IT时报记者 沈毅斌 图 豆包AI

一名脊髓损伤患者躺在病床上，“抬起腿”的念头在脑海里转了千百遍，神经信号却永远卡在受损的脊髓断面；胶质母细胞瘤患者面对的是另一堵墙，药物进入大脑前，要先经过血脑屏障这道天然防线。

一个是“指令出不去”，一个是“药物进不去”。过去很长一段时间，人类的大脑如同一个密不透风的黑箱，既是生命的中枢，也是医学的“禁区”。

如今，人工智能开始被塞进这条复杂的神经链路中，尝试把模糊的脑电信号翻译成运动意图，也尝试根据超声信号判断血脑屏障究竟能在什么位置打开。

在9月1日开幕的2026国际医疗器械设计与制造技术展览会上，“AI赋能脑机接口与先进医疗器械论坛”吸引了不少神经医学领域的参展者驻足聆听。

从侵入式脑机接口到超声脑机接口，从脑脊接口到血脑屏障调控，高校学者讲述如何用人工智能撬开大脑的“黑箱”，把曾经的医学难题，一步步拉进临床应用的现实场景。

从“捕捉噪声”到“读懂意图”

脑电波是大脑活动最直接的印记，却也是最难解读的信号之一。“信号弱、噪声多、个体差异大，是无创脑机接口一直绕不开的三座大山。”华东理工大学教授、智能计算中心主任金晶在论坛上坦言。传统的脑电采集，信号穿过颅骨后已经衰减混杂，再加上环境干扰、无关脑活动的“噪声”，真正的任务信号往往淹没在杂波里，模型跨天、跨人群就容易失效。

因此，脑机接口的第一场“AI战役”，是让AI模型从一堆杂音里找到真正有用的那一点信号。金晶团队的思路是“主动设计”，在采集前就优化刺激范式，让目标神经信号更强、更易识别。视觉上，金晶团队首创的人脸诱发范式，让原本需要叠加五六次才能识别的P300信号，仅需一两次叠加就能捕捉；听觉上，用音乐节律替代枯燥的高低频刺激，结合方位信息将刺激数量减半，既提升舒适度又实现多目标控制；触觉上，筛选人体感知最灵敏的区域设计刺激模式，在提升准确率的同时降低认知负荷。

但真正到了临床，算法还要面对一个更棘手的问题：人不是标准化机器。团队通过时频空联合处理、动态特征提取、迁移学习等方法，试图让模型跨被试、跨时间保持稳定，“我们把模型获取时间降低了70%，提高跨任务信息产出率。”金晶介绍，脑电数据本身就很难获取，一个受试者往往需要数小时实验，数据不足会直接限制大模型训练。

这恰恰是AI在脑机接口里最现实的一面：必须在数据有限、信号微弱、人与人差异巨大的情况下，把一次次不完美的脑电记录变成可以真正使用的指令。

超声波给血脑屏障“精准开门”

如果说无创脑电是“读脑”，那么超声脑机接口则可以“写脑”——通过超声波精准调控大脑的生理屏障，为脑部疾病治疗打开新的通路。

“血脑屏障是大脑的守护神，同时也是脑部治疗的‘铜墙铁壁’。”复旦大学生物医学工程与技术创新学院教授余锦华解释，这层由血管内皮细胞紧密连接形成的屏障，能阻挡99.6%的化疗药物进入大脑，但也直接导致脑胶质瘤等恶性肿瘤的治疗陷入困境。此外，成人颅骨会强烈衰减和扭曲超声，传统经颅方案要实现精准聚焦，需要昂贵的大型设备；完全植入式方案虽然避开了部分颅骨问题，却又容易出现靶区固定、调整困难的问题。

余锦华团队带来的“超声脑机接口”方案，针对颅骨阻挡超声能量的痛点，团队给出两套解法：针对需要开颅手术的胶质瘤患者，用声透明颅骨补片替代原有颅骨，让超声顺畅穿透；针对不愿开颅的患者，将微型探头夹在颅骨补片与硬脑膜之间，仅留微小接口即可完成后续治疗，无需剃头。

更核心的突破在精准调控，传统超声打开血脑屏障是“盲开”，靶区范围不可控。团队结合AI技术解读超声射频信号，能实时监测血脑屏障的开放状态，医生只需在屏幕上点选病灶区域，就能实现多点精准打开。临床实验数据显示，该技术仅需3分钟即可打开血脑屏障，靶点区域药物浓度可提升3.74~11.55倍，治疗后6小时血脑屏障可安全闭合，在提升疗效的同时最大限度保障安全。

国际临床研究已经证明，低强度聚焦超声结合微泡，可以暂时、局部打开血脑屏障，从而提高药物进入脑组织的概率。2024年发表于《Nature Communications》的一项Ⅰ/Ⅱ期临床试验中，33名复发性胶质母细胞瘤患者接受了植入式9发射单元超声装置治疗，共完成90次超声处理，MRI显示约90%的发射单元达到血脑屏障开放终点。

“就像武侠里的‘狮吼功’，声波精准作用于病灶，帮化疗药物攻破大脑的防护墙。”余锦华形容。目前该技术已在术中临床中验证成功，将向术后随访、肿瘤复发监测场景延伸，未来还有望应用于阿尔茨海默病等神经退行性疾病。

脑机接口的临床加速时代

无论是无创脑电的信号解码，还是超声调控的精准定位，背后都离不开人工智能的核心支撑。而当AI与脑机接口深度融合，改变的不只是单一技术，更是整个医疗器械产业的研发逻辑与落地速度。

最具标志性的突破来自植入式脑机接口的临床落地。复旦大学类脑智能科学与技术研究院专任高级工程师周志鸿团队提出的“脑脊接口”方案，搭起一座绕开受损脊髓的“神经桥”，打破传统脑机接口“只读不控”的局限：先从大脑运动皮层读取运动意图，再由AI实时解码，最后通过植入脊髓的电极重新发出刺激，把信号送到下肢神经和肌肉。原本中断的神经通路，被换成了一条人工旁路。

这套逻辑真正引人注意的地方，是尽量让患者自己的运动意图重新参与进来。周志鸿提到，团队需要先通过影像重建寻找适合的电极位置，再把解码算法尽可能压缩到植入式设备内部。

2025年3月，团队完成全球首批4例完全性脊髓损伤患者的临床手术，术后24小时患者即可在脑控下完成抬腿动作；术后一年，患者已能借助助行器在户外缓慢行走。2025年底，该技术产品进入美国FDA“突破性疗法”通道，成为首个获此认定的中国脑机接口医疗器械。

在论坛现场，记者看到不止脑机接口，AI还渗透到先进医疗器械的全链条。复旦大学教授王盛章介绍的聚合物人工心脏瓣膜智能开发平台，通过AI实现设计、优化、加工、评价一体化，打破国外产品的长期垄断。

在业内看来，中国脑机接口产业正处在从实验室走向临床的关键节点。一方面，中国拥有丰富的临床场景与工程师资源，在无创、超声等新赛道快速追赶甚至领跑；另一方面，数据稀缺、标准不统一、临床转化周期长，依然是行业共同的挑战。

从论坛释放的信号来看，脑机接口正在进入从技术验证迈向临床转化的关键阶段。当AI让数据解码更快、让临床验证更准、让生产成本更低，脑机接口就会从前沿概念，变成千万患者能用得起的医疗工具。