2022-2023脑机接口+医疗健康行业研究报告前言颠覆式创新在医疗产业的演变中从未停息：基因组学的出现破译疾病遗传密码，数字技术的出现使得机器可以辅助医生诊治疾病.那么，脑机接口（BCI）的出现又会掀起一场怎样的颠覆式创新革命？世界主要国家都将未来 10-20 年命名为“脑科学时代”，将脑科学研究列入国家层面的发展战略。BCI 作为脑科学的应用区，近年来备受政府、科研院所、企业、投资机构等主体的青睐。医疗健康是 BCI 的重点应用领域，BCI+医疗健康的研究成果成为行业参与者的参考风向标。为了厘清 BCI 在医疗健康领域的技术路径、主要国家政策走向、临床应用场景、未来创新趋势等热点问题，蛋壳研究院联合脑机接口社区，通过调研 2 家科研院所、2 家孵化器、8 家创新企业、3 家投资机构，访谈 15 位专家、企业创始人和投资人，制作了非侵入式 BCI 加速落地，开启脑疾病治疗新范式BCI+医疗健康研究报告。通过本次研究，我们得出以下核心结论： BCI 在医疗健康的应用短期以监测和改善为主，中期以替代为主，长期以增强治疗为主。综合技术研发难度和临床风险，目前主要基于监测、改善/恢复在癫痫、脑卒中中开展临床应用。中期将基于替代功能，在脊髓侧索硬化症、重症肌无力症、肢体重度障碍治疗方面尝试开展临床应用。未来随着侵入式 BCI 系统的技术突破，基于增强功能对阿尔茨海默症、帕金森病、脊髓肿瘤等脑疾病治疗将成为新的临床应用场景。 BCI 产品临床试验与市场推广正在加速进行，侵入式产品上市在即。以 NeuroPace、Cyberkinetics、BrainGate、Neuralink、妞诺科技、博睿康、强脑科技、臻泰智能等为代表的 BCI 创新企业都陆续对自己的产品开展临床试验、加快科研转化和产品市场推广。 6 大主体能动协同，共同推进 BCI 从科学研究走向临床应用。政府部门加大科研经费支持和审批政策创新，科研院校加大理论研究和专利申请，孵化器完善企业成长所需配套服务，创新企业加快产品研发和上市推广，医院做好临床试验配合和产品应用，投资机构加强资本投入和产业链资源整合。名词释义ADC 模拟数字转换器即 A/D 转换器，指一个将模拟信号转变为数字信号的电子元件ADI 国际阿尔茨海默病协会DBS 深度脑刺激（Deep Brain Stimulation）疗法，运用脉冲发生器刺激大脑深部神经核，纠正异常的大脑电环路，从而减轻神经方面的病症DTI 弥散张量成像，追踪氢原子移动方向制图，观察和追踪脑白质纤维束的非侵入性检查方法DSI 扩散谱成像（Diffusion Spectrum Imaging），一种扩散磁共振成像技术ECoG 脑皮层电图，将电极直接置于大脑的暴露表面，以此来记录大脑皮层的电信号EEG 脑电图（Electroencephalogram），是一种使用电生理指标记录大脑活动的方法，大脑在活动时，大量神经元同步发生突触后电位经总和后形成ERP 事件相关电位（Event-Related Potential），反映认知过程中大脑的神经电生理的变化，也被称为认知电位，也就是指当人们对某课题进行认知加工时，从头颅表面记录到的脑电位FPGA FPGA 器件属于专用集成电路中的一种半定制电路，可编程的逻辑列阵GS 基因沉默（Genesilencing）是指生物体中特定基因不表达或者是表达减少的现象JSSC IEEE 固态电路期刊PET 正电子发射型计算机断层显像（Positron Emission Computed Tomography），葡萄糖、蛋白质、核酸、脂肪酸，标记放射性核素，在衰变中释放出正电子，通过高度灵敏的照相机捕捉，可以得到在生物体内聚集情况的三维图像PLGA 聚乳酸-羟基乙酸共聚物(poly(lactic-co-glycolic acid)，是一种可降解高分子有机化合物，具有良好生物相容性、无毒、成膜性能，广泛用于制药、医用工程材料P300事件相关电位的成分，由刺激诱发的潜伏期约 300ms 的正向波，与注意、辨认等认知功能有关MEG 脑磁图(Magnetoencephalography)，无创伤性地探测大脑电磁生理信号的检测技术。