百家争鸣 | 昆明理工大学伏云发教授等人：脑机接口（BCI）之问（三）

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特别说明“百家争鸣”栏目：昆明理工大学伏云发教授等人认为，从历史来看，学术需要越辩越明，脑机接口（BCI）学术研究及产业转化也不例外。由于目前国内BCI研发群体存在较为混乱的现象，这种现象甚至还会持续相当长的时期。为深度思考BCI专业研发方向，特开设BCI百家争鸣栏目。自百家争鸣栏目开设以来，伏云发教授等人相继分享了以下主题:

1、

参考文献：

Yan, L., & Fu, Y. (2025). Debating Affective and Emotional Brain–Computer Interfaces (BCIs): When Will Online Affective BCI Truly Be Realized and Benefit Patients. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17163490

2、

参考文献：

Cao, . yuyu ., & Fu, Y. (2025). What scalp electroencephalography can and cannot do in neural repair research and practice?. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17094194

3、

参考文献：

Yan, L., & Fu, Y. (2025). Accurate Emotion Decoding Based on Emotion-Induced Scalp EEG Datasets and Large-Scale Models: Progress, Theoretical Dilemmas, Methodological Pitfalls, and Practically Feasible Pathways. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17118592

4、

参考文献：

Yan, L., & Fu, Y. (2025). Fundamental Questions on Brain–Computer Interface (BCI) : Part I. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17184895

5、

参考文献：

Xue, Y., Yan, L., & Fu, Y. (2025). Fundamental Questions on Brain-Computer Interface (BCI): Part II. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17184830

BCI之问16：当前已有多种与神经调控相关的学术组织与专委会，如世界神经调控学会以及中国各级神经调控专委会，而且仍在不断增加和发展之中。那么，世界神经调控学会是如何界定“神经调控”的？为何在部分研究者或研究群体中，会出现罔顾科学机制与逻辑、主观地将神经调控等同于脑机接口（BCI）的现象？这种“混为一谈”的潜在或显性动机可能有哪些？究竟BCI的科学定义是什么？神经调控/脑刺激与BCI之间又存在哪些根本性的差异？

核心提示和思考：确实存在各种有关神经调控的专委会，仅中国的各级神经调控专委会就不少，例如有中国医师协会神经调控专业委员会等。世界神经调控学会将神经调控定义为：利用植入性或非植入性技术，采用电刺激或药物手段改变中枢神经、外周神经或自主神经系统活性从而来改善患病人群的症状，提高生命质量的生物医学工程技术。

依据Wolpaw等人（2012）提出的BCI定义，以及伏云发等人（2024）对BCI的最新阐释，BCI是当用户主动执行特定的心理任务或选择性注意特定的外部刺激时，由特定的传感器技术获取中枢神经系统（用户的大脑）产生的信号，把表征或编码用户意图（特定的心理任务或外部刺激）的脑信号特征直接转化为与以计算机为核心的机器系统交互的通信和控制命令，并把交互的结果在线反馈（包括神经反馈）给用户，以主动调节其心理活动策略，为用户提供新型的人机交互方式[1,2]。

由以上定义，伏云发等人（2025）总结并提出BCI系统必须具备六个基本模块或组件：用户与其大脑（处于交互环路核心）、脑信号采集模块、BCI范式与神经编码模块、实时脑信号分析与意图解码模块、输出与外设控制模块和神经反馈与意图调节模块；并指出BCI的七个基本特征：与外设的交流与控制能力、基于脑信号的交互、独立于外周神经与肌肉、用户主动意图驱动、实时解码用户意图、在线实时神经反馈和用户及大脑处于交互核心[3,4]。

表1 从是否具备BCI的六个基本模块、是否满足BCI七个基本特征、用户参与方式、是否依赖解码和是否属于BCI范畴这五个关键维度详细比较了BCI与神经调控/ 脑刺激技术。在表1中也包括了脑功能检测和脑成像技术，并把它们与BCI和神经调控/ 脑刺激技术进行了比较，在无限泛化BCI概念和范畴的当下，它们也常被主观的认为是BCI[5]。

