行業大會密集召開 腦機介面進入早期産業化關鍵期

　　步入2025年最後一月，腦機介面迎來“大會潮”，“2025腦機介面大會”等重磅大會即將舉行。今年以來，針對腦機介面領域，中央及地方也接連不斷地推出利好政策。在業內看來，中國腦機介面産業已正式進入“臨床價值驗證與早期産業化”的關鍵期，技術路徑上，呈現“侵入式”攻堅、“非侵入式”普及、“半侵入式”探索的三線並進格局。大模型為非侵入式技術開闢出“腦電+ AI”的跨界融合路徑，將進一步豐富其應用場景。除醫療健康領域臨床康復、疾病篩查等外，腦機介面技術在智慧終端交互、工業、教育以及文娛領域均存在巨大的市場空間。

　　進入臨床價值驗證關鍵期

　　“2025腦機介面大會”將於12月4日至5日在上海召開，大會將在首日首次舉辦國內大規模多賽道腦機介面競技賽，涵蓋情緒、疲勞識別演算法比賽，以及腦控小車和腦控機械臂比賽，觀眾可共同體驗腦機介面技術從實驗室走向應用的“關鍵一躍”。

　　緊接著，12月11日至12日在杭州舉行的2025“智聯·未來”腦機介面國際會議暨第二屆中國腦機智慧大會，以及12月28日至29日在深圳舉行的第五屆腦科學前沿與産業大會暨2025深圳腦機介面與人機交互技術博覽會，都與腦機介面技術應用密切聯繫。

　　國研新經濟研究院創始院長朱克力認為，今年底，腦機介面重磅大會密集召開，實際與政策“東風”不無關係。今年7月，工信部等七部門也為腦機介面明確了“2027年關鍵技術取得突破、2030年産業創新能力顯著提升”的時間表。目前，行業整體處於技術驗證向規模應用過渡階段，既需要打通臨床應用、醫保支付、倫理審查等關鍵環節，也需要通過集聚區建設、標準制定、資本對接等形成協同效應。

　　在日前“2025腦機介面大會”新聞通氣會上，上海市科委副主任屈煒介紹，籌辦“2025腦機介面大會”的初衷在於，整體來看，腦機介面技術創新及産業發展，絕非單一主體、單一環節所能及，需要構建“政産學研醫資”深度融合、開放協同的創新生態。

　　明視腦機首席商務官陳文凱在接受北京商報記者採訪時表示，“中國腦機介面産業已正式進入‘臨床價值驗證與早期産業化’的關鍵期。行業的評價標準發生了根本轉變：從追求論文和原型機的‘技術新穎性’，轉向考核其能否滿足明確的臨床需求、設定可量化的臨床終點，並具備可行的商業化路徑。在這一階段，能夠回答好‘為誰解決什麼問題、效果如何衡量’的企業，將獲得最大發展動能”。

　　侵入式攻堅與非侵入式普及並進

　　公開資料顯示，腦機介面技術是一種變革性的人機交互技術，其作用機制是繞過外周神經和肌肉，直接在大腦與外部設備之間建立全新的通信與控制通道，通過捕捉大腦信號並將其轉換為電信號，實現資訊的傳輸和控制。根據“對話通道”建立的方式，腦機介面主要分為侵入式腦機介面、非侵入式腦機介面、半侵入式腦機介面三大類。

　　陳文凱介紹，非侵入式路徑因其無創、安全、易用的特點，是産業化應用的主流，廣泛用於神經康復、腦狀態監測等場景。而行業的未來競爭高地在於侵入式和半侵入式路徑，因為侵入能獲取更高品質的神經信號，實現功能性的重建。

　　“以公司選擇侵入式視覺重建路徑為例，考慮主要基於三點：一是臨床剛性需求，對於因視網膜病變、青光眼、視神經損傷等導致的全盲患者，傳統視網膜重建方案無效，視覺皮層介入是唯一可行的希望；二是技術路徑的不可替代性，要實現有功能意義的‘人工視覺’(如識別障礙物、門窗)，需要高精度、高頻寬的信號輸入與刺激，這只有侵入式腦機介面能夠滿足；三是做産業引領，為構建未來可泛化的腦機介面底層技術平臺。”陳文凱補充道。

　　值得一提的是，智源研究院類腦模型組負責人雷博日前在接受媒體採訪時表示，大模型正為非侵入式腦機介面開闢多重商業化新機遇。例如，腦疾病的診斷與監測方面，可結合腦信號和AI，部分替代醫用資源快速輔助診斷阿爾茨海默病、帕金森病、抑鬱症及其亞型。

　　朱克力表示，國內腦機介面技術路徑呈現“侵入式”攻堅、“非侵入式”普及、“半侵入式”探索的三線並進格局。侵入式是核心攻堅方向，因其在醫療康復領域的不可替代性成為政策與資本焦點。隨著大模型為非侵入式技術開闢出“腦電+AI”的跨界融合路徑，將進一步豐富腦機介面應用場景。除醫療健康領域臨床康復、疾病篩查等外，腦機介面技術在智慧終端交互、工業、教育以及文娛領域均存在巨大的市場空間。

　　據賽迪顧問《中國腦機介面産業發展現狀及趨勢》，隨著腦機介面技術創新成果不斷涌現，醫療應用場景不斷深化，消費、工業、教育等應用場景不斷拓展，市場需求將持續提升，預計到2027年中國腦機介面市場規模將達到55.8億元，增長率為20%。

　　政策+技術+生態解決三角困境

　　在不斷靠近未來無需仲介的人機智慧融合願景時，腦機介面仍面臨技術難題和倫理爭議。

　　北京腦科學和類腦研究所所長羅敏敏此前表示，腦機介面需要解決的核心技術問題是電極要和生物組織具有良好的生物相容性。另外，為記錄更多的數據、獲得更高的解碼品質，需要更多的通道，也意味著對機器設備的通訊和能耗提出更高的要求，以及需要高標準的系統整合能力。再者，要快速解碼也對計算和演算法的挑戰很大。

　　“腦機介面完成商業化閉環的痛點也在‘技術—成本—倫理’三角困境中。”朱克力表示，技術層面，“非侵入式”信號採集易受環境干擾，解碼演算法需結合大模型提升準確率，但算力成本高；成本層面，消費級産品要普及需將價格進一步壓縮，而當前硬體成本佔比高，規模效應尚未顯現；倫理層面，腦隱私保護、數據安全缺乏統一標準，用戶對“大腦數據被濫用”的擔憂制約市場擴張。

　　針對上述三角困境，朱克力也提出了通過“政策+技術+生態”協同解決的路徑。據介紹，政策上，需加快制定腦機介面數據治理框架，明確數據收集、存儲、使用邊界；技術上，可通過開源社區降低演算法開發門檻，推動電極材料、晶片等核心部件國産化；生態上，構建“政産學研醫資”協作網路，例如，上海“腦智天地”集聚區通過臨床資源、檢測平臺、資本對接形成閉環，加速技術從實驗室到市場的轉化。