腦機接口，幫人開口

“你好，安。”

“很高興見到你。”

這段對話發生在美國加州大學舊金山分校研究團隊成員，與因癱瘓無法清晰發聲的患者安之間。安是加州大學舊金山分校一項研究的志願者，今年47歲。2005年，她因發生中風導致癱瘓，繼而無法清晰說話。

8月23日，《自然》雜誌發佈的兩篇研究表明，兩名因嚴重癱瘓而無法說話的患者通過採用侵入式腦機接口（BCI），能以前所未有的準確性和語速與他人進行交流。兩項研究相互獨立，分別來自美國斯坦福大學團隊和加州大學舊金山分校團隊。

兩項研究的植入物根據大腦活動，將神經信號翻譯成文本或單詞。兩項研究的結果大致相似。患者的平均語速約爲60~80個單詞/分鐘，幾乎是正常對話速度的一半，但比之前腦機接口成果的速度至少快三倍。

安與研究團隊一起訓練人工智能算法，使其能夠識別與音素相關的大腦信號。圖/加州大學

“這兩項研究表明，腦機接口可以使癱瘓患者恢復準確、快速的溝通。”8月24日，斯坦福大學弗蘭克·威利特在其個人推特賬號上寫道。他是前述斯坦福大學團隊研究的主要作者。

荷蘭馬斯特裏赫特大學心理健康和神經科學學院的助理教授克里斯蒂安·赫夫沒有參與這兩項研究，他主要關注從顱內數據解碼語音過程，研究侵入式腦機接口。赫夫告訴《中國新聞週刊》，這兩項研究的引人注目之處在於，兩項研究中的電極都是專門針對語音腦機接口植入的，且兩項研究的結果遠遠好於之前取得的任何成果，並達到了可供患者實際使用的解碼性能。

接近正常說話語速

兩個研究團隊各自與一名志願者合作，斯坦福大學研究的志願者是現年68歲的帕特·貝內特。2012年，她被診斷出患有肌萎縮側索硬化症，即漸凍症（ALS）。ALS是一種神經退行性疾病，會攻擊控制運動的神經元，導致身體虛弱，最終癱瘓。

據斯坦福大學醫學院8月23日報道，去年3月29日，貝內特大腦表面的兩個不同區域被分別放置了一個微型傳感器，這兩個區域都與語言產生有關。這些傳感器可以與解碼軟件結合，將想要發音的大腦活動轉化爲屏幕上的文字。術後約1個月，斯坦福大學的一個科學家團隊開始了每週兩次的研究會議，以訓練用來解碼腦信號的軟件。4個月後，貝內特嘗試表達的內容以62個單詞/分鐘的速度在電腦屏幕上被轉換成單詞。正常人類的自然對話速度約爲160個單詞/分鐘。該研究中，使用12.5萬個詞彙時，解碼錯誤率爲23.8%，50個詞彙的錯誤率爲9.1%。

兩項研究在植入物的設計上存在着顯著差異。斯坦福大學的研究使用皮質內微陣列，即猶他陣列，另一項研究使用體積更大的ECoG電極（皮層腦電極）。21世紀初，ECoG電極被用於接受耐藥性癲癇手術的患者，以記錄患者與語言、運動相關的大腦信號。猶他陣列由硅製成，用於腦皮層內植入，已獲得美國食品藥品監督管理局（FDA）的商業許可。

斯坦福大學團隊開發的腦機接口裝置，可以通過插入大腦的細電極陣列收集單個細胞的神經活動，並訓練人工神經網絡解碼病人想說的內容。植入貝內特大腦皮層的傳感器是微小硅電極的方形陣列。每個陣列包含64個電極，共128個微電極。微電極彼此間隔的距離約爲信用卡厚度的一半。植入的陣列最終被連接到計算機上。

加州大學舊金山分校團隊在患者大腦皮層表面放置了一個像紙一樣薄的矩形陣列，共包括253個電極，放置在與口面部運動相關的皮層區域上。每個電極記錄了成千上萬個神經元的活動。一根電纜插入固定在安頭部的端口，將電極連接到一組計算機。華裔科學家、加州大學舊金山分校神經外科主任張復倫是該研究的通訊作者，十多年來，他一直致力於腦機接口技術的研究。

音素是形成口語的語音子單位。加州大學舊金山分校團隊的研究人員並沒有訓練人工智能識別整個單詞，而是創建一個系統，可以從稱爲音素的較小組件中解碼內容。研究中，安與團隊一起訓練系統中的人工智能算法，識別與音素相關的大腦信號。訓練內容中涉及由1024個單詞構成的不同短語，直到計算機識別出與所有基本語音相關的大腦活動模式。

