脑机接口（上）——14项FDA获批、电极优化、芯片革新、微创植入，“我们”和物理世界的距离还有多远

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前言

       脑科学探索：早在2008年美国匹兹堡大学就已经实现让猴子用意念控制机械手臂，2016年人类首例脑机接口实验成功，马斯克的复现把社会热度推向高潮，最新中美科学家用光改变小鼠社交行为，nature公布人类意念打字99%准确率；脑机相关的认证审批，美国FDA认证9项、通过临床审批5项+中国NMPA认证3项；高通、FB、Google等也积极参与诸如芯片/类脑算法、新型可穿戴设备/OS、脑机开放平台OpenBCI。

      BCI直接市场规模$12亿，非侵入式占比44%，预期CAGR=17%，北美是主导；未来5-10年在应用领域的市场规模将达~$3,000亿，涉及医疗、游戏、教育等。

      大脑的复杂性带来技术难题：“信号-行为”解析方面，人类860亿个神经元，估算10万能很好呈现现在已知的脑相关疾病和生理功能，当前能测量的在1,000-3,000；大脑是集群工作而非垂直工作，局部测量不能定义。技术之外：伦理、注册审批。

技术领域在“采集、解码”集中攻克，应用领域在“运动控制” 优先发展

       脑机的应用是一个从信号采集——解码——再编码——反馈的过程；当前挑战主要集中在采集、解码，未来反馈环节预期难度也会高；脑科学在运动信息解码领域已经相对成熟，所以当下的应用也基本集中在这个领域。

       我们按当前的应用领域分成3大类、6个场景，并列举了一些中美代表公司。

1.侵入式材料、信号采集——当前难点是电极材料和芯片

      侵入式和非侵入式在应用层面有一些明显差异，比如：可植入电极数量、信号质量、创伤&损伤风险、市场接受度。

侵入式的技术难点：侵入式采集主要由电极+充电+信号传输+类脑芯片4个模块组成，其中电极和芯片是核心。

备注：10年是FDA 要求“不易拆除植入医疗设备” 能够坚持的最短时间

       当下基础问题：一个是材料，包括长期安全性-按照FDA要求至少10年，不发生感染、排异，损伤控制-植入创伤；二是信号采集效率，涉及直接采集/信号转换。

       plus问题：当电极数量跨度到10万个时，现有的充电、信号传输方式可能都不再适用。

——Neuralink的微型电极植入

备注：芯片指标为2019年数据，没有新数据公布

——Neuralink的不足，需要打开颅骨

         第1版：Neuralink曾在2019年发布过一款“缝纫机”版本，以薄膜聚合物做成的探针作为电极植入。

o柔性材料，精细灵活，但植入难度大，且需多次植入（每个探针监测一路信号）——19次手术中的平均植入成功率为87.1±12.6%，插入电极速率29.6个/min，一次手术插入1,280个探针耗时45min

o采用表面改性来降低电生理学的阻抗，并增加界面的有效电荷承载能力——两种表面处理材料PEDOT和IrOx，后者虽然电阻更高，但长时间稳定性和生物相容性更好

——Neuramatrix、博睿康是国内唯2做侵入类

       备注：神经元信号检测需要覆盖从低频零点几赫兹到高频十数k赫兹的频段，很多疾病如帕金森、癫痫等的病灶在深脑，病灶脑区释放的信号属于高频，在信号对外释放的过程中，脑组织和颅骨会屏蔽和吸收大部分高频信号，因此通过非侵入式的头环或脑电帽采集信号只能获得小于百赫兹的部分，相当于采集的信号信息丢失了90%，且信号精度较差。

——中科院上海微系统所陶虎教授团队研究

       陶虎教授是美国塔夫茨大学博士后、波士顿大学机械工程博士、中科大精密仪器学士，方向可控降解植入式生物芯片，正在申请柔性神经电极临床伦理审核；已在鼠、兔、猕猴上实现脑信号采集。5-8年目标：让不能说话、不能行动、看不见的人可以说话、行动、看见。其构成如图：

核心指标：

创新点：可暂时硬化的柔性电极，当插入时是硬的，进入后变软——免开颅微创植入。

侵入式材料、信号采集之“类脑芯片”——机制是“结构仿真”

      当下类脑芯片的原理很好理解，我们暂时不能破解人脑“智能的机理”，于是先绕过它，从“结构仿真”这个工程技术手段间接达到功能模拟。

       此外，由于人脑是超大规模、复杂互联的神经元网络，对应仿真模拟也要模拟神经元网络规模、神经元复杂模型，并由于技术局限性要在二者之间适当权衡。所以应用层面，类脑芯片的机制是事件触发型，通常异步；核心是网络规模/即神经元数量、能放大微弱的神经信号(<10 μVRMS)，同时抑制噪声，降低功耗和尺寸，实时处理。

——IBM、Intel、Sysense

——清华在研

清华钱鹤、吴华强、洪波教授团队在研——天机芯

       2019年月-2020年10月，代、二代、三代天机芯3次发表于Nature——可兼容是应用层面很大的里程碑，有了数据共通的基础，反向编码的可操作性。

原理创新：基于忆阻器（Memristor）的神经信号分析，计算基础为电流=电压/电阻，其工作机理与人脑相似。

o可塑性、通过离子运动实现：当电流通过时，电阻随之发生改变；电流停止，电阻会停留在此前的值

优点：

o能直接处理模拟信号（其他方法大多是间接处理，先转换成数字信号）；

o通过忆阻器阵列，进一步实现信号并行处理。

2.非侵入式信息采集用于医用监护、疾病初筛，以及3.消费级

非侵入局限的原因是：

o信号种类多：是整个大脑神经活动产生电信号的叠加，因此难以区分不同部位的神经活动；

o信噪比：经过头皮衰减导致信噪比很差——eg：高频信号90%被吸收。

对应发展的重心：

o区分信号种类/信号定位技术；

o降噪、信号增强技术；减少检测过程中降低周边环境的干扰。

当前应用例举：

o医用：脑电异常监测、精神疾病初筛、病灶定位、康复（特点：“异常监测” 、“辅助”，达不到诊断、治疗）；

o消费级：情绪检测、简单的人机交互、失眠、焦虑、瑜伽、注意力集中。（特点：多与可穿戴硬件结合）。

医用监护、疾病初筛应用——博睿康

3.非侵入式信息采集的消费级/可穿戴应用

——算法和芯片头部效应明显

      消费级的非侵入式信息采集主要由“算法&软件+脑电相关的芯片&硬件+延伸硬件” 组成，算法、脑电相关的芯片&硬件是核心，头部效应也很明显，全球市场都分别由德州仪器TI、美国OpenBCI主导。

——脑陆科技

小Sum：信息采集领域的几个大方向

       从进展来说，最看好芯片、算法，也预期会进步非常快；材料-物理领域的东西都很难，看看有没有巧妙的设计层面创新。变现和实用性角度，特定指标、2C应用都可以有突出公司，而且像OpenBCI这样创业公司做平台的机会也是有的。请持续关注我们的脑机接口下篇，我们会讨论脑深刺激器、侵入电极的新型植入方法、以运动控制领域为典型的脑机应用，以及科研方面的新进展。