文 | 脑极体顺策略
“你能想象用思维控制一台电脑吗？”
这个曾经只存在于科幻小说中的场景，如今正在成为现实。
2025年6月，马斯克站在Neuralink发布会，公布了一系列新技术：7位植入脑机接口的患者，仅凭意念就能打字、玩游戏，甚至操控机械臂。其中，瘫痪多年的Alex通过大脑信号指挥Tesla Optimus机器人手臂为自己倒水。
但这一切，究竟是如何成为可能的？
回溯百年，人脑与机器的对话早已悄然开始。1924年，贝格尔首次捕捉到脑电波时，他或许不会想到，微弱的电流波动会在一个世纪后成为人机交互的全新语言。
从实验室的偶然发现，到今天的“心灵感应”，这条路并非坦途。
一切伟大的技术，其源头往往微不足道。在计算机和AI诞生之前，对脑机接口的探索，始于一个更根本的问题：思想，究竟是什么?一些先驱者猜测，它或许与电有关。
1924年，德国耶拿大学精神病院。
汉斯·贝格尔医生盯着病床上的少年，用两根插入病人头皮的银线，小心翼翼地调整着电极。这些浸过盐水的金属片连接着一台笨重的示波器，记录着微弱的电流波动。
“第七次尝试，电压12微伏……”他低声记录。
5年里，贝格尔做了无数次实验，积累了超过1000张脑电记录，甚至在自己和儿子头上做实验。
但当时的科学界普遍认为，大脑的运作是纯粹的生物化学过程，根本不存在可测量的电信号。贝格尔的坚持被视作一种伪科学的偏执。
直到1929年，他的论文《人类脑电图的使用》终于发表。那些被称为α波和β波的规律信号第一次向世界证明：大脑的电活动会随着人的精神状态而改变，人类的思想可以被仪器捕捉。
然而，贝格尔的发现被学界视为异端邪说，到死都没能获得应有的认可。但他的坚持，最终为神经科学开辟了全新的领域。
不过，这些微弱、杂乱的脑电波，到底能够传递什么?又该如何破译呢？
为了破译脑电波的秘密，在将电极植入人脑之前，科学家们在动物身上进行了长达数十年的探索。
1969年，一只猴子的大脑神经元首次触发电表指针转动。这是历史上第一次，大脑信号被直接转化为机器指令。费兹的实验证明：大脑可以学习控制外部设备，就像控制自己的肢体一样。
但问题来了，人类的大脑，能做到吗？
1973年，加州大学洛杉矶分校研究员雅克·维达尔在论文《Toward Direct Brain-Computer Communication》中，首次正式提出了脑机接口(BCl)术语。
实验中，受试者头戴EEG电极帽顺策略，通过注视屏幕上闪烁的灯光，大脑产生的特定视觉诱发电位(VEP)被计算机捕捉和识别，进而控制一个虚拟光标在迷宫中移动。
这个过程虽然缓慢，但首次证明了：人类意图就像摩斯密码，可以不通过肌肉和神经，直接转化为机器可以理解的指令。
但这一阶段的BCI研究主要是理论设想，尚未形成可操作的完整技术系统。而且，隔着颅骨记录到的EEG信号，就如同在体育场外听场内的欢呼，嘈杂且模糊，还不能称之为技术的诞生。
为了获得更清晰、更精确的信号，科学家们意识到，他们或许需要离大脑更近一些，甚至进入大脑。
1978年，纽约。
医生威廉·多贝尔在一位盲人的视觉皮层植入了68个电极阵列。当他通电时，看到了低分辨率点阵图像。
这不是真正的视觉，而是光幻视（大脑对电刺激的幻觉式反应），但这个实验让BCI走向了临床领域。
1988年，科学家开发出P300拼写器，让瘫痪患者通过脑电波选择字母，实现基本交流。这是历史上第一次，完全失去行动能力的人仅凭思维与外界交流。P300拼写器因此成为脑机接口的第一个真正应用。
一系列围绕人脑的临床试验后，脑机接口的原理已基本确立。
1999年，首届国际脑机接口会议召开。科学家们达成共识：脑机接口不是科幻，而是一门严肃科学。至此，脑机接口作为一门专业研究领域，得到了学界和业界的正式承认。