和 EEG 相比较,其优势在于空间分辨率高,不受传导介质的影响、可行三维空间定位MRI 磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging），断层成像的一种，利用磁共振现象从人体中获得电磁信号,并重建出人体信息Netrin-1 神经突起导向因子NIH 美国国家卫生研究院NIRS 功能性近红外脑成像，被用于测定脑血流量和脑血管中 CO的活性NSC 神经干细胞(Neuralstemcell)存在于神经系统中，具有分化为神经神经元潜能SC 施万细胞（Schwann，又名雪旺细胞）周围神经系统中的神经胶质细胞称SSVEP 稳态视觉诱发电位 SSVEP，指当受到一个固定频率的视觉刺激的时候，大脑视觉皮层会产生一个连续的与刺激频率有关的响应TCD 经颅多普勒超声(TranscranialDoppler)对颅底动脉血流动力学进行评价的一种无创性检查方法，TCD 主要以血流速度的高低来评定血流状况TMS 经颅磁刺激（Transcranial Magnetic Stimulation）利用脉冲磁场作用于中枢神经系统，改变皮层神经细胞膜电位，使之产生感应电流，影响脑内代谢和神经电活动电偶极子 (Electricdipole)两个带有等量异号电荷的点电荷,它们之间的距离足够小,这样一个模型被称为电偶极子傅里叶变换 用直接测量到的信号，以累加方式计算信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位模拟信号 自然界产生的信号，如说话声音，看到景色，感受到的温湿度、流速、光、电等时域 (Timedomain)从人类出生，看到的世界都以时间贯穿，股票走势、人身高、汽车轨迹都随时间改变，该以时间为参照以观察动态世界的方法称为时域分析频域 (Frequencydomain)是描述信号在频率方面特性时使用的坐标系，正弦波是频域中存在的波形时域 (Timedomain)从人类出生，看到的世界都以时间贯穿，股票走势、人身高、汽车轨迹都随时间改变，该以时间为参照以观察动态世界的方法称为时域分析频域 (Frequencydomain)是描述信号在频率方面特性时使用的坐标系，正弦波是频域中存在的波形直接耦合放大电路 为实现能量和信号的传输，连接各个功能电路的方法即为耦合电路，直接耦合放大电路是最直接的连接两级或多级放大电路的方式鲁棒性 指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，稳定维持其它某些性能的特性目录第一章 技术：非侵入式加速临床应用.11.1 BCI 涵盖脑机信息单向交流和双向交流. 11.2 BCI 技术正在从实验室科研走向临床应用. 11.3 信号采集和算法解析成 BCI 技术关键因子. 3第二章 政策：脑科学研究上升为国家战略.122.1 未来已来，脑科学研究已成全球共识.122.2 中国各省政策不一，科研与临床并重.15第三章 应用：监测康复延伸至疾病治疗.183.1 患病基数庞大，构筑市场蓝海.183.2 明星机构涌现，资本热度兴起.183.3 专利数量高增长，高校院所引领转化.213.4 短期布局监测和改善，长期突破疾病治疗.27第四章 展望：协同创新，标准先行.344.1 六大主体能动协同，从概念到临床应用.344.2 标准先行，应用踏入规范化轨道.35第五章 案例：单点突破，差异布局.375.1 妞诺科技.375.2 博睿康.385.3 慧脑云.395.4 强脑科技.405.5 燧人医疗.425.6 特霍芬.425.7 优脑银河.435.8 臻泰智能.45图表目录图表 1 BCI 发展大事记. 1图表 2 BCI 环路示意图. 3图表 3 部分脑电信号种类及特点.4图表 4 BCI 按照侵入程度分类. 5图表 5 Neuralink 侵入式 BCI 部件.5图表 6 脑信号采集方式的时间分辨率和空间分辨率. 6图表 7 BCI 芯片硬件结构图. 9图表 8 中国第一位在脑中植入 BCI 电极患者.10图表 9 全球主要国家和地区脑科学扶持政策.12图表 10 中国“脑计划”五大重点研究方向.14图表 11 各省涉及脑科学的政策数量统计情况.15图表 12 上海市政策中 BCI 规划.16图表 13 BCI 市场规模增长情况.18图表 14 全球 BCI 企业融资事件数及轮次分布.19图表 15 中国 BCI 行业投融资情况.19图表 16 中国 BCI 行业投资机构.21图表 17 科研转化示意图.22图表 18 神经科学全球最佳大学排名.23图表 19 中国 BCI 专利数量及类型.23图表 20 深圳脑科学创新中心园区与红杉中国脑科学孵化中心.25图表 21 中国 BCI 专利申请主体 TOP10.25图表 22 BCI 在医疗健康中的临床应用.28图表 23 博睿康高频高导联数字脑电图机局部.29图表 