腦機接口技術通過檢測和調控大腦活動，在大腦與外部設備之間建立直接的信息通路，創造了前所未有的人機交互方式，也讓“意念對話”從科幻照進現實。近年來，隨著技術迭代發展，多國在相關領域開展實驗探索，特別是在語言腦機接口領域取得了一系列突破：從中風癱瘓患者“腦波轉語音”的實時溝通，到腦控機械臂書寫漢字，再到幫助漸凍癥患者提高生活質量……這一新型技術正在為語言障礙群體架起溝通世界的橋梁，也將為治療神經系統等方面疾病提供新的思路和方案。
可實時將大腦活動轉化為言語
大腦是一個強大而孤獨的器官，它被顱骨嚴密保護，負責處理感覺、情感、記憶、決策與運動等信息。外界信息進入大腦，或大腦信息傳至外界，依賴于我們身體的生物信息接口（即感官和神經系統）。現代科技的發展，使人類開始有能力檢測到大腦活動信號，并從中解碼所含信息，進而利用這些信息跳過肌肉系統，直接控制外部設備，相當于在大腦和外部世界間建立了一個人工的信息接口，這就是腦機接口技術。
語言腦機接口作為腦機接口的一個具體應用方向，它通過直接檢測大腦活動，特別是從控制運動的腦區提取與說話相關的信號，解碼其中包含的語句信息，進而控制語音合成設備“說出”患者想說的話。理想情況下，它就像一個實時的同聲傳譯系統，不僅要準確解讀人們的意圖和想法，還應盡可能快速、保真地輸出自然語言。要實現這一功能，科學家們需要解決信號解碼、語音合成、輸出延遲等一系列技術問題。
隨著神經科學與工程技術的進步，全球多項研究正從不同維度推進語言腦機接口技術快速迭代，有望邁入“毫秒級解碼+自然對話”的醫療應用新階段。今年3月，我國自主研發的“北腦一號”半侵入式系統完成第三例人體植入，其柔性高密度電極實現了128通道同步信號采集，使漸凍癥失語患者成功恢復語言交流能力，同時降低了手術創傷風險。前不久，美國加利福尼亞大學戴維斯分校研究團隊發布了一種新型語言腦機接口系統。該團隊在一名45歲因漸凍癥而失語的男性患者腦部植入了256通道的微電極陣列，并運用深度學習算法捕捉他大腦中的相關信號，從而解析出他想說的話語。系統可以每10毫秒捕獲一次腦波信號特征，幾乎可以實時解碼失語患者試圖發出的聲音，并且能顯示語調變化，還能以3種音高哼唱出一串音符，整體表達更加自然流暢。
人工智能算法是技術突破的關鍵
集成并運用先進的人工智能模型，是腦機接口解碼大腦神經信號、生成和輸出自然語言的關鍵。
近年來，全球各地的科研機構在這一領域相繼發布最新進展。荷蘭烏得勒支大學醫學中心與拉德堡德大學團隊優化深度學習模型，將感覺運動皮層的神經活動實時轉化為可識別的語音。該模型可以實現單個單詞92%—100%的分類準確率，同時合成語音的語調和音色特征也得到高度保留。此次加利福尼亞大學戴維斯分校研究團隊開發的深度學習模型中，還利用患者失語前的錄音素材來訓練人工智能算法，使其能夠合成和輸出近乎患者原聲的語音。
漢語有418個音節和四聲調，相較于英語等語言，研發針對漢語特征的神經編解碼機制和信息處理手段面臨更大的挑戰。我國復旦大學附屬華山醫院、上海科技大學、天津大學聯合團隊開發了面向中文的語言腦機接口。這種多流神經網絡模型，同時對聲調及音節進行解碼，實現單被試聲調音節分類正確率最高達到76%，單字解碼分類正確率達到91%。
這些研究進展為語言腦機接口走向實用奠定了堅實基礎。未來更大的挑戰可能在于對意圖和語義的解碼。目前的研究，主要是解決從控制發聲的大腦皮層解碼語言運動指令的問題，但有相當一部分失語癥的患者，是因為組織語言的腦區而不是控制發聲的腦區受損，所以難以組織通順的句子。這需要直接從處理層級更高的大腦皮層記錄信號，用以解碼患者意圖，并結合大語言模型等人工智能技術生成相應的語言表述。目前，對腦內復雜意圖的解碼還處于研究的初期，期待未來的語言腦機接口能夠進一步突破，實現真正的“所想即所得”。
有望為治療神經系統疾病帶來變革
在醫療領域，腦機接口技術不僅可以幫助失語癥患者恢復語言能力，還有望在神經系統損傷或疾病治療方面引發更多變革。
比如，瑞士洛桑聯邦理工學院和洛桑大學醫院的研究人員此前開發了一種腦—脊髓接口，通過解碼大腦的運動控制指令并刺激參與行走的脊髓區域，讓癱瘓患者實現了行走。目前該系統在植入后保持了一年以上的穩定運行，患者可在家庭環境中獨立使用，且無需頻繁校準。
近日，復旦大學、中國科學院聯合團隊開發出全球首款光譜覆蓋可見光和紅外線的視覺假體。該裝置植入眼底后，可在視網膜中替代感光細胞接收光信號，將其轉化為電信號，激活視網膜上的神經節細胞，并將視覺信息傳送至大腦。這一技術讓失明的實驗動物重新獲得了對可見光和紅外線的感知能力，未來有望在治療視網膜病變方面取得突破。
此外，腦機接口可以通過植入電極精準地調控腦中特定靶點的活動，也可以通過非侵入式的方法（比如經顱的電刺激或磁刺激）來進行調控。前者的成功例子包括利用深部腦刺激治療帕金森病，后者目前已經有大量的研究在探索，用于治療從重度抑郁到阿爾茨海默病等多種腦疾病。
不過，腦機接口技術仍有不少亟待攻克的挑戰。植入式腦機接口需要進一步驗證在體內長期工作的穩定性和安全性，進一步降低電極植入的創傷，并提高對于神經信號解碼的準確性和運行穩定性。同時，腦科學研究需要揭示更多關于大腦信息處理過程和處理模式的知識，以便腦機接口可以更高效地與大腦進行交互。
與此同時，由于腦機接口技術直接涉及對大腦活動的檢測和干預，其未來發展必須高度關注倫理、隱私、數據安全等潛在風險。這些問題已經得到聯合國等國際組織以及我國相關主管部門的高度重視，腦機接口研究與應用相關的倫理、標準、規范正在逐步完善，以確保腦機接口技術和應用能夠健康、可持續地發展，最終造福全人類。
（作者為中國科學院自動化研究所研究員）
《 人民日報 》（ 2025年07月15日 17 版）
