；外部设备的重量、充电频率和连接方式，也直接影响日常使用。综述讨论了利用机械运动采集能量的摩擦纳米发电机，但能量采集装置取得进展，并不意味着高通道人工视觉系统已经实现长期自供电。
脑机新声更关注这些工程改进能否带来可验证的使用收益：有效刺激能维持多久，是否需要频繁重新标定，器件异常后如何处理，以及患者能否在日常环境中持续使用。这些问题与分辨率一样，决定人工视觉能否成为可靠的辅助工具。
图3 综述讨论的界面材料与供能思路。上半部分展示表面修饰及MXene相关材料示意，下半部分展示不同工作模式的摩擦纳米发电机（TENG）。这些是探索中的工程方向，图示不代表已在人体人工视觉系统中整体实现。
算法与多感官协同怎样改善实用性
当可用刺激通道有限时，系统需要决定优先传递哪些信息。对于寻找门口、辨认台阶或定位桌上的杯子，场景中各部分信息的价值并不相同。围绕具体任务处理图像，再将关键线索编码为刺激，是提升有限视觉输入实用性的重要思路。
综述介绍的神经形态计算，尝试借鉴生物神经系统的脉冲和时序处理方式，在降低功耗的同时处理动态场景。但芯片在图像识别数据集上的性能，与植入后患者获得的视觉质量属于不同指标，前者需要通过完整系统与人体测试才能转化为临床证据。
多模态感知则尝试把视觉线索与听觉、触觉等信息结合。例如，在导航任务中，不同感觉通道可以提供互补提示。其价值需要通过定位误差、任务完成率和使用负担等指标衡量，也要考察过多提示是否增加注意负担。综述对这一路线的讨论，更多指向系统设计潜力。
文章进一步展望了神经形态增强现实，包括通过神经接口传递导航或目标提示，以及将先进光学技术用于更精细的刺激。这些设想仍面临靶向精度、通道规模、供能与生物相容性等限制。普通显示或计算平台上的技术突破，尚不能直接证明大脑中已经可以生成高分辨率、自然的增强现实画面。
让临床获益成为技术进步的尺度
这篇综述提供了一个跨学科观察窗口：视网膜假体、皮层刺激、光遗传学和新型材料正在从不同环节推进人工视觉。它汇集的研究既包含人体可行性证据，也包含动物实验、工程原型和前沿设想，阅读时应保留这些层级之间的区别。
对于后续进展，我们尤其关注与具体患者相关的结果：适用于什么病因和残余功能状态，改善了哪一种视觉任务，获益能维持多久，以及完成这些任务需要多少训练和外部设备支持。只有把这些条件说清楚，不同技术的价值才更容易比较。
人工视觉已经显示出帮助部分患者重新获得有限视觉功能的可能。下一步，需要在明确的人群中，把可感知的光点与图形转化为稳定、可重复、具有日常价值的视觉能力。这也是脑机新声持续关注这一领域的核心尺度。