24 利用脑磁技术追踪癫痫病灶的棘波检测算法（EMS-Net）.29图表 25 脑卒中患者通过 BCI 恢复手臂功能.30图表 26 强脑科技的 BCI 假肢产品.31图表 27 运用 MRI 检测 AD 患者大脑中 Tau 蛋白沉积. 32图表 28 各个市场主体在 BCI 发展中的作用.34图表 29 BCI 标准制定体系和内容.351第一章 技术：非侵入式加速临床应用1.1 BCI 涵盖脑机信息单向交流和双向交流脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI 或 Brain-Machine Interface,BMI，本文统一以 BCI 指代脑机接口）是指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接，从而实现脑与设备的信息交换。按照 BCI 信息的传送方向，分为狭义 BCI 和广义 BCI。狭义 BCI 指输出式 BCI，在大脑（含人与动物脑）与外部设备之间建立直接的交流和控制通道，利用中枢神经系统产生的信号，在不依赖外周神经或肌肉的条件下，把用户或被试者的感知觉、认知、意念、思维等转化为外部设备的动作指令。广义 BCI 除了输出式 BCI，还包含输入式 BCI 和双向闭环 BCI。输入式 BCI 主要指外部设备的向大脑输入电、磁、声、光的刺激，以调控大脑中枢神经活动。双向闭环 BCI 主要指大脑向外部设备输出通信或控制指令，外部设备在执行指令过程中把结果反馈给大脑，从而完成脑-机信号交互的闭环。本报告以广义 BCI 为研究范围。1.2 BCI 技术正在从实验室科研走向临床应用图表 1 BCI 发展大事记2数据来源：动脉橙数据库，蛋壳研究院制从德国精神科医生 Hans Berger 发现波、波脑电波作为 BCI 雏形，BCI 发展至今接近 100 年。蛋壳研究院通过对 BCI 里程碑事件的梳理，得出以下 3 个结论： 国内外已有 BCI 产品获批上市。1997 年 FDA 批准了 NeuroPace 的反应性神经刺激（RNS）系统，该系统可用于药物抵抗性癫痫的反应性闭合回路局部皮层刺激器，其被批准可用于 18 岁以上、致痫灶不超过 2 个的局灶性癫痫患者治疗。2016 年，CFDA 批准了北京品驰医疗的迷走神经刺激脉冲发生器，用于对药物不能有效控制的难治性癫痫患者起到控制癫痫发作的作用。 BCI 产品临床试验加速进行。NeuroPace、Cyberkinetics、BrainGate、加州大学旧金山分校、Neuralink、浙江大学、Synchron 等企业和高校都陆续对自己的 BCI产品开展临床试验研究。 侵入式 BCI 产品尚处临床试验阶段，目前还未进入应用。马斯克 Neuralink 的产品、Synchron 的 Stentrode 都还处于试验阶段，还未进入临床应用。因为与非侵入 BCI相比，侵入式 BCI 需要对脑信号进行采集和信息处理，技术难度更高，临床试验更3复杂。1.3 信号采集和算法解析成 BCI 技术关键因子（1）BCI 系统BCI 系统包含信号采集、信号处理、信号执行、神经反馈四个功能模块。图表 2 BCI 环路示意图数据来源：蛋壳研究院制 信号采集：感知和测量大脑信号，获得足量的脑电数据，将信号传递给信号处理单元组件。 信号处理：信号处理功能包括特征提取和转换算法。特征提取指提取用于用户意图编码的信号特征，基于深度学习的相关算法或专家知识将脑信号转化为计算机信号。转化算法是指将提取的信号特征转换为通信指令，从而向机器输出指令。信号处理是大脑向机器输出指令的关键环节。 信号执行：指机器按照接收的信号指令执行实际的操作，如在显示器上的光标移动、字母输入、语音输出、机械四肢的运动、控制轮椅、控制多种电子设备等。 神经反馈：具有自适应闭环控制系统的功能，能够向用户提供反馈并微调大脑活动，从而优化输出结果。目前在 BCI 环路中，信号采集、信号处理中的算法解析是较为重要的环节。信号采集是BCI 的起点，脑信号的精准采集是后续各个环节运转的基础。良好的算法设计决定了用户指令解析的准确性，给机器的操纵带来更高的安全性，为大脑与机器之间的信号无障碍传输保驾护航。4（2）脑信号采集脑电是 BCI 采集的主要电生理信号。人体电生理信号主要分为心电(ECG)、肌电(EMG)、眼电(EOG)以及脑电(EEG)等信号。眼电信号(EOG)可以看做是一个低通滤波的前额脑电(EEG)信号，上述信号都具有幅度小，频率低的特征。