文 | 腦極體
" 你能想象用思維控制一臺電腦嗎？"
這個曾經只存在于科幻小說中的場景，如今正在成為現實。
2025 年 6 月，馬斯克站在 Neuralink 發布會，公布了一系列新技術：7 位植入腦機接口的患者，僅憑意念就能打字、玩游戲，甚至操控機械臂。其中，癱瘓多年的 Alex 通過大腦信號指揮 Tesla Optimus 機器人手臂為自己倒水。
但這一切，究竟是如何成為可能的？
回溯百年，人腦與機器的對話早已悄然開始。1924 年，貝格爾首次捕捉到腦電波時，他或許不會想到，微弱的電流波動會在一個世紀后成為人機交互的全新語言。
從實驗室的偶然發現，到今天的 " 心靈感應 "，這條路并非坦途。
1924 年，德國耶拿大學精神病院。
漢斯 · 貝格爾醫生盯著病床上的少年，用兩根插入病人頭皮的銀線，小心翼翼地調整著電極。這些浸過鹽水的金屬片連接著一臺笨重的示波器，記錄著微弱的電流波動。
" 第七次嘗試，電壓 12 微伏…… " 他低聲記錄。
5 年里，貝格爾做了無數次實驗，積累了超過 1000 張腦電記錄，甚至在自己和兒子頭上做實驗。
但當時的科學界普遍認為，大腦的運作是純粹的生物化學過程，根本不存在可測量的電信號。貝格爾的堅持被視作一種偽科學的偏執。
直到 1929 年，他的論文《人類腦電圖的使用》終于發表。那些被稱為 α 波和 β 波的規律信號第一次向世界證明：大腦的電活動會隨著人的精神狀態而改變，人類的思想可以被儀器捕捉。
然而，貝格爾的發現被學界視為異端邪說，到死都沒能獲得應有的認可。但他的堅持，最終為神經科學開辟了全新的領域。
不過，這些微弱、雜亂的腦電波，到底能夠傳遞什么 ? 又該如何破譯呢？
為了破譯腦電波的秘密，在將電極植入人腦之前，科學家們在動物身上進行了長達數十年的探索。
1969 年，一只猴子的大腦神經元首次觸發電表指針轉動。這是歷史上第一次，大腦信號被直接轉化為機器指令。費茲的實驗證明：大腦可以學習控制外部設備，就像控制自己的肢體一樣。
但問題來了，人類的大腦，能做到嗎？
實驗中，受試者頭戴 EEG 電極帽，通過注視屏幕上閃爍的燈光，大腦產生的特定視覺誘發電位 ( VEP ) 被計算機捕捉和識別，進而控制一個虛擬光標在迷宮中移動。
這個過程雖然緩慢，但首次證明了：人類意圖就像摩斯密碼，可以不通過肌肉和神經，直接轉化為機器可以理解的指令。
但這一階段的 BCI 研究主要是理論設想，尚未形成可操作的完整技術系統。而且，隔著顱骨記錄到的 EEG 信號，就如同在體育場外聽場內的歡呼，嘈雜且模糊，還不能稱之為技術的誕生。
為了獲得更清晰、更精確的信號，科學家們意識到，他們或許需要離大腦更近一些，甚至進入大腦。
1978 年，紐約。
醫生威廉 · 多貝爾在一位盲人的視覺皮層植入了 68 個電極陣列。當他通電時，看到了低分辨率點陣圖像。
這不是真正的視覺，而是光幻視（大腦對電刺激的幻覺式反應），但這個實驗讓 BCI 走向了臨床領域。
1988 年，科學家開發出 P300 拼寫器，讓癱瘓患者通過腦電波選擇字母，實現基本交流。這是歷史上第一次，完全失去行動能力的人僅憑思維與外界交流。P300 拼寫器因此成為腦機接口的第一個真正應用。
一系列圍繞人腦的臨床試驗后，腦機接口的原理已基本確立。
1999 年，首屆國際腦機接口會議召開。科學家們達成共識：腦機接口不是科幻，而是一門嚴肅科學。至此，腦機接口作為一門專業研究領域，得到了學界和業界的正式承認。