該團隊還藉助軟件對安的頭像進行了動畫處理，該軟件由一家制作人工智能驅動的面部動畫的公司開發。研究人員創建了定製的機器學習流程，使該軟件能夠與安試圖說話時大腦發出的信號相結合，並將這些信號轉換成其臉部的動作。比如說，下巴張開和閉合、嘴脣突出，以及幸福、悲傷、驚訝等面部動作。團隊還設計了一種合成語音的算法，通過截取安在婚禮上的演講錄音，再進行個性化處理，使其“發聲”。

復旦大學附屬華山醫院神經外科副主任、中國神經科學學會腦機接口與交互分會副主任委員吳勁松告訴《中國新聞週刊》，在腦機接口領域，這兩項研究的團隊近年來一直齊頭並進，這次同時發佈的研究相當於對其此前一系列工作成果的階段性總結。在吳勁松看來，這兩篇研究最大的飛躍在於，解碼速度比以前快了不少，還增加了人工智能虛擬人物形象，提高整個腦機接口的成熟度。

復旦大學光電研究院研究員宋恩名告訴《中國新聞週刊》，這兩項研究都屬於侵入式的腦機接口，斯坦福大學團隊的屬於全侵入式，加州大學舊金山分校團隊屬於半侵入式。兩者截取的大腦信號類型和信號密度不一樣。宋恩名錶示，這兩項研究前，腦機接口大多是“頭盔式”的設備，這類腦機接口不容易捕捉到大腦電信號，因爲人的顱骨就相當於“信號屏蔽網”，很多高級信號傳不出來，也很難區分、篩選有用的信號。相較而言，侵入式的腦機接口，能採集更高質量的腦電信號，有助於後續解碼、信號處理。

2021年2月，吳勁松曾與張復倫在《自然通訊》上合發過一篇一項跨語言的比較研究。吳勁松分析說，大腦的語言中樞涉及區域相對廣泛，很難定位於某個區域，因此，電極覆蓋範圍應更廣泛。此次研究中，張復倫團隊放置在患者大腦表層的電極片，覆蓋整個大腦中央葉的腹側部，還包括顳上回及顳橫回，即聽覺中樞，基本上覆蓋了語言的輸出、聽覺、理解區域，使得采集的信號更豐富。

在吳勁松看來，相對有創的侵入式腦機接口，無創方式提取到的腦電信號太粗略，該信號通過顱骨、頭皮、頭髮等部位時會出現一系列衰減，精準度低。如果醫生爲了臨牀教學，或患者進行術後康復，應考慮無創類型的腦機接口。對於傳統康復手段無法恢復的神經功能障礙，比如說偏癱、失明、因腦幹損傷或脊髓側索硬化等問題導致的嚴重失語，應考慮採用有創的侵入式腦機接口。

距離大規模應用仍有距離

吳勁松團隊曾做過一項調研，現階段，中國因爲各種神經系統疾病導致的失語症人羣數量，每年新增近100萬左右，包括漸凍症患者，腦卒中、腦腫瘤患者，以及車禍導致的高位截癱病人、腦幹損傷導致的失語人羣等。他根據流行病學調查數據推測，國內無法通過傳統康復手段恢復的失語人羣，共約800萬人。“這些病人未來可能是腦機接口技術的受益人羣。”吳勁松說。

復旦大學附屬華山醫院神經內科主任醫師鬱金泰向《中國新聞週刊》表示，他在臨牀上遇到的失語病人非常多。他注意到，近年來，國外關於腦機接口的文章越來越多，但患者的樣本量不大，大多是個體病例。“從個體病例跨度到大規模臨牀應用還需要時間。”他說。

在吳勁松看來，兩個團隊的研究只涉及個體病例。一方面，因爲研究的時間、人力成本都很高；另一方面，目前，FDA僅批准腦機接口用於探索性的個體病例數據的採集。“這兩項研究更接近於可商業化推廣的原型腦機接口模式。”吳勁松表示。

使用電極讀取人的大腦信號實驗，最早可追溯至上世紀90年代末。8月23日，與兩項研究同步，《自然》雜誌還發布了一篇社論。文章指出，迄今爲止，全球約有50名不同程度的癱瘓患者被植入腦機接口，以實現交流。