眼电和脑电信号幅度更小，频率更低，受环境影响程度更大，不容易获取，如地球磁场强度为 0.00005 特斯拉，而脑磁场强度是地球磁场强度的亿万分之一，超微弱的磁场探测技术面临巨大的挑战。其中，脑电是由大脑神经活动产生的电位信号，是人体中重要的生物电信号，反映了大脑神经元细胞体的生理活动，蕴藏了丰富的大脑活动信息。在不同的意识状态下，EEG 的不同节律呈现出各异的活动状态。按照所在频段的不同分类，一般采用希腊字母（、）来表示不同的自发 EEG 信号节律。EEG 频率主要集中在 0.5100Hz，电压幅值为 5100V。脑电波的研究主要集中在其中的四种波形 Alpha()波，Belta()波，Theta()波以及 Delta()波。图表 3 部分脑电信号种类及特点数据来源：动脉橙数据库，蛋壳研究院制非侵入式 EEG 是脑信号采集的主要方式。根据信号采集侵入程度，BCI 技术可分为非侵入式、半侵入式和侵入式三种。非侵入式通过外部设备直接从大脑外部采集大脑信号，主要包括脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、功能核磁共振成像（fMRI）、功能性近红外脑成像（fNIRS）等。半侵入式通过放置电极于硬脑膜或用螺钉穿透颅骨等方式采集大脑信号，以脑皮层电图（ECoG）为代表。侵入式需要通过手术在大脑皮质内植入电极或芯片采集大脑信号，可以记录局部场电位（LFP）、单个神经元的活动（即动作电位/锋电位,Spike）和多个神经元活动（MUA），包括脑深部刺激术（DBS）、硅纳米5阵列等。 图表 4 BCI 按照侵入程度分类数据来源：蛋壳研究院制侵入程度越深，时空分辨率越高，信噪比越高，但临床风险也越大。侵入式直接在大脑皮质内采集脑信号，采集路径短，信号受干扰较小，其时间分辨率在 0.01 秒内，空间分辨率可达到微米级。但需要通过外科手术将电极或芯片植入大脑皮质，其技术难度大、临风险较高、价格昂贵，使得侵入式应用受限。半侵入闭环脑机接口系统是一种新型的双向脑机接口系统，有别于传统的侵入和非侵入方式，与非侵入式相比，半侵入式由于更接近硬脑膜，避免了颅骨对脑电信号的衰减，可以有效保证信号质量；与侵入式相比，由于没有破坏硬脑膜伤及神经细胞，解决长期植入并发症的痛点。在我国，博睿康宣布其正在研发一款可以全天候长时程进行脑电采集、解析与反馈的半侵入式 BCI 系统。目前涉足侵入式的企业较少，美国 Neuralink 公司正在研发的脑机设备属于典型的侵入性式接口。2020 年 8 月，马斯克召开 Neuralink 发布会，通过直播的方式展示 BCI 设备。该设备只有一枚硬币大小，用手术植入头骨，可以用手机里的 APP 控制。马斯克曾表示，Neuralink 公司的脑机接口有望借助微芯片装置来帮助四肢瘫痪者的全身功能恢复。我国宁矩科技(NeuraMatrix)、脑虎科技(NeuroXess)公司宣布主要研发对象为侵入式 BCI。宁矩自研的脑机接口专用的系统级芯片已经完成流片,预计 2022 年初实现搭载自研芯片的设备量产，公司推出的国内首个无线侵入式脑机接口设备,一代样机已开始与临床合作。图表 5 Neuralink 侵入式 BCI 部件6数据来源：Neuralink 官网非侵入式需要经过颅骨和头皮才能获得脑信号，信号所经路径较远，易受干扰，其时间分辨率通常在毫秒以上，空间分辨率也在毫米以上，低于侵入式。但非侵入式置于大脑外，临床风险较低且能满足常用场景下对大脑信号的监测。在非侵入式的几种采集方式中，EEG 的时间分辨率高于 fMRI 和 fNIRS，同时可以通过增加电极数量来提高 EEG 的空间分辨率，且 EEG 设备便携，无需 fMRI、fNIRS、MEG 配备大型影像设备和探测设备，需要较高的费用。目前 EEG 成为应用最多的非侵入式脑信号采集方式。图表 6 脑信号采集方式的时间分辨率和空间分辨率数据来源：SCI ，蛋壳研究院制图电极是实现脑信号采集的硬件支持，氯化银电极使用较多，石墨烯电极未来被看好。目7前 BCI 设备中使用较多的是氯化银电极。但科学家将不同的电极材料在不同脑机功能产品上选择性应用，例如侧重康复治疗功能的臻泰智能脑机设备使用银/氯化银镀层电极，主打缓解疲劳与身心放松的易念科技旗下心影冥想头环，采用镀金及硅胶电极，实现更好的贴合头皮，增强放松感。2020 年 12 月，河北大学科研团队研制出石墨烯柔性电极，利用氧化还原方法制备导电石墨烯，并通过真空抽滤法将石墨烯附着到柔性聚酯纤维（织物）基底上制成，再添加粘胶增加石墨烯的附着力提高抗摩擦性。