潘纲教授解析脑机接口与融合技术：迈向康复与智能新纪元

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）是指一种技术，通过直接连接人脑与电子设备，允许个体通过思维或神经活动来操控外部设备或系统，实现与机器之间的交流。它在医学、娱乐、康复等多个领域展现出巨大的潜力。浙江大学计算机学院的潘纲教授在CCFADL《类脑计算》11.2-4期刊上探讨了从脑机接口迈向脑机融合的议题。 脑机融合则是更进一步的概念，它不仅仅局限于简单的信号传递，而是追求通过神经网络技术，让机器能够理解和模拟大脑的工作模式，甚至实现一定程度上的“思考”和交互。这种融合涉及的技术包括植入式电极阵列、多模态反馈、信号处理等高级技术，例如将微电极植入运动皮层以记录和解码神经活动，进而通过神经肌肉电刺激器恢复瘫痪病人的运动能力。 在脑机接口的生理基础上，大脑皮层作为信息处理的关键区域，其复杂的结构（如沟回）和丰富的神经元数量（约1400亿）决定了它能进行精细的分析和综合，这是BCI技术得以工作的物质基础。脑电图（Electroencephalography, EEG）是BCI常用的非植入式信号采集方式，通过头皮电极测量脑电活动，常见的脑电波如Delta、Theta、Alpha和Beta反映了不同状态下的大脑活动。 然而，尽管EEG具有无生理伤害的优点，但其易受环境干扰且准确性相对较低。为了提高BCI的实用性和性能，出现了商业化的脑电头戴设备，如Mindflex和Emotiv，它们使用干电极、高采样率（如128Hz）以及无线蓝牙连接，提供了更便捷的数据采集和处理手段。Emotiv的API使得开发者可以更深入地挖掘和解析脑电信号，实现更多功能性应用。 脑机融合的挑战主要体现在技术层面，如如何提高信号解读的精度、实时性，以及如何确保系统的稳定性和可靠性。同时，伦理和隐私问题也是需要关注的重要议题，随着技术的发展，如何平衡医疗、科研和社会伦理成为亟待解决的问题。从脑机接口到脑机融合的研究不仅推动了科技前沿的进步，也为人类健康和生活质量的提升开辟了新的可能。