脑机接口到底是什么？
要理解脑机接口如何工作，我们首先需要了解大脑的基本运作方式。人类的所有思维、行为和意识归根结底都是脑内神经细胞的电活动。大脑就像一个司令部，通过约800亿-1000亿个神经元向身体其他部位发送电信号，每个神经元又与上万个其他神经元相连接，形成错综复杂的神经网络。当你想移动手臂时，大脑运动皮层就会产生特定的神经电信号，通过脊髓和周围神经传递到手臂肌肉，引发动作。
脑机接口的基本原理就是在这套自然神经系统之外，建立一条新的信息通道。它不依赖于外周神经系统和肌肉组织，而是直接在脑与外部设备间创建连接通路，就像从计算机的USB接口插入数据线读取硬盘数据一样。
一个完整的脑机接口系统通常包含四个关键阶段：记录、解码、控制和反馈。记录阶段，通过电极等设备采集大脑神经活动信号；解码阶段，利用机器学习等算法分析记录到的神经活动；控制阶段，将解码后的信息转化为外部设备的控制指令；反馈阶段，设备执行动作后产生的视觉、触觉等信息反馈给使用者，形成闭环。
但早期的脑机接口就像老式计算机：电极粗大、反应迟缓，科学家就像站在一堵厚厚的墙外，隐约听到墙内有人说话，却只能捕捉到零星的单词。停留在单点突破阶段的脑机接口，亟需系统化的研究和应用。
进入21世纪，脑机接口技术迎来了爆发式发展，脑机接口技术开始真正为人类服务。
2004年，美国罗德岛医院。马修·纳格尔，一位因脊髓损伤四肢瘫痪的年轻人，成为BrainGate脑机接口的首位受试者。他的大脑运动皮层被植入一块4mm×4mm的电极阵列。这种火柴头大小的电极阵列上分布着约100个针尖状的电极，能够同时记录附近上百个神经元的放电活动。借助这套系统，训练数月后，他学会了用思维控制电脑光标，成为第一位用侵入式脑机接口控制机械臂的人。
2014年巴西世界杯开幕式上，一位身披机械战甲的截瘫少年用意念开出了第一球。这款名为Bra-Santos Dumont的脑控外骨骼由杜克大学教授米格尔·尼科莱利斯设计，首次实现了在大脑控制外骨骼活动的同时将触感、温度和力量等信息反馈给佩戴者。这一刻，脑机接口技术从临床医疗设备变成了全球瞩目的焦点。
与此同时，非侵入式技术也在快速发展。2016年，美国明尼苏达大学的贺斌教授团队在没有大脑电极植入的情况下，利用头皮脑电实现了控制三维空间中的物体，包括操纵机器臂抓取、放置物体和控制飞行器飞行的能力，为上百万的残疾人和神经性疾病患者带来希望。
在BrainGate等临床项目取得系列临床突破后，脑机接口却进入瓶颈期：电极稳定性不足、信号有限、手术复杂等特点阻碍了该技术进入广泛应用。
这个背景下，马斯克的Neuralink横空出世，同一时期研究呈现出多元技术路线并行的特点。
2019年7月，埃隆·马斯克召开发布会，宣布Neuralink公司在脑机接口技术上取得重大突破。
在Neuralink出现之前，脑机接口（BCI）技术长期受限于刚性电极引发的组织损伤、信号采集效率低下、手术创伤大、设备稳定性差以及商业化困难等核心痛点。
而Neuralink开发了一套系统，利用神经手术机器人在脑部28平方毫米的面积上植入96根直径只有4-6微米的柔性电极“线”，比传统坚硬的硅基电极更能适应大脑组织的柔软环境，对大脑损伤更小。这套电极线总共包含3072个电极位点，通过R1手术机器人以微米级精度快速植入大脑皮层，解码能力更强，穿戴也更加美观。
短短几年间，Neuralink技术便应用到临床领域。2024年1月，Neuralink成功完成首例人体植入手术，让瘫痪患者实现了用意念操控电子设备。
截至2025年6月，全球已有7名受试者（4名脊髓损伤、3名渐冻症患者）植入N1芯片，部分用户每周使用超60小时，能操控机械臂、玩电子游戏甚至编程。同时，Neuralink推出“Blindsight”视觉修复项目，目标在2026年帮助盲人恢复低分辨率视觉。