腦機接口到底是什么？
要理解腦機接口如何工作，我們首先需要了解大腦的基本運作方式。人類的所有思維、行為和意識歸根結底都是腦內神經細胞的電活動。大腦就像一個司令部，通過約 800 億 -1000 億個神經元向身體其他部位發送電信號，每個神經元又與上萬個其他神經元相連接，形成錯綜復雜的神經網絡。當你想移動手臂時，大腦運動皮層就會產生特定的神經電信號，通過脊髓和周圍神經傳遞到手臂肌肉，引發動作。
腦機接口的基本原理就是在這套自然神經系統之外，建立一條新的信息通道。它不依賴于外周神經系統和肌肉組織，而是直接在腦與外部設備間創建連接通路，就像從計算機的 USB 接口插入數據線讀取硬盤數據一樣。
一個完整的腦機接口系統通常包含四個關鍵階段：記錄、解碼、控制和反饋。記錄階段，通過電極等設備采集大腦神經活動信號；解碼階段，利用機器學習等算法分析記錄到的神經活動；控制階段，將解碼后的信息轉化為外部設備的控制指令；反饋階段，設備執行動作后產生的視覺、觸覺等信息反饋給使用者，形成閉環。
但早期的腦機接口就像老式計算機：電極粗大、反應遲緩，科學家就像站在一堵厚厚的墻外，隱約聽到墻內有人說話，卻只能捕捉到零星的單詞。停留在單點突破階段的腦機接口，亟需系統化的研究和應用。
2004 年，美國羅德島醫院。馬修 · 納格爾，一位因脊髓損傷四肢癱瘓的年輕人，成為 BrainGate 腦機接口的首位受試者。他的大腦運動皮層被植入一塊 4mm × 4mm 的電極陣列。這種火柴頭大小的電極陣列上分布著約 100 個針尖狀的電極，能夠同時記錄附近上百個神經元的放電活動。借助這套系統，訓練數月后，他學會了用思維控制電腦光標，成為第一位用侵入式腦機接口控制機械臂的人。
2014 年巴西世界杯開幕式上，一位身披機械戰甲的截癱少年用意念開出了第一球。這款名為 Bra-Santos Dumont 的腦控外骨骼由杜克大學教授米格爾 · 尼科萊利斯設計，首次實現了在大腦控制外骨骼活動的同時將觸感、溫度和力量等信息反饋給佩戴者。這一刻，腦機接口技術從臨床醫療設備變成了全球矚目的焦點。
與此同時，非侵入式技術也在快速發展。2016 年，美國明尼蘇達大學的賀斌教授團隊在沒有大腦電極植入的情況下，利用頭皮腦電實現了控制三維空間中的物體，包括操縱機器臂抓取、放置物體和控制飛行器飛行的能力，為上百萬的殘疾人和神經性疾病患者帶來希望。
在 BrainGate 等臨床項目取得系列臨床突破后，腦機接口卻進入瓶頸期：電極穩定性不足、信號有限、手術復雜等特點阻礙了該技術進入廣泛應用。
這個背景下，馬斯克的 Neuralink 橫空出世，同一時期研究呈現出多元技術路線并行的特點。
在 Neuralink 出現之前，腦機接口（BCI）技術長期受限于剛性電極引發的組織損傷、信號采集效率低下、手術創傷大、設備穩定性差以及商業化困難等核心痛點。
短短幾年間，Neuralink 技術便應用到臨床領域。2024 年 1 月，Neuralink 成功完成首例人體植入手術，讓癱瘓患者實現了用意念操控電子設備。
截至 2025 年 6 月，全球已有 7 名受試者（4 名脊髓損傷、3 名漸凍癥患者）植入 N1 芯片，部分用戶每周使用超 60 小時，能操控機械臂、玩電子游戲甚至編程。同時，Neuralink 推出 "Blindsight" 視覺修復項目，目標在 2026 年幫助盲人恢復低分辨率視覺。
但 BCI 的探索并非只有侵入式一條路。
