目前，脑机接口主要分为侵入性与非侵入性两大阵营。侵入性技术通过手术将电极植入大脑，能获取高精度信号，但风险高、成本高，难以普及；非侵入性脑机接口通过脑电图（EEG）、功能性近红外光谱（fNIRS）等外部传感器捕捉脑活动信号，无需手术，风险更低且更易普及。这种特性使其成为当前脑机接口技术发展的核心方向，能够为更广泛的人群带来福祉。
非侵入性脑机接口有什么用？
在医疗领域，非侵入性脑机接口正成为残障人士的“希望之光”。脑卒中、脊髓损伤或渐冻症（ALS）患者可通过“意念”控制假肢、外骨骼或轮椅，重新获得部分行动能力，且可促进神经康复；针对闭锁综合征患者，基于EEG的“脑控拼写器”（如P300系统）让他们能通过专注屏幕上的字母实现交流，虽速度不及传统方式，却彻底打破了“无声”的困境。
recoverix pro：脑机接口+功能性电刺激助力下肢运动康复 @g.tec
此外，该技术在心理疾病治疗中也崭露头角。通过神经反馈疗法，焦虑、抑郁症及注意力缺陷多动障碍（ADHD）患者可实时“看到”自己的脑波活动，学习调节大脑状态——例如ADHD患者可通过训练增强与专注力相关的β波，减少导致分心的θ波，降低对药物的依赖。
EEG脑机接口用于ADHD诊断和治疗 @Bitbrain
不止于医疗，脑机接口已跨界进入娱乐与军事领域。脑控游戏结合虚拟现实（VR）技术，让玩家仅凭“意念”操控虚拟角色，同时提升专注力；在军事场景中，它能帮助士兵在高压环境下更快决策，甚至通过意念控制无人机，减少战场伤亡。
非侵入性脑机接口的发展历史(EEG)
脑机接口的核心是搭建大脑与外部设备的“直接对话”桥梁——将脑电信号转化为可执行指令，让人类无需物理动作即可操控计算机、假肢等设备。这一概念从理论走向现实，经历了漫长探索。
早在1875年，英国生理学家Richard Caton首次通过仪器观测到动物大脑的电信号，为脑电图（EEG）技术奠定基础。20世纪以来，关键突破接踵而至：1913年，俄国科学家Vladimir Vladimirovich Pravdich-Neminsky拍摄到首幅动物脑电位图像；1929年，德国神经科学家Hans Berger发现了大脑中的α、β波，首次记录了人类脑电图（EEG）；1947年，广泛应用的10-20标准导联系统问世，标准化了脑电信号采集。
Hans Berger早期记录的α波 @Wikipedia
非侵入性脑机接口的转折点出现在1973年，美国计算机科学家Jacques J. Vidal首次论证了利用EEG实现脑机交互的可行性。进入21世纪，计算机科学与机器学习的爆发式发展推动其加速前进：研究团队通过神经网络等算法提升信号分类精度，德国Benjamin Blankertz教授等人的实验准确率曾达88%，让“用意念控制设备”从科幻走向可能。
加州大学洛杉矶分校脑机接口实验室的总体组织架构与计算机架构 @Annual Reviews/J J Vidal
与此同时，侵入性脑机接口也在精准控制领域取得突破。1998年，首个人体植入手术完成；2004年，四肢瘫痪者通过植入设备成功控制屏幕光标；2012年，研究团队实现了让瘫痪患者操控机器人手的壮举。不过，这类技术需通过手术植入电极，存在感染、排异等风险，伦理争议也始终伴随。
非侵入性技术有什么优缺点？
目前，非侵入性技术主要通过脑电图（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）、功能性近红外（fNIRS）等外部传感器采集信号，安全性高、易操作，成为大众应用的核心方向。脑电（EEG）设备是当前非侵入性脑机接口的“主力军”，其时间分辨率出色，但空间分辨率较低，信号易受眨眼、肌肉运动等生理噪声，以及外部电场等环境干扰影响。fNIRS依赖血液动力学反应，空间分辨率高于EEG，但时间分辨率较低（亚秒级）。相比之下，fMRI等设备虽空间分辨率高，却因体积庞大、成本高昂（单台设备数十万美元），难以走进日常生活。
用于脑机接口的各类采集设备 @Medicine in Novel Technology and Devices
用户体验也是当前瓶颈。多数设备需要冗长的个性化训练，长时间佩戴易造成不适，且精度与成本的平衡始终是难题。此外，脑电信号包含大量个人隐私，如何在技术进步中保护用户数据安全，成为亟待解决的伦理课题。
非侵入性脑机接口有哪些发展方向？
算法升级是核心。目前简单神经网络的分类精度已达77%-80%，未来采用更复杂的深度学习模型（如U-Net），结合自动化预处理技术，精度有望提升至93%以上，同时借助GPU技术解决实时性问题。
硬件创新将改善信号采集。半干电极（缓慢释放电解质）可平衡湿电极（需导电凝胶）的繁琐与干电极的信号稳定性；局部高密度电极能针对性提升特定脑区的信号精度，同时避免成本激增；多模态融合（如EEG与fNIRS结合）可兼顾时间与空间分辨率优势。
常见EEG电极 @micromachines
应用场景将持续拓展。医疗领域，帮助瘫痪者恢复运动能力、辅助闭锁综合征患者交流已初现成效；娱乐领域，脑控游戏有望突破传统交互模式；此外，认知监测、个性化媒体服务等也将受益于这一技术。
技术进步需与伦理规范同步。未来需建立完善的法律框架，保护脑信号这一“最私密的生物数据”；在情绪调节等闭环脑机接口应用中，明确责任边界；同时确保技术安全，避免设备故障对用户造成伤害。
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参考：
https://doi.org/10.1016/j.medntd.2025.100353
https://www.doi.org/10.20935/AcadEng7756
https://www.bitbrain.com/blog/eeg-adhd
https://en.wikipedia.org/wiki/Electroencephalography
https://doi.org/10.1146/annurev.bb.02.060173.001105
https://doi.org/10.3390/mi12121521