通过抗阻力试验、脑电输出质量检测试验等将石墨烯电极与氯化银电极进行全方位的性能比较，随着时间的推移，所采集到的脑电信号振幅无明显衰减，波形也未出现基线漂移，双方数据基本一致。实验测试证明，石墨烯电极采集到的数据稳定准确，系统运行平稳，可以满足作为便携式脑电信号监测设备进行长期日常生活监测。（3）算法设计算法设计是信号处理能力和处理效率的关键，人工神经网络法、时/频域结合分析法和贝叶斯分析法成为热门研究对象。脑信号处理利用相关算法，从经过预处理的脑电信号中提取与受试者意图相关的特定特征量，提取后交给分类器进行分类，分类器的输出内容即作为控制器的输入内容。在信息初步采集处理完毕后,会将所得信息进行编码,即把生物电信号转化为数字信号。设计并采用更有效的算法,可以提取到更准确的信息,进而提高 BCI 的效能，越复杂的控制系统,也意味着需要更强大的算法。脑信号处理代表性算法种类包括频域分析法、时域分析法、时/频域结合分析法、人工神经网络法、线性判别法、支持向量机、贝叶斯分析法等。 频域分析法：功率谱估计是频域分析的主要手段，基于 EEG 各频段功率进行分析，它的意义在于把幅度随时间变化的脑电波变换为脑电功率随频率变化的谱图，从而可直观地观察到脑电节律的分布与变化情况。 时域分析法：时域分析直接提取波形特征以进一步的分析和诊断,如直方图分析、方差分析、峰值检测及波形参数分析、波形识别等。 时/频域结合分析法：把时/频两域结合起来分析方法，如维格纳分布和小波变换理论，小波变换中的多尺度分析可以根据 EEG 中的棘波、棘慢波及伪差在不同尺度上表现不同而检测出异常波。 人工神经网络法：人类在对大脑及大脑神经网络认识理解的基础上，对人脑组织结8构和运行机制的某种抽象、简化和模拟。 线性判别法：通过建立概率密度方程式模型，输入新的数据，计算每一类数据产生的概率，通过判别概率值最大的点，来判断对应输入数据的类别。 支持向量机：基本原理是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在新空间中求取最优线性分类面。 贝叶斯分析法：基于证据框架的线性回归分析，相比非线性分类方法具有较低的计算复杂度的优点，应用较为普遍。算法自我学习能力、异常值的处理能力是脑信号处理算法选择的重要参考指标。人工神经网络法在非线性关系数据上表现出非常强大的学习能力，且参数选择灵活，能够识别异常值，被广泛地应用于 EGG 信号的分类。时/频域结合分析法结合了时域分析法和频域分析法的优点，能够有效避免部分信号号在频域上、时域上不突出的而无法准确观察的问题，可更好分析脑电节律的分布与变化情况，如反映癫痫信息的棘慢波,反映睡眠信息的梭形波等瞬态波形。贝叶斯分析能够解决一般的线性分类方法只能得到分类的标签、不能得到测试样本属于某一类的概率大小的难题，有助于信号后续的处理，可以获得更好的信号效果，它在基于 P300 的 BCI 中得到较多的应用。支持向量机和线性判别分析不适用于异常值或强噪声的存在，制约了其在信号处理的应用。因此，人工神经网络法、时/频域结合分析法和贝叶斯分析法在脑信号处理应用较多。（4）芯片模拟前端信号芯片和核心信号处理芯片是主要的 BCI 芯片。芯片是脑信号处理的又一支撑，芯片影响算法速度，决定脑信号处理运转效率。在医疗应用中，由于医疗产品设计要匹配更小尺寸、更低功耗与更高速度的芯片，因此传感器、电源芯片、数据转换器等是医疗电子应用中需求最大的半导体器件。按照芯片的信号处理功能，BCI 中芯片大致分为模拟前端信号芯片、核心信号处理芯片。模拟前端信号芯片为可穿戴生物医疗芯片搜集信号，医疗设备的精度通常取决于模数转换器(Analog to Digital Converter)的精度，转换器将捕获的模拟信号输入转换为数字格式，即将人体生理信号转换为电学数字信息，然后存储和处理。BCI 设备中核心信号处理模块中较多采用逻辑芯片、模拟芯片，如 FPGA 芯片、DSP 芯片。根据 IC Insights 报告，德州仪器、ADI、Skyworks Solutions 在模拟芯片方面全球出货量中位居前三。高校引领国内 BCI 芯片研究，天津大学率先发布首款自主研发芯片。欧美在 BCI 芯片研9究较早。2003 年，Harrison 首次提出具有电容耦合放大器应用于生物信号放大，此后此电路被较为广泛的应用。2016 年 CMLopez 等人在 JSSC 会议上展示了最多可配置 966 个有效电极的神经信号获取芯片。