根據獲取腦信號方式的不同，腦機接口主要分為三類：
以 Neuralink 為代表的侵入式腦機接口需要通過開顱手術將電極直接植入大腦組織。這種方式能獲取最精確、最強的神經信號，但對大腦創傷最大，手術風險也最高。隨著植入時間延長，電極周圍可能形成神經膠質疤痕組織，導致信號逐漸衰減。
但侵入式 BCI 領域也有相對溫和的技術路線，Synchron 的 Stentrode 無需開顱手術，而是通過頸靜脈介入，放置在靠近大腦運動皮層的血管內，從血管內部記錄大腦的電活動。該方案創傷性極小，降低了手術風險和患者接受門檻。但由于電極與神經元之間隔著血管壁，信號精度和帶寬不如直接植入腦組織的 Neuralink。
與此同時，以 EEG 為代表的非侵入式技術也并未停滯不前。雖然其信號分辨率低的天花板依然存在，但得益于 AI，研究人員已能從嘈雜的 EEG 信號中提取出更可靠的意圖。非侵入式腦機接口通過在頭皮上佩戴電極帽等設備采集腦電信號，無需手術，安全性高。由于顱骨對腦電波的衰減和外界干擾，這種方式獲取的信號較為微弱，需要強大的解碼算法，更適合腦電游戲、注意力監測等商業化應用。
在侵入式 BCI 與非侵入式 BCI 之間還有一種半侵入式的折中方案，該方案并不深入到腦組織內部，通過血管將電極導入特定腦區，創傷較小同時能獲取較高質量信號。一周前，南開大學團隊就通過血管介入技術，將支架電極植入一名偏癱患者腦部，無需開顱便使其恢復部分上肢功能，創下全球首例介入式 BCI 人體實驗紀錄。
總的來說，這一階段，侵入式 BCI 進入醫學臨床，適用于有重度身體障礙患者的功能修復；非侵入式走向消費市場，廣泛應用于日常健康、腦電游戲等商業化應用。但就在腦機接口技術快速發展的同時，圍繞其技術、隱私、倫理的爭議也逐漸加劇。
在麥斯系統的操縱下，他的視覺系統被干擾，眼前的人類變成了蟑螂形態的怪物，在簽署植入協議時的記憶也被徹底抹除。系統甚至能夠讀取士兵腦電波，偽造記憶，讓無人機看到的圖像和士兵直接目擊的一致，以掩蓋真相。
而這，或許就是腦機接口技術徹底成熟后的場景。
當技術能隨意改寫認知，真實和虛幻的邊界將不復存在。
這意味著，盡管取得突破，BCI 還是面臨一系列挑戰和爭議。
技術本身仍面臨諸多難題。植入物作為異物，會引發人體的免疫反應，導致電極周圍形成疤痕組織，從而影響信號質量，使設備失效。如何讓電極在人體內穩定工作數年，是所有侵入式方案必須解決的核心問題。其次，解碼算法仍有巨大提升空間。大腦編碼方式極其復雜且因人而異，目前的算法在解碼思考、情感等高階意圖時仍力不從心。最后，數據帶寬也是一個挑戰。隨著電極數量的增加，大腦產生的數據量將呈指數級增長，如何實現高效、低功耗的無線傳輸，對硬件和算力提出了更高要求。
而即便技術成熟，天價成本可能讓 BCI 淪為少數人的特權，貧富差距或將創造出一個生理上優越的階層。如果 BCI 技術從最初的醫療修復，發展到用于人類增強，例如提升記憶力、加快學習速度，那么只有富人才能負擔得起這項技術。這種生理層面的不平等可能比財富差距更具破壞性，甚至撕裂人類社會。
隱私安全層面，公眾對于在腦中植入芯片存在恐懼。如果記憶能被上傳在云端，個人的政治傾向、潛意識欲望都可能被暴露。更可怕的是，能被聯網的大腦也可能被黑客攻擊，導致個人行為被操控。這時，人類的認知和決策過已被機器深度介入，人與機器的邊界也逐漸被技術模糊。
而那時的我們將何去何從，仍然是個謎題。
