今天，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心发布该中心与国内科研机构及医疗单位合作开展的第二例侵入式脑机接口临床试验取得的新进展。本次临床试验在技术上实现了从二维的屏幕光标控制 ，到三维的物理世界交互的重大转变。
接受本次脑机接口临床试验的是一位中年男性患者 。由于一次不幸摔倒 ，这位患者在2022年因脊髓损伤导致四肢瘫痪，经过一年多的康复 ，情况未有改善 ，仅剩头颈部可以活动 。2025年6月，患者植入了科研团队开发的脑机接口系统。起初 ，该患者经过2到3周的训练 ，能够实现凭借意念对电脑光标、平板电脑等电子设备的控制，这也是科研团队第一例侵入式脑机接口临床试验时植入者达到的行为水平 。为了进一步提高植入者对周围环境的交互能力 ，研究团队在此基础上 ，通过更多新技术的引入，成功将脑机接口应用场景从二维屏幕拓展到了三维物理世界 。目前 ，该系统已经实现让使用者通过大脑“意念”实现接近常人使用手机和电脑的操作速度 ，以及初步控制具身智能机器人的能力。
侵入式脑机接口由两部分组成，前端的传感器和后端的处理器 。前端的传感器粗细只有一根发丝百分之一左右 。传感器大约5到8毫米嵌入到植入者的大脑里面，并在植入者颅骨上打薄3到5毫米 ，然后将后端处理器嵌入进去 ，整体是一个整个微创的过程。
专家称，前端的传感器相当于连接大脑的网线 ，负责连接到外部世界 ，上传 、下载各种信息 。后端的处理器负责把大脑的这些微弱的神经活动转化为数字信号，也就是机器能够读懂的语言 。这样植入者就能通过意念来实现操控外部设备 ，辅助其生活。
据了解 ，连续 、稳定、低延迟的精准控制是这次发布的侵入式脑机接口系统的主要特点，为了实现这些目标 ，科研团队开发了高压缩比 、高保真的神经数据压缩技术 ，并创新性地融合了“尖峰频段功率相邻脉冲间隔”与“尖峰脉冲计数 ”几种数据压缩方式 。这套混合解码模型，即便在神经信号相对嘈杂的环境中 ，也能高效提取有效信息 ，将脑控性能整体提升了15%到20% 。
除此以外，科研团队还攻克了“跨天稳定神经流行对齐 ”“在线重校准”等关键核心技术，使系统能在患者日常使用过程中 ，实时 、无声地微调解码参数 ，让植入者越用越顺手。与此同时，这套系统从信号采集到指令下发到外设的端到端延迟 ，也压缩到了100毫秒以内 ，低于人体自身的生理延迟，这使得患者的控制体验更加流畅 ，意念与动作几乎同步。在此基础上 ，目前科研团队还在研究更多应用场景，以适应植入者不同的需求 。
中国科学院院士、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心学术主任蒲慕明介绍 ，证实电极在大脑中的安全性 ，长期的稳定性，并且信号的记录和解码也都稳定 ，这是侵入式脑机接口迈向实际医疗应用必须走的一步 。将来相关技术会拓展出更多的应用 ，例如解码大脑里的语言信息等。
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