随着人工智能（AI）和脑-机接口（BCI）技术的飞速发展，两者之间的深度融合正成为神经技术领域的一大热点。近期，湖南工业大学生物与医学工程学院李广利副教授研究团队在Brain-X发表题为“Synergizing DeepSeek's artificial intelligence innovations with brain–computer interfaces”的文章，深入探讨了DeepSeek这一开源AI大模型在推动BCI技术进步中的关键作用。湖南工业大学生物医学工程硕士研究生吴灿标和陈娜羽为共同第一作者，李广利副教授为通讯作者。
DeepSeek-r1是DeepSeek团队于2025年推出的开源大型语言模型，它以计算高效性和成本低为特点，显著提升了模型训练和推理效率，为BCI技术的发展提供了新动力。然而，当前BCI技术在实现大众化应用过程中仍面临多重挑战：非侵入式设备的性能提升、硬件制造的标准化、实时信号处理算法的优化、用户体验的持续改进，以及隐私保护和数据安全等关键问题尚未完全突破。这些技术瓶颈严重制约了BCI技术的实际应用和普及推广。
基于此，本文以新一代大语言模型DeepSeek-r1为出发点，详细介绍DeepSeek的创新技术，并深入探讨了DeepSeek和下一代BCI技术之间的协同作用（图1）。进一步分析了 DeepSeek-r1 对模型训练效率、自适应推理和开源可访问性的贡献，并前瞻提出深度融合DeepSeek人工智能创新的BCI 开发框架。此外，本文探讨了人工智能驱动的神经信号处理、硬件优化和伦理AI-BCI系统以解决当前BCI技术的关键局限性，如信号保真度、可扩展性和现实场景的适用性等。
DeepSeek-r1核心技术及其脑机接口与协同作用示意图
随着技术进步和社会发展，DeepSeek将在BCI领域发挥重要作用。它能够整合脑电信号、眼球运动和肌电信号等多种生理数据，实现更精准的用户状态分析，从而优化BCI系统的反馈机制。这项技术不仅能辅助康复训练，还能促进大脑学习和适应能力的提升，为神经可塑性研究开辟新途径。DeepSeek还将推动BCI与AR/VR技术的深度融合，通过改进硬件和软件来提升沉浸式体验。未来BCI设备将更加轻便便携，支持长期监测和实时交互。同时，DeepSeek将严格遵循伦理规范和隐私保护要求，确保数据安全和应用公平性。
BCI与大型语言模型的融合虽展现出广阔前景，却仍受制于关键性技术壁垒。在数据层面，构建高性能BCI基础模型所需的标准化神经数据集面临双重困境：一方面现有样本规模与模型需求存在数量级差距，另一方面数据采集过程又受到工程技术限制和伦理审查的双重约束。在模型架构层面，基于语言模态设计的大型语言模型与神经信号特有的时空复杂性存在本质性适配障碍，亟需构建既能精准解析神经活动模式、又能保持强大生成能力的创新性混合架构。值得期待的是，随着DeepSeek等前沿技术与BCI领域的深度协同，这种跨学科突破有望在医疗康复、智能教育等场景催生颠覆性应用，最终引领人机交互范式实现质的飞跃。
本文链接：
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/brx2.70035
本文引用格式：
Canbiao Wu, Nayu Chen, Tuo Sun, Ping Tan, Peng Wang, Guangli Li. Synergizing DeepSeek's artificial intelligence innovations with brain–computer interfaces. Brain-X. 2025; 3: e70035. https://doi.org/10.1002/brx2.70035.
来源：Brain-X交叉脑
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