但BCI的探索并非只有侵入式一条路。
根据获取脑信号方式的不同，脑机接口主要分为三类：
以Neuralink为代表的侵入式脑机接口需要通过开颅手术将电极直接植入大脑组织。这种方式能获取最精确、最强的神经信号，但对大脑创伤最大，手术风险也最高。随着植入时间延长，电极周围可能形成神经胶质疤痕组织，导致信号逐渐衰减。
但侵入式BCI领域也有相对温和的技术路线，Synchron的Stentrode无需开颅手术，而是通过颈静脉介入，放置在靠近大脑运动皮层的血管内，从血管内部记录大脑的电活动。该方案创伤性极小，降低了手术风险和患者接受门槛。但由于电极与神经元之间隔着血管壁，信号精度和带宽不如直接植入脑组织的Neuralink。
与此同时，以EEG为代表的非侵入式技术也并未停滞不前。虽然其信号分辨率低的天花板依然存在，但得益于AI，研究人员已能从嘈杂的EEG信号中提取出更可靠的意图。非侵入式脑机接口通过在头皮上佩戴电极帽等设备采集脑电信号，无需手术，安全性高。由于颅骨对脑电波的衰减和外界干扰，这种方式获取的信号较为微弱，需要强大的解码算法，更适合脑电游戏、注意力监测等商业化应用。
在侵入式BCI与非侵入式BCI之间还有一种半侵入式的折中方案，该方案并不深入到脑组织内部，通过血管将电极导入特定脑区，创伤较小同时能获取较高质量信号。一周前，南开大学团队就通过血管介入技术，将支架电极植入一名偏瘫患者脑部，无需开颅便使其恢复部分上肢功能，创下全球首例介入式BCI人体实验纪录。
总的来说，这一阶段，侵入式BCI进入医学临床，适用于有重度身体障碍患者的功能修复；非侵入式走向消费市场，广泛应用于日常健康、脑电游戏等商业化应用。但就在脑机接口技术快速发展的同时，围绕其技术、隐私、伦理的争议也逐渐加剧。
还记得《黑镜》第三季那个被植入芯片篡改认知和记忆的黑人士兵吗？
在麦斯系统的操纵下，他的视觉系统被干扰，眼前的人类变成了蟑螂形态的怪物，在签署植入协议时的记忆也被彻底抹除。系统甚至能够读取士兵脑电波，伪造记忆，让无人机看到的图像和士兵直接目击的一致，以掩盖真相。
而这，或许就是脑机接口技术彻底成熟后的场景。
当技术能随意改写认知，真实和虚幻的边界将不复存在。
这意味着，尽管取得突破，BCI还是面临一系列挑战和争议。
技术本身仍面临诸多难题。植入物作为异物，会引发人体的免疫反应，导致电极周围形成疤痕组织，从而影响信号质量，使设备失效。如何让电极在人体内稳定工作数年，是所有侵入式方案必须解决的核心问题。其次，解码算法仍有巨大提升空间。大脑编码方式极其复杂且因人而异，目前的算法在解码思考、情感等高阶意图时仍力不从心。最后，数据带宽也是一个挑战。随着电极数量的增加，大脑产生的数据量将呈指数级增长，如何实现高效、低功耗的无线传输，对硬件和算力提出了更高要求。
而即便技术成熟，天价成本可能让BCI沦为少数人的特权，贫富差距或将创造出一个生理上优越的阶层。如果BCI技术从最初的医疗修复，发展到用于人类增强，例如提升记忆力、加快学习速度，那么只有富人才能负担得起这项技术。这种生理层面的不平等可能比财富差距更具破坏性，甚至撕裂人类社会。
隐私安全层面，公众对于在脑中植入芯片存在恐惧。如果记忆能被上传在云端，个人的政治倾向、潜意识欲望都可能被暴露。更可怕的是，能被联网的大脑也可能被黑客攻击，导致个人行为被操控。这时，人类的认知和决策过已被机器深度介入，人与机器的边界也逐渐被技术模糊。
而那时的我们将何去何从顺策略，仍然是个谜题。
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