相比国外，国内针对生物电信号获取模拟前端领域起步稍晚。2016 年，来自东南大学的王志功等人发表了一款多通道脑电信号采集芯片，该芯片主要结构分为低噪声放大器、可变增益放大器和 Delta Sigma ADC 等模块。2016 年在 IEEETCASII 期刊上，西安电子科技大学的朱樟明等人实现了一款应用于生物电信号采集的模拟前端芯片，利用CCIA+SCfilter+SARADC 的形式来实现。2019 年 5 月，由天津大学和中国电子信息产业集团联合研发的一款拥有完全自主知识产权的国产高集成脑-机交互芯片“脑语者”正式发布,该芯片采用高度集成的 SOCFPGA 方案。据天津大学医学工程与转化医学研究院院长、天津神经工程国际联合研究中心主任明东教授介绍，与传统的 BCI 接口专用芯片相比，“脑语者”集成芯片的优势在于可以识别出头皮脑电中极微弱的神经信息，高效计算解码用户操作指令，极大提升大脑与机器之间的通讯效率，拓展功能充分满足日常交流需求。 图表 7 BCI 芯片硬件结构图数据来源：蛋壳研究院制类脑芯片成为 BCI 行业研究应用的新方向。目前个别省市在“十四五规划”中提到发展类脑芯片，虽然“类脑计算”还没有大规模应用，但放眼全球，已有部分研究团队、制造企业获得相关成果，如 IBM 的 TrueNorth（SyNAPSE 芯片）、英特尔 Loihi 芯片、高通 Zeroth 芯片、西井科技 DeepSouth 芯片等。类脑芯片主要对大脑运作底层原理进行模仿、功能延展。目前主要运用的有“深度学习”等算法。该算法本质是对人类大脑视觉系统的模仿，因人的视觉系统由多层神经网络组成，层与层之间通过学习训练生成连接，被称为“深度学习”。不像人类的神经元与突触可以实现一体化，电脑中存储与运算分开，需要更多的运算单位完成计算。目前类脑和人脑部运算能力差距较大，但会成为未来行业研究、应用的新方向。10（5）信号执行信号执行是大脑意图得以实现的关键。BCI 的信号执行指将已分析的信号转换为实际的操作，如在显示器上的光标移动、字母输入、语音输出、机械四肢的运动、控制轮椅、控制多种电子设备等。以识别左右机械手臂为例：人类大脑在想象肢体不同部位的运动时，大部分人的大脑皮层运动体感区附近都会出现 830Hz 的节律性脑电波幅的变化，此频带包括了脑电波中的波和波频段;当人在想象左手和右手的运动时，大脑皮层左右两侧运动区将出现交叉式的脑电节律波幅的增强和减弱。在执行身体运动和心理运动想象过程中，在特定频带内的脑电信号相对功率增加的现象被称为事件相关同步（ERS），而相对功率减弱的现象则称为事件相关去同步（ERD）。根据事件相关同步和事件相关去同步，区别左右手运动区的脑电信号的功率信号，从而指导对应的外接肢体设备运行。2020 年中国浙大团队在国内首次通过对一位高位截瘫患者脑内植入 Utah 芯片，患者可以利用大脑皮层信号精准控制外接机械手臂，完成进食、饮水、握手等一系列上肢重要功能运动。图表 8 中国第一位在脑中植入 BCI 电极患者数据来源：浙大二院（6）神经反馈神经反馈是实现双向脑机交互的关键环节。BCI 系统环路中最后一环为神经反馈，不仅能让受试者清楚自己的思维产生的控制结果，同时还能够帮助受试者根据结果来自主调整脑电信号，以达到预期目标。神经反馈基于条件反射和人脑可塑性，将脑活动特征、11信号转化结果、机器执行情况以不同感官（包括视觉、听觉、触觉等）形式反馈到用户大脑，大脑可以根据神经反馈结果，进行自主调整，再次输出意图，通过多次的神经反馈，最终提升脑机交互的性能。而且，神经反馈在用户自适应控制器和自适应算法控制器之间起着调控作用，特别是在运动想象 BCI 中，神经反馈可以动态的评估和改善用户的运动想象能力。信号采集、处理算法、芯片成为影响 BCI 发展的关键因素。信号采集主要以 EEG 非侵入式采集为主。同时，已有以 Neuralink 为代表的创新企业在尝试侵入式采集，已在动物试验中取得进展。人工神经网络算法、时/频域结合分析法和贝叶斯分析法在自我学习能力、异常数据处理能力方面具备优势，是信号处理过程中使用较多的算法。类脑芯片成为 BCI 行业研究应用的新方向，由于类脑和人脑运算能力差距较大，如何提高类脑芯片的运算能力是 BCI 芯片研究的未来方向。12第二章 政策：脑科学研究上升为国家战略2.1 未来已来，脑科学研究已成全球共识脑科学研究已经成为全球共识，美国、中国、日本、欧盟等国家和地区纷纷发布政策支持脑科学研究。