脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术通过直接建立大脑与外部设备的通信通道，实现对神经活动的解码与外部世界的交互。近年来的突破性进展主要体现在以下方面：
1. 高精度信号采集技术
柔性电极和光遗传学技术的应用大幅提升了信号采集的空间分辨率。例如，Neuralink的线程电极阵列可植入上千个微电极，同时记录神经元集群的锋电位和局部场电位。无创EEG系统通过干电极和机器学习降噪，信噪比提升至90dB以上。
2. 解码算法革新
深度学习模型（如3D-CNN、Transformer）在运动想象解码中达到92%的准确率。斯坦福团队利用循环神经网络实现瘫痪患者每分钟输入90字符的意念打字。闭环自适应算法能动态调整解码策略，适应神经可塑性变化。
3. 双向交互系统
新一代BCI整合了感觉反馈通道，如匹兹堡大学在机械臂中植入压力传感器，通过丘脑刺激产生触觉反馈。这种闭环系统使截肢患者能完成精细的抓握动作，力度控制误差小于5%。
4. 微型化与无线化
瑞士研究者开发的神经尘埃（Neural Dust）传感器尺寸仅0.1mm³，通过超声波供能传输数据。Blackrock Neurotech的无线发射器续航达48小时，传输速率200Mbps。
应用前景：
医疗康复：针对渐冻症（ALS）患者的完全植入式BCI已进入临床Ⅲ期试验，预计5年内获批。脊髓损伤患者通过皮质内BCI恢复行走功能的案例已有12例报道。
增强现实：军用人机协同系统中，BCI响应延迟压缩至8ms，可实现战机意念控制。Meta公布的AR眼镜原型支持脑电波菜单选择。
脑机智能融合：DARPA的"脑芯片"项目将生物神经元与硅基电路集成，具备自主学习能力。这类混合智能体可能在2030年前实现1PB/s级别的信息吞吐。
神经调控治疗：闭环深部脑刺激（DBS）对帕金森病的震颤控制有效率提升至78%，癫痫发作预测准确率超95%。
尚存挑战包括长期植入的生物相容性（现有材料5年内出现30%性能衰减）、群体神经元解码的维度灾难（1000+通道时解码效率下降40%），以及神经学争议（意识上传的哲学悖论）。中国脑计划投入60亿元专项经费，重点开发高通量 optogenetics-vfMRI融合技术，预计2025年实现猕猴全脑图谱解析。