張復倫團隊的研究寫道，“侷限性是結果僅來自一位參與者。下一步會在其他不同程度癱瘓的患者身上驗證這些解碼方法，例如完全閉鎖的ALS患者。”

安的大腦表面植入了一個薄薄的矩形電極，以接收其試圖說話時發出的信號。圖/加州大學

前述《自然》雜誌的社論指出，當這類產品被更廣泛使用時，腦機接口技術面臨一些挑戰。首先，兩名參與者仍可以在一定程度上移動他們的面部肌肉併發出微弱的聲音，因此還要更多研究證明，其對沒有任何運動能力的患者療效如何，比如晚期漸凍症患者。其次，兩項研究中的電極設備，必須通過一個穿透皮膚的“底座”連接到外部放大器，未來還需要開發完全可植入的無線腦機接口，達到或超越目前研究中的性能。此外，這些系統對於護理人員來說仍太複雜，更無法在沒有大量培訓和維護的情況下，在家庭環境中操作。

宋恩名錶示，目前腦機接口電極陣列應用較廣的仍然是猶他電極陣列，該技術採用剛性探針陣列，植入手術存在炎症、疤痕和感染的風險。隨着植入時間增加，破損傷口處結痂後，容易形成絕緣體，影響電極導電性能。同時，如果設備失效，還可能造成漏電等現象。“這是腦機接口目前有待突破的技術瓶頸。”吳勁松表示，國外有研究證明，在大腦皮層內長期植入電極後，會造成植入區域局部疤痕的形成，降低神經信號的提取效率。

宋恩名認爲，對於柔性腦機接口產品而言，迫切需要長期穩定的封裝策略。柔性電極同樣面臨着力學穩定性不高的瓶頸。大腦是密閉空間，如果植入的電極發生錯位，就無法獲得準確的信號。

赫夫表示，據他了解，兩項研究中的電極已植入患者大腦中幾年時間，似乎仍然可以接收信號。“傳統上，人們認爲ECoG電極更適合長期植入，但最近的一篇文章表明，植入10年以上的微陣列也能提供良好的信號。”他說。

“很明顯，當電極被植入病人體內時，人們必須非常小心所有的倫理問題，尤其是當插入位置是大腦時。這兩項研究在告知患者風險方面都非常正確，沒有作出虛假的承諾。”赫夫相信，當涉及到商業層面時，倫理問題就會被放大。他也拋出了疑問，比如一家銷售植入物的公司，未來破產了怎麼辦？2013年，腦機接口製造商NeuroVista由於無法獲得新的資金而倒閉，而參與其設備臨牀試驗的癲癇患者不得不移除植入物。

據美國加州大學8月25日發佈的新聞稿，張復倫團隊重要的下一步是創建無線版本的腦機接口，不需要物理連接。赫夫認爲，無線腦機接口在商業應用中是絕對必要的。

吳勁松表示，隨着這些設備變得更小、更安全、成本更低，它們的商業化前景一定會更好。他分析說，未來3~5年，會是全球腦機接口的發展風口，一些成熟的產品也會嶄露頭角。張復倫團隊已經公佈了複製該研究主要發現的相關代碼，一旦步入商業化軌道，推向市場的腳步不會很慢，當前已經有很多資本在跟投。

據報道，國內已有多家創投機構在佈局腦機接口賽道。紅杉中國、鼎暉投資、藍馳創投等創投機構近年均在腦機接口賽道出手投資，行業中也湧現出腦虎科技、臻泰智能等熱門公司。

在吳勁松看來，腦機接口硬件方面其實國內不乏亮點進展，例如柔性高密度皮層電極以及分辨率可達單神經元的皮層內植入電極，和國外差距沒那麼大。然而，在漢語言神經機制的理論研究方面，比如涉及到神經電活動的編碼機制、解碼算法等，和國外差距較大。

吳勁松分析說，腦機接口的目的不是把人打造成“科學怪物”，而是希望通過科技手段幫人類應對疑難雜症。相對於視覺和運動類型的腦機接口，語言腦機接口的設計、研發難度更大。一方面，針對不同音素、字詞、句法、語義，大腦會產生對應電活動，如何將這些電信號準確編碼出來，難度不小；另一方面，目前，在語言神經機制的基礎研究上，仍有很多空白的地方。“語言是思維的媒介。對於語言腦機接口的研究，不應僅僅停留在語言功能的康復上，更應該通過語言，來理解人類的思維、意識本質。”他強調。

記者：牛荷