追问专访·王守岩｜脑机接口，需要的是大模型，还是小模型？

# 前言

随科技的飞速发展，脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）作为连接人脑与外部设备的重要桥梁，正逐步成为神经科学与人工智能领域的研究热点。在这一前沿领域，国内外的研究者们不断探索创新，力图突破技术瓶颈，实现更加智能化和高效的人机交互。

本次专访，我们有幸邀请到复旦大学神经调控与脑机接口研究中心主任王守岩教授。通过此次采访，王教授将为我们深入解析国内脑机接口的研究现状、发展优势及未来趋势，分享他在这一领域的前瞻性见解与宝贵经验。

以下为追问专访中王守岩教授的讲述。为便于阅读，我们对文字进行了一定程度的整理润色。

Q

目前国内脑机接口的进展情况如何？

王守岩：我来自复旦大学类脑智能科学与技术研究院，同时负责神经调控与脑机接口研究中心的建设。首先，非常感谢您组织这次采访，让更多公众了解脑机接口的真正含义、发展现状及其参与者，而不仅仅关注马斯克的宣传。

其实，脑机接口的研究并不局限于马斯克。近期，我提出了脑机接口的一（读脑）、二（写脑）、三（读写交互）、四（脑智融合）发展路线*，涵盖了从基础信号读取到更高级的交互过程，目前的发展主要集中在如何读取大脑信号上。马斯克目前正在这方面开展相关研究，国内的清华大学也在进行类似的研究。

王守岩老师认为，脑机接口领域的科学发展路径将经历四个阶段——从“读脑”（运动、言语、记忆与意识解码），到当前发展如火如荼的“写脑”（神经功能调控与重建）和“读写交互”（大脑编程），最终达到“脑智融合”（类脑智能与数字生命）阶段。

从读取脑信号的角度来看，使用核磁共振扫描大脑是否也算作“读脑”？国际上已经有研究利用核磁共振和脑磁图来分析大脑功能，这也是脑机接口研究的一个方向。同时，还有利用电磁等技术来调控大脑活动的研究。

脑机接口的核心是实现人脑与外界机器的信息双向交互。我们希望通过更加智能化的方式实现这一交互过程，例如利用虚拟现实技术来调节大脑。因此，我提出了脑机接口的3.0版本（读写交互），即人脑与机器的深度交互与融合。更高层次的4.0版本（脑智融合）则是探讨人脑、智能体、人工智能以及未来智能社会的共存与协作。

在这些研究方向上，国内有很多神经科学家、工程师和医生在积极探索。例如，华山医院和天坛医院都在这方面进行着卓有成效的科研工作。

此外，科普工作也亟需加强。公众应该认识到脑机接口的重要性，以及国家对这一领域的重视。如果仅依靠马斯克的研究，无法代表一个国家的战略发展。真正的战略发展涉及到一些核心的底层技术，这对社会和民众的健康与福祉有着深远的影响。

总的来说，脑机接口结合了多种因素，正在推动社会进步，形成未来产业的雏形，成为国家战略发展中的重要布局。

Q

目前国内脑机接口发展的优势在哪里？

王守岩：首先，我们在人才和学科基础上具备一定的国际优势。我国的脑机接口研究起步于上世纪80年代，经过多年的积累，已经拥有了丰富的经验，这是我们的一大优势。

其次，我国在医疗和神经疾病研究方面有着深厚的基础，这为脑机接口的发展提供了重要的支撑。我们能够依托这些基础，在脑机接口技术的医疗应用上取得进展。

第三，我们在技术积累方面也有着长期的基础，尤其是在相关领域的科研和工程技术上，这为未来的发展奠定了良好的基础。

然而，我们也面临一些挑战，尤其是在交叉学科研究中的集成化问题上。我们需要加强不同学科和领域专家之间的合作，协同攻关解决重大科学问题、技术难题以及产业化问题。国家和上海市也正在积极布局，着力解决这些难题，以进一步推动脑机接口的发展。

Q

您认为在未来五到十年，脑机接口领域可能会出现哪些突破性发现？

王守岩：脑机接口领域未来的突破关键有几个方面。首先，瑞士联邦理工大学在脊髓康复方面的研究取得了显著成果*，尤其是在帮助截瘫患者重新行走的技术上，这代表了人工智能与脑机接口结合的前沿方向。此外，读脑与写脑技术的结合，特别是在帕金森病和疼痛治疗中的深部脑刺激技术创新，也是当前国际科研和临床医学的研究热点。

国内，复旦类脑智能科学与技术研究院加福民青年老师团队研发的新一代用于脊髓损伤患者的植入式脑脊接口设备，获2024年全国颠覆性技术创新大赛优胜奖，预计年底开展首例临床试验，为脊髓损伤患者带来站立行走的希望。

这些突破并非偶然，它们背后有深层次的推动力量。通过对这些力量的分析，我们可以预见未来的发展趋势。我国在早期的脑计划中，已经对神经调控和脑机接口的关键技术进行了重要布局，这无疑将推动未来的技术突破。

从脑计划的布局可以看出，未来的一个重要发展方向是植入式脑深部电刺激技术的智能化。国家的战略目标是力争在国际竞争中取得领先地位，充分发挥我国在医疗产业和技术上的优势，力图实现“弯道超车”。

