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脑机接口（BCI）技术近年来已突破传统辅助医疗的局限，从帮助残障人士沟通、控制辅助设备，拓展至图像视频重建、文本语音合成、动作解码、神经康复、认知驾驶等多元领域，其核心价值在于实现人脑与外部设备的“直接对话”，无需依赖常规运动功能。
然而，传统BCI系统常需依赖外部计算机或云端进行信号处理与AI推理，不仅存在延迟高、隐私泄露风险大的问题，还受限于外部计算资源，难以满足可穿戴、便携式设备的实际需求。
边缘AI的兴起为解决这些痛点提供了关键思路——将先进AI能力直接集成到基于脑电图（EEG）的采集设备中，让神经信号的处理、分析与决策在本地完成，这一变革性范式正推动BCI向“更实时、更便携、更安全”的方向迈进。
近日，悉尼科技大学计算智能与脑机接口实验室的Manh-Dat Nguyen、Thomas Do（通讯作者）等学者领衔发表了一篇该领域的综述论文，系统梳理了边缘人工智能（Edge AI）与脑机接口（BCI）融合的全链条技术框架，深入剖析了当前面临的核心挑战，并展望了未来发展方向，为该领域研究者和实践者提供了兼具理论价值与应用指导的参考蓝图。
边缘人工智能——脑机接口：概念概述 @IEEE
论文指出，高质量的EEG信号采集是边缘AI-BCI系统的基础。EEG作为当前主流的非侵入性神经信号记录技术，其数据质量高度依赖硬件参数：信号数字化（ADC）分辨率需至少16位，采样率不低于250Hz，才能有效捕捉脑电信号中的微伏级特征与动态变化。
同时，硬件需具备高输入阻抗（现代干电极可达吉欧级）以避免信号衰减，输入参考噪声需控制在1微伏以下，确保不遗漏关键神经活动信息。在信号预处理环节，研究团队强调，EEG信号易受肌肉活动、工频干扰等噪声影响，需通过滤波技术分离出与认知、运动功能密切相关的theta（4-8Hz）、alpha（8-12Hz）、beta（13-30Hz）频段，为后续AI分析扫清障碍。
针对边缘设备资源受限的核心难题，论文详细对比了五大主流边缘AI框架的适配性：
ESP-DL专为Espressif系列芯片优化，支持多模型格式量化，适合低功耗BCI场景；
STM32.AI聚焦STM32微控制器，可高效实现运动想象解码等轻量任务；
TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLM）跨平台兼容性强，能适配NXP、德州仪器等多品牌硬件；
Edge Impulse提供端到端云开发工具，无需深厚AI背景即可快速搭建BCI原型；
ARM CMSIS-NN则针对Cortex-M系列芯片优化神经网络运算，低延迟、低内存占用的特点使其成为性能敏感型BCI的优选。
边缘AI框架对比 @IEEE
这些框架通过量化、剪枝、模型蒸馏等技术，将复杂AI模型“瘦身”，使其能在微控制器（MCU）等资源有限的硬件上高效运行，例如某基于TFLM的耳后EEG嗜睡检测系统，在nRF52840芯片上实现了96.11%的准确率，推理延迟仅25.44毫秒，充分验证了边缘AI的实用价值。
在实际应用层面，边缘AI-BCI已展现出跨领域的变革潜力。在医疗领域，它能为瘫痪、渐冻症患者提供低延迟的假肢控制与沟通辅助，同时通过本地数据处理保障患者隐私，还可实时监测中风患者康复过程中的脑活动，为治疗提供精准反馈。
一种用于基于脑电图的言语想象接口的可穿戴超低功耗系统 @@IEEE
在工业与安全领域，基于边缘AI的可穿戴BCI能实时检测工人疲劳状态，预警高危操作风险，在太空探索中，宇航员可通过BCI控制机器人完成样本采集，减少深空通信延迟带来的影响。
用于无人机共享控制的脑机接口 @IEEE
在消费电子领域，它赋能游戏、虚拟现实（VR）实现“意念控制”，还能通过智能头环等设备实时监测用户专注度、睡眠质量，为个性化健康管理提供支持。
此外，情感感知BCI的进展也备受关注，研究团队介绍，通过结合注意力机制、图神经网络等AI模型，当前EEG情感识别准确率已能达到0.9以上，未来有望应用于心理健康监测、教育内容自适应调整等场景。
展望未来，论文提出三大关键发展方向：一是研发EEG专用硬件加速器，将信号调理与AI推理集成到单芯片，进一步降低延迟与功耗；二是探索隐私保护型持续学习技术，如联邦学习，让BCI系统在不传输敏感神经数据的前提下持续优化性能；三是推动边缘传感器融合，将EEG与惯性测量单元（IMU）、肌电信号（EMG）等多模态数据结合，提升复杂环境下BCI的鲁棒性。
研究团队表示，边缘AI-BCI的终极目标是从实验室原型走向普及化的可穿戴设备，成为融入日常生活的“智能交互伙伴”，这需要神经科学、嵌入式工程、AI研究与人机交互领域的持续协作。
*本文基于10月8日发表在《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》的《Edge AI–Brain-Computer Interfaces System: A Survey》，图片来自论文；本文仅用作学术分享，如有侵权请告知删除。
DOI：https://doi.org/10.1109/TNSRE.2025.3618688