特别是美国早在 1989 年就发布了全国性脑计划，启动脑科学研究。中国在国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）中首次把“脑科学与认知 ”列入基础研究八大科学前沿问题，标志着脑科学研究已经上升到国家科学发展战略层面。 图表 9 全球主要国家和地区脑科学扶持政策13 数据来源：动脉橙数据库，蛋壳研究院制通过对上述政策的梳理，我们可以看到： 各国从国家层面启动脑科学研究时间差较大。美国在 1989 年就启动了脑科学研究，日本在 1996 年启动，中国在 2006 年启动，韩国和加拿大分别在 2016 年、201714年才启动，各国存在接近 30 年的时间差，启动时间早晚影响了各国脑科学的研究进程。 脑科学研究是项超长周期的重大工程。美国直接把 1990-2000 年命名为“脑的十年”，并制定了以开发右脑为目的的“零点工程”。中国把脑科学研究纳入国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）和“科技创新 2030”，整个周期长达 25 年。日本提出的“脑科学时代”也是横跨 1996 年到 2016 年的 20 年周期。 脑科学政策为整个脑科学研究指明了重点攻克方向。美国强调首先以开发右脑为研究目的，研究脑神经和脑疾病创新疗法。日本则指出以脑计算机研发、神经信息、老年性痴呆和精神分裂症等为研究重点。欧盟支持重点开展人脑模拟、神经形态计算、神经机器人等领域的科学研究。韩国则重点开发脑神经信息学、脑工程学、人工神经网络、大脑仿真计算机等领域。中国在“十三五”医疗器械科技创新专项规划中指出要加快发展康复、助残、养老等相关的人机交互和脑机接口技术。2021年 8 月科技部颁布科技创新 2030“脑科学与类脑研究”重大项目 2021 年度项目申报指南，明确指出脑认知原理解析、认知障碍相关重大脑疾病发病机理与干预技术、类脑计算与脑机智能技术及应用、儿童青少年脑智发育和脑科学技术平台建设五大研究方向。图表 10 中国“脑计划”五大重点研究方向数据来源：科技部，蛋壳研究院制 科研经费成为脑科学政策的重点内容。奥巴马政府于 2013 年 4 月 2 日宣布通过推动创新型神经技术开展大脑研究（简称 BRAIN），启动资金逾 1 亿美元，后经调整，计划此后 12 年间共投入 45 亿美元，在随后的年份中，对“脑计划”的财政15扶持在实际支出中逐年增加。目前美国是拥有 BCI 企业最多的国家。日本颁布的“脑科学时代”20 年计划计划每年向脑科学研究投资 1000 亿日元，总投资达到 2 万亿日元。中国科技部颁布的科技创新 2030“脑科学与类脑研究”重大项目 2020年度项目申报指南中也提出加大对脑科学与类脑研究项目研究经费支持。欧盟人脑计划将提供近 12 亿欧元经费支持欧盟成员国开展脑科学研究。加拿大在 2011年专门成立历史最大国家基金“大脑研究基金（CBRF）”，致力于脑研究领域的资助。整体上看，以美、日为代表的发达国家脑科学政策颁布时间早于中国，早期科研经费投入也高于中国，目前美国脑科学整体的研究水平位居世界首位。但是，从中国颁布的相关政策可以看出，中国正在加大扶持，逐步缩小与发达国家之间的差距。2.2 中国各省政策不一，科研与临床并重上海政策数量最多，明确 BCI 发展 5 大方向。根据动脉橙数据库脑科学相关省级政策数据统计，涉及脑科学内容相关的省级政策文件共计 52 项。从内容上看，16 个省（直辖市）级政府颁布的脑科学相关政策中，北京、上海、浙江、重庆的文件中明确提到支持BCI 技术的相关政策。北京、上海、天津、辽宁、吉林、河北、安徽、山东、湖南的政策文件中指出，“十四五”期间将进一步支持类脑智能的发展。其中，上海有 18 项政策涉及脑科学，数量位居全国第一。图表 11 各省涉及脑科学的政策数量统计情况数据来源：动脉橙数据库，蛋壳研究院制16“十三五”期间，上海成立了上海脑科学与类脑研究中心，已启动“脑科学与类脑智能”地区性计划，扶持相关企业发展。在脑科学科研经费上同样给予较大支持，以上海脑科学与类脑研究中心为例，2019 年、2020 年，上海脑科学与类脑研究中心预算支出总额分别为 10,369 万元、8,651 万元人民币。上海市政府在 2021 年 9 月发布的上海市建设具有全球影响力的科技创新中心“十四五”规划中指出，通过“脑机环境脑”反馈式交互，在脑与外部设备之间建立通讯和控制通道，实现关键底层技术突破与应用。