經濟觀察報記者 鄭晨燁

2025年上半年，全球腦機接口（BCI）賽道持續升溫。

2025年6月27日，埃隆·馬斯克在其旗下腦機接口公司Neuralink的夏季進展更新會上宣布，該公司腦機接口的受試者數量已增至7人，并公開演示了通過意念操控機械臂玩“石頭剪刀布”的視頻。而在稍早前的5月份，其主要競爭對手、獲得蘋果與英偉達支持的Synchron公司，則宣布通過一項名為BCI人機接口設備（BCI HID）的新協議實現了與蘋果設備的原生集成。

根據公開信息，目前美國企業在腦機接口領域的主流技術路徑主要有兩個：一是以Neuralink為代表的侵入式方案，需要通過開顱手術將微電極直接植入大腦皮層；另一條則是Synchron公司采用的介入式方案，經由血管將傳感器輸送至顱內。

但在6月30日于深圳舉辦的科技創新院士報告廳活動上，中國科學院院士鄭海榮對腦機接口進入人體的技術路徑提出了不同看法。他認為，行業更應關注和探索的，是無需手術的“無創”腦機接口技術。

“所以馬斯克搞的那個東西我覺得太落后了，非得把人的大腦打開放一些芯片。”鄭海榮說，“其實‘道法自然’是最高的智慧。”

“蠻力工程”

“我九幾年上大學的時候，我們宿舍8個人，湊了800塊錢買了一臺586電腦，一開機就是英特爾的芯片。”鄭海榮在現場分享了一個加深他對產業變革認知的例子：“英特爾當時覺得‘世界離不開我’。過了二十多年，英偉達出來了，市值從幾億美元到幾萬億美元，英特爾就慌了。這就是產業革命。”

他認為，當前由AI大模型驅動的變革，其顛覆性遠超以往。資本的流向也印證了這一點，根據市場咨詢公司Precedence Statistics的預測，僅腦機接口（BCI）這一個細分賽道，其全球市場規模就將從2023年的23.5億美元，暴增至2033年的108.9億美元。

以Neuralink為代表的侵入式路徑，更是將性能的追求推到了極致。2025年上半年，其相關臨床研究中的患者，已不僅能用意識控制光標收發郵件，甚至可以操作復雜的CAD軟件設計機械零件，乃至驅動一臺真實的特斯拉擎天柱機器人手。這一系列成果，清晰地展示了從簡單二維光標控制，邁向復雜多自由度機器人操控的技術躍遷。

但在鄭海榮看來，此種高歌猛進的腦機接口賽道也需要被重新審視。“腦機接口如果接進去，就有一個挑戰。”他解釋說，“因為人的大腦已經進化300萬年了，你放一根針，把這些電極放進去，它（大腦）會跟你打架的。所以生物相容很難，經常裝了幾個月，（電極）就根本不導電了，信號也出不來。”

鄭海榮所描述的這種“生物對抗”，在Neuralink的案例中亦得到了印證。公開信息顯示，在Neuralink的首位腦機接口芯片植入患者諾蘭·阿博（Noland Arbaugh）植入的1024個電極中，已有近85%的電極線因從大腦組織中“回縮”而失效。

面對侵入式路徑的高風險，以Synchron公司和Precision Neuroscience公司為代表的介入式與半侵入式技術，目前被產業界視為一種更務實的“妥協”。2025年4月，Precision Neuroscience公司的產品“第7層皮質接口”獲得美國食品藥品監督管理局（FDA）的510(k)許可，可用于最長30天的臨時植入，為其在術中腦圖譜繪制等臨床應用中進行早期商業化奠定了基礎；Synchron公司則在安全性驗證上取得了關鍵進展，其在美國進行的一項經FDA批準的首個永久植入式腦機接口試驗，于2024年10月公布了核心數據，研究隊列中的6名患者，在植入設備12個月后，均未發生由設備直接導致的死亡或導致永久性殘疾等嚴重不良事件。

2025年3月，英偉達宣布與Synchron合作開發名為“Chiral”的認知AI基礎模型，旨在建立“大腦基礎模型”；同年5月，蘋果公司則通過一項新的BCI HID協議，將Synchron的設備原生接入其操作系統，為其提供了觸達海量用戶的商業化入口。

對此，鄭海榮認為，無論是需要開顱的“硬連接”，還是通過血管的“軟連接”，都還未觸及問題的本質。他用了一個更生動的比喻來闡明自己理解的終極形態——電影《阿凡達》中，主角將自己的“辮子”與飛龍的神經系統相連，實現了心意相通的完美駕馭。

“這就是腦機接口，這不就是我們想要的嗎？”鄭海榮說，“你的眼睛、你的耳朵，本身就是最高級的腦機接口系統。”