表1 BCI与神经调控/脑刺激技术、脑功能检测、脑成像技术的关键维度比较

此外，表2从闭环特征、用户参与方式、是否依赖解码、主要目的、是否可归为BCI这五个方面比较了主要的几种神经调控/脑刺激技术[5]。

表2 主要的几种神经调控/脑刺激技术比较

核心讨论：有一些研究者或研究群体罔顾科学机制与逻辑，主观地将神经调控等同于BCI，并加以混淆。其潜在或显性的动机可能多种多样，其中之一是：在国内，BCI常被置于被过度关注和吹捧，甚至过度炒作的前沿位置。在此背景下，部分研究者可能倾向于无限泛化BCI的范畴，以“赶风口”为导向，将其作为争取科研资源（如经费、人才项目等）、资本支持或个人声誉的策略，而非基于科学机制与逻辑的严谨判断。

参考文献

[1] Wolpaw J R , Wolpaw E W .Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice[M]. 2012.

[2] Chen Y , Wang F , Li T ,et al. Considerations and discussions on the clear definition and definite scope of brain-computer interfaces[J].Frontiers in Neuroscience, 2024, 18(000):23.DOI:10.3389/fnins.2024.1449208.

[3] Yan, L., & Fu, Y. (2025). Fundamental Questions on Brain–Computer Interface (BCI) : Part I. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17184895

[4] Xue, Y., Yan, L., & Fu, Y. (2025). Fundamental Questions on Brain-Computer Interface (BCI): Part II. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17184830

[5] Xue, Y., Yan, L., & Fu, Y. (2025). Fundamental Questions on Brain-Computer Interface (BCI): Part III. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17208175

[6] Lebedev M A , Nicolelis M A L .Brain-machine interfaces: past, present and future.[J].Trends in Neurosciences, 2006, 29(9):536-546.DOI:10.1016/j.tins.2006.07.004.

[7] Edwards C A , Kouzani A , Lee K H ,et al. Neurostimulation Devices for the Treatment of Neurologic Disorders[J].Mayo Clinic Proceedings, 2017, 92(9):1427-1444.DOI:10.1016/j.mayocp.2017.05.005.

[8] Tanaka T .New business model for rehabilitation involving self-motivated training and assessment of brain function measurement[J]. Biophilia, 2016, 2015(3):250-251.DOI:10.14813/ibra.2015.250.

[9] Logothetis N K .What we can do and what we cannot do with fMRI[J].Nature, 2008.DOI:10.1038/nature06976.

[10]Nitsche M A , Paulus W .Excitability changes induced in the human motor cortex by weak transcranial direct current stimulation[J].The Journal of Physiology, 2000.DOI:10.1111/j.1469-7793.2000.t01-1-00633.x.

[11]Neuling T , Ruhnau P , Weisz N ,et al. Faith and oscillations recovered: On Analyzing EEG/MEG signals during tACS[J].Neuroimage, 2016:960-963. DOI:10.1016/j.neuroimage.2016.11.022.

[12]Lozano A M , Lipsman N , Bergman H ,et al. Deep brain stimulation: current challenges and future directions[J].Nature Reviews Neurology, 2019. DOI:10.1038/s41582-018-0128-2.

[13]Rosa M , Arlotti M , Ardolino G ,et al. Adaptive deep brain stimulation in a freely moving parkinsonian patient[J].Movement Disorders, 2015, 30(7).DOI:10.1002/mds.26241.

[14]Geller E B .Responsive neurostimulation: Review of clinical trials and insights into focal epilepsy[J].Epilepsy & Behavior, 2018.DOI:10.1016/j.yebeh.2018.06.042.

[15]Sitaram R , Ros T , Stoeckel L ,et al. Closed-loop brain training: the science of neurofeedback[J].Nature Reviews Neuroscience, 2016, 18(2):86. DOI:10.1038/nrn.2016.164.

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