该规划从 BCI 电极、芯片、BCI 算法、系统和临床五个方面，对 BCI 产业的发展做出了较为细致的指导。图表 12 上海市政策中 BCI 规划数据来源：上海市政府网站，蛋壳研究院制多省份实施脑科学与类脑研究产业技术创新计划，推进脑科学产业发展。 2018 年 6 月，辽宁省人民政府印发辽宁省人民政府关于全面加强基础科学研究的实施意见，要求聚焦未来可能产生变革性技术的基础科学领域，围绕物质结构、生命起源、脑与认知等，探索开展人工智能、脑科学、合成生物学、深海科学等重大原创性研究和前沿交叉研究。 2018 年 8 月，广东省人民政府印发广东省新一代人工智能发展规划，积极引导优势研究力量加大研发投入，重点突破高能效、可重构类脑计算芯片技术，加强神经元芯片、类脑芯片等高端芯片自主研发和应用，提升芯片技术水平。 2018 年 12 月，天津市人民政府印发天津市人民政府关于加强基础科学研究的意见，推动基础学科与应用学科均衡协调发展，把握世界科技进步大方向，在合成生物学、干细胞与组织修复、量子科学、深海科学、脑科学等领域进行前瞻性部署，取得一批重大原创性成果。17 2020 年 9 月，四川省人民政府办公厅印发四川省加快推进新型基础设施建设行动方案（20202022 年），强调加快建设省脑科学与类脑智能研究院、人工智能研究院等新型研究机构，推动智能芯片、智能计算、智能交互等基础理论和关键技术创新，加快推进人工智能伦理规范和治理体系建设。 2021 年 3 月，浙江省发改委印发浙江省健康产业发展“十四五”规划，将脑机融合技术及应用、脑科学与类脑研究分别纳入双尖双领”重大科技创新计划中，推动组织、实施脑机领域关键核心技术攻关项目。 2021 年 7 月，北京市人民政府办公厅印发北京市加快医药健康协同创新行动计划(20212023 年)，支持开展脑科学与类脑研究，提升在认知原理解析方面的原始创新能力和水平，在类脑芯片、脑机接口技术上进入国际先进行列，脑重大疾病的基础研究和技术开发方面取得重大突破。 2021 年 8 月，重庆市人民政府印发重庆市制造业高质量发展“十四五”规划（20212025 年），加强人机协同共融的情境理解与决策学习、直觉推理与因果模型、记忆与知识演化等高级人工智能理论和自然语言理解、机电/脑电人体意图理解等关键技术领域研发布局，争取在具备自主学习人类技能技术、智能自主发育等功能的高阶智能终端产品领域取得突破。 2021 年 8 月，江苏省人民政府办公厅印发南京江北新区“十四五”发展规划，强调深入实施脑科学与类脑研究产业技术创新计划，参与脑科学与类脑研究重大项目。从各省份公布的脑科学技术创新计划政策内容看，主要趋势有：一，成立专门研究机构推动脑科学研究。各省陆续成立脑科学与类脑智能研究院，聚集脑科学领域人才，开展系统性研究。二，强调脑科学是多学科交叉研究，需要加强人工智能、生物学、材料学、心理学、电子信息等学科的融合研究。三，全产业链辐射研究，整个脑科学研究包括基础研究、转化、临床、消费应用等各个组成环节，政策将加大对产业链的扶持。18第三章 应用：监测康复延伸至疾病治疗3.1 患病基数庞大，构筑市场蓝海脑疾病的庞大患病基数和全球老龄化问题的加持，使得脑科学、BCI 市场规模不断扩大。同时各国政策的支持将协同产业链上下游发展，产业链的延伸和经济的发展，将不断拓展脑机接口的应用领域，在军事、教育、消费娱乐等细分领域逐步渗透。目前全球多家机构对赛道规模的长期稳健增长持乐观态度。QYResearch 数据显示，2019 年 BCI 市场规模达 12 亿美元，预计 2026 年将达到 27亿美元，年复合增长率为 12.4%。其中，北美地区是全球最大市场，占总市场份额的60%。图表 13 BCI 市场规模增长情况数据来源：QYResearch，蛋壳研究院制3.2 明星机构涌现，资本热度兴起资本成为 BCI 加速发展助推器，2016 年成为发展分水岭。通过对 2008-2021 年全球BCI 企业投融事件数量的统计，BCI 行业累计发生 148 起投融资事件。从整个投融资事件数量分布年份可以看出，2016 年成为全球 BCI 行业发展跨越年，2016 年投融资事件同比增长 89%。2016 年之前 BCI 行业年均融资事件数为 4.8 起，2016 年及之后年均事件数为 18.1 起，说明投资机构近年正在加速对 BCI 项目的投资布局。但从融资事件轮次分布看，A 轮及以前占比高达 58%，说明整个 BCI 行业尚处起步期，行业成熟度较低，19未来发展潜力大。 图表 14 全球 BCI 企业融资事件数