在他看來，即便是創傷更小的介入式方案，其核心思路依然是將人造的傳感器“置入”人體。“非要把人的大腦打開，放進去一些芯片？”在他看來，這種做法是一種缺乏想象力的“蠻力工程”，而非對生命智慧的真正理解，其本質上是把大腦——這個極為復雜的生物體，當成了一臺可以隨意插拔硬件的機器。

基于這種理念，鄭海榮及其團隊所倡導和研究的，是一條截然不同的“無創”之路。其核心邏輯是，不再試圖用物理電極“刺入”或“貼近”神經元去竊聽信號，而是通過超聲波、功能磁共振成像（fMRI）等外部物理手段，在不破壞顱骨這層天然屏障的前提下，實現對大腦內部信息的“讀取”，甚至是“寫入”。

他將這種關系比喻為“士兵”與“糧草”：“大腦里的神經元是前面打仗的士兵，血管就是后面的糧草，血流跟神經活動有高度的關聯性。”他認為，通過高分辨率的成像技術去觀察“糧草”的動態，再用AI大模型去反推“戰況”，就有可能解碼大腦的意圖。

這已不是天馬行空的構想，鄭海榮亦在現場介紹了由他牽頭的、國家自然科學基金委資助的一項重大科研項目，正是致力于“用超聲波去控制神經元放電”，并已在動物實驗中實現了對老鼠記憶和行為的精準調控。

“生物智能”

鄭海榮之所以對“蠻力工程”提出批判，其根源在于他對人工智能產業未來終局形態的判斷。他認為，AI的發展必然經歷三個階段。

第一階段是“數據智能”，即當前所處的大模型時代，其本質是利用海量數據進行學習和創作。“以前靠人力來掌控這些數據太累、太復雜，”他解釋說，“但是計算機讓它可感，可以做分析，所以它可以幫我們很多。”

第二階段是“物理智能”，即AI與機器人、自動駕駛汽車等實體結合，影響物理世界。

第三階段則是靠腦機接口實現的“生物智能”。他引用了人工智能先驅圖靈的論斷：“腦與機器的融合并協調工作，是實現人工智能的唯一途徑。”

在他看來，“生物智能”才是AI的終極形態，也只有這種由人類大腦直接控制的、與生物智慧深度融合的智能，才能真正降服當前AI模型所暴露出的各種隱憂，確保技術始終朝著有益于人類的方向發展。

在醫療領域，鄭海榮的判斷則更為“大膽”。他直言，當下的醫療體系“太依賴于經驗了，太保守了”。他認為，未來醫院的核心，將不再是林立的科室和儀器，而是一個AI深度賦能的數據整合中心。

“醫院不就是一個診斷、一個治療嗎？需要那么多科室嗎？”他設想，通過整合一個人從其出生到現在的基因、影像、體檢數據，就可以為其構建一個“數字孿生體”，從而實現對疾病的精準預測和管理，例如提前5年預測到斑塊或骨質疏松的風險。

“再過十幾年，你們院長都得下崗了，人工智能替你們干了。”鄭海榮在現場半開玩笑地對臺下的觀眾說。

在教育領域，他也提出了相似的顛覆性研判。“我們現在的教育系統是沉睡的。”他說，“我們小時候都在干嘛？天天放牛，玩。現在的小孩6歲已經開始天天寫作業，10歲天天晚上寫到11點，這是違背人性的，教育不應該是這樣的。”

在他看來，工業時代“分專業”的教育模式，是為了培養熟練工人，但在智能時代，當大量重復性工作被機器取代，教育的核心就應回歸到“啟迪智慧，傳承文明”，而非讓我們當機器翻譯家。他判斷，當腦機接口能夠高效地“寫入”知識時，死記硬背將變得毫無意義，教育將迎來本質性的回歸。

當然，這種強大的技術也必然伴隨著巨大的風險。當被問及“腦機接口是腦控制機，還是機控制腦？”這個終極問題時，鄭海榮的回答十分明確：“未來，我想一定是腦控制機，生物智能一定是腦控制機。”

但他隨即補充，要實現這一目標，前提是“要有非常強的監管和規則”，否則模型與機器一旦在失去人類控制的情況下結合，其風險將難以估量。

這種對技術倫理的擔憂，事實上也正在成為全球性的議題。在立法層面，智利已于2021年成為全球首個將“大腦活動”及其數據寫入憲法進行保護的國家；美國科羅拉多州也在2024年4月通過《生物數據隱私保護法案》（HB24-1058），將“神經數據”歸類為“敏感個人信息”，為限制其商業濫用劃定了清晰的法律界線。

然而，無論是激進的技術探索，還是審慎的立法監管，都指向一個共同的現實：這項足以重塑人類社會的技術，其成熟和普及仍需時日。

比如，當被問及腦機接口技術何時能真正走進普通人生活時，鄭海榮的回答是：“（我講的東西）可能大家聽完了覺得馬上會實現，但我覺得這個‘馬上’，至少還需要二十年、三十年。”

（作者 鄭晨燁）

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鄭晨燁

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