另一个潜在的突破点是对神经活动的解码。我们在临床研究和数据积累方面有着丰富的资源，随着即将启动的重大专项的推动，脑部信息解码的进展有望进一步加速，为脑机接口技术带来新的突破。

Q

如果我们获取的脑数据足够多，是否有可能构建一个类似ChatGPT这样的大脑通用模型？

王守岩：大语言模型确实给我们带来了很多希望。然而，我们应该从两个角度来看待这个问题：问题和方法。大语言模型为解析大脑提供了一种方法，但从问题的角度来说，它并不是唯一的解决方案。

尽管大数据模型具有颠覆性和创新性，能够帮助我们更好地理解和解析大脑信息，但在脑科学的研究中，单靠一种方法往往会遇到瓶颈。因此，我们提倡将机制与方法相结合的研究方式。例如，光遗传学就可以帮助我们更好地理解一些神经现象。

我们现在正在进行大语言模型与脑电大数据建模的研究，关键在于这些模型是否真正能够帮助我们回答科学问题。未来的发展方向可能是数据、机制与建模三者的融合。这条技术路线的最终价值和意义，取决于我们能否解决其中的重大科学问题。

Q

您最关注的研究问题是什么？

王守岩：我最关注的是如何在小数据的条件下进行建模。在医院的实际研究中，我们通常无法获得足够的大数据，特别是在研究某些特定疾病时。比如，对于植入式的研究来说，能够做到几十个病人的规模已经算是很大了，上百人的研究更是极为罕见。

那么，面对这种情况下的病人，他们就不应被研究吗？他们就不需要治疗了吗？这些问题不仅是科学的，也是哲学性的。我们需要探讨如何在小数据的条件下进行有效的研究。具体来说，我们现在特别关注的是如何利用大语言模型构建的模型，实现小数据下的精准建模，进而开发更个体化、智能化的神经调控和脑机交互算法策略。

Q

在小数据的应用方面，有哪些比较有价值的研究案例？

王守岩：我可以分享一下我们在帕金森病深部脑刺激治疗方面的研究。目前，在我国已经有超过一百家医院开展了这项治疗，每年都有上万例患者接受这种手术。然而，仍然有数十万名患者需要治疗，而只有一小部分人得到了治疗。我们现在的重点是如何通过更精准的神经调控技术，帮助更多患者，尤其是那些症状差异较大的患者，能够从中受益。

此外，我们还与华山医院和天坛医院合作，针对一些慢性疼痛患者进行研究。尤其是对于那些没有有效药物治疗的患者，甚至是植物人患者，如何通过颠覆性的技术帮助他们重新与家人交流，是我们目前正在努力实现的目标。这些研究的核心是利用小数据推动更精准、更有效的治疗。

Q

在脑机接口领域的发展过程中，您认为目前存在哪些挑战和困难？

王守岩：从整体科研领域来看，最大的挑战之一是跨学科合作。目前，我国的科研评价体系对发表论文和申请科研基金的要求，往往会导致不同利益之间的冲突。因此，体制机制上的问题，特别是跨学科合作的障碍，成为了我们面临的重大困难。

这些障碍的根源在于过去以论文数量和考核指标为导向的价值评估体系。研究人员通常更关注自己的专业领域，而不太愿意与其他领域的专家进行深入合作。此外，数据共享的问题也很棘手，尤其是论文署名的争议，常常让合作变得复杂。这些考核指标不仅影响科研成果的发表，也直接关系到研究人员的年终奖和个人评价。

我们目前正在推动脑机接口领域的机制创新，希望能够打破这些壁垒。中国的科研人员非常聪明且勤奋，要解决剩下的挑战，关键在于打通体制机制，建立高效的合作团队。科研经费的支持以及搭建跨学科的平台是至关重要的，其他技术性的问题可以按照科学发展的规律逐步解决。跨学科合作并不是违背科学规律的难题，真正的瓶颈在于那些阻碍合作的体制问题。

Q

对于青年科学家，您有什么建议？

王守岩：脑机接口是一个高度交叉的学科领域，因此，知识储备的广度以及合作网络的建立显得尤为重要。对于青年科学家，我有几个简单的建议。首先，要多读书、多学习，“读万卷书，行万里路”这一古训依然适用。青年学者要多去不同的实验室走一走，参观学习，拓宽视野；其次，要多交朋友，积极参加各种学术会议，并在会议上大胆提问、交流。

对于从事脑机接口研究的青年学生和博士后，走出自己研究的“小圈子”尤为重要。了解其他研究者在探讨哪些科学问题，这将帮助他们站得更高、看得更远，也会使他们的研究更具前瞻性和实际意义。希望大家能够在这个过程中有所收获，谢谢。

监制：杨扬 | 导演：郑明键

策划：范存源、卫珊珊、郑明键 | 摄影：幕晨

采访：范存源 | 翻译：丹雀、范存源 | 剪辑：沈涛、郑明键

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关于天桥脑科学研究院

天桥脑科学研究院（Tianqiao and  Chrissy Chen Institute, TCCl）是由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建的世界最大私人脑科学研究机构之一，围绕全球化、跨学科和青年科学家三大重点，支持脑科学研究，造福人类。

TCCI与华山医院、上海市精神卫生中心设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了TCCI加州理工神经科学研究院。