01
报告背景与核心问题
（一）背景
BCI研究已历经50余年，Wolpaw等人（2012）提出的定义获专业界共识，但当前存在术语失范、认知偏差、传播误导等问题，部分群体为名利炒作BCI，导致产业转化出现泡沫风险，亟需规范术语、科学认知、理性传播，推动生态可持续发展。
（二）核心问题
1. 与大脑相关的技术、脑成像设备、神经调控技术是否均为BCI？
2. BCI的必要组件、基本特征、科学定义与明确范畴是什么？
3. BCI是否有能力边界？限制因素有哪些？能否夸大其能力？
02
BCI的必要组件（7个必要+6个支撑性）
（一）必要组件
1. 用户及其大脑：核心输入与评估对象，在闭环交互回路中，系统设计需遵循人机交互原则。
2. BCI范式与神经编码模块：核心科学原理，含言语想象、认知等新兴范式及多种编码模型。
3. 脑信号采集模块：硬件/传感器，需保证信号质量、安全性与舒适性。
4. 在线实时意图解码模块：核心功能，含预处理、特征提取、解码算法，需满足实时性与自适应要求。
5. 输出映射与外设控制模块：实现意图到控制信号的四级映射，支持人机共享控制。
6. 通信与控制外设：含物理设备、虚拟对象等，需具备一定自主性与智能性。
7. 感觉反馈结合神经反馈模块：必备感觉反馈，推荐神经反馈，助力闭环调节与用户学习。
表2-1 BCI系统的7个必要组件
（二）支撑性子模块
表2-2 BCI系统的支撑性子模块
03
BCI的基本特征（7个）
1. 与外设的交流与控制能力：需建立用户与外设的交互通路，区别于仅神经监测或仅按预设参数的神经调控。
2. 基于脑信号的交互：以脑信号为主要输入源，非脑信号单独无法构成BCI。
3. 独立于外周神经或肌肉：直接通过脑信号解码意图，可绕过受损外周神经或肌肉。
4. 用户主动意图驱动：核心为主动控制型，被动监测型存在学界争议。
5. 实时解码用户意图：离线分析不构成完整BCI，实时性要求因应用场景而异。
6. 闭环反馈调节：必备感觉反馈，神经反馈可提升性能。
7. 用户及大脑处于交互核心：系统设计与评价需以用户为中心，涵盖多维度评估。
表3-1 BCI系统的7个基本特征
04
BCI的科学定义与明确范畴
（一）科学定义
Wolpaw等人在2012年正式确定的BCI定义为：BCI是一种记录中枢神经系统（CNS）活动并将其转换为人工输出的系统，可以替代、恢复、增强、补充或改善CNS的自然输出，如表1所示；因此，它改变了CNS与身体其他部位或外部世界的交互方式。
表4-1 BCI潜在功效和简要说明
在上述基础上，我们给出的BCI科学定义：BCI是一类以用户及其大脑为核心，不依赖外周神经或肌肉活动，通过采集脑信号并在特定范式下进行神经编码，经实时意图解码后将其映射为通信或对外设的控制指令，并借助感觉反馈或神经反馈构成闭环的人机交互系统。
图4.1 BCI科学定义示意图
其基本特征包括：能够实现与外设的交流与控制，用户以主动意图驱动并可实时解码其意图，以及基于闭环反馈进行调节等，使用户能够以中枢神经活动作为主要输入方式与外界进行通信和操作。
（二）明确范畴
1. 属于BCI的系统：运动想象控制假肢/外骨骼、P300/SSVEP拼写器、侵入式皮层电极控制系统、BCI-FES康复系统、脑信号为主的混合BCI。
2. 不属于BCI的系统：离线脑电/影像诊断分析、仅基于肌电/眼电的控制系统、单纯脑刺激设备、脑活动可视化工具。
3. 争议/模糊地带：被动BCI、混合BCI、脑—脑接口、状态预测系统、无解码输出的神经刺激+采集设备。
表4-2 明确属于BCI的系统
表4-3 明确不属于BCI的系统
表4-4 存在争议或模糊的地带
05
BCI的能力边界与受限因素
（一）核心受限因素
1. 解码用户意图的数量受限于既定的BCI范式；
2. 识别用户意图的精度和稳定性受限于神经编码模型的精度；
3. 识别用户意图的精度受限于解码算法的能力上限；
4. 识别用户意图的精度和稳定性受限于所采集的脑信号质量；
5. 用户大脑状态的动态变化以及自适应性与可塑性；
6. BCI系统缺乏精确或近似的数学模型；
7. 实时性与计算复杂度的限制；
8. 用户学习能力与适应性差异；
9. 伦理、安全与社会可接受性约束。
表5-1 BCI能力受限因素
（二）典型范式能力边界
1. 言语BCI：仅能识别有限词汇/字母，解码速度慢；
2. 脑脊髓接口：多限于下肢/单关节控制，侵入性风险高；
3. 情感BCI：仅识别基础情绪，个体差异大；
4. 手写想象BCI：精度有限，连续写作速度慢。
注：宣称BCI“读脑/读心”“写脑”“控脑”均为误导性宣传。
表5-2 新型BCI范式的能力边界
06
BCI产业转化现状与建议
（一）现状
产业转化需产学研医协同，依赖技术进步、政策支持与市场需求。目前主流BCI范式技术成熟度多处于TRL4-6阶段，缺乏稳定应用；存在概念混淆、过度承诺等问题，部分企业将肌电系统伪称为BCI。非侵入式领域已有突破，如韶脑科技“脑电采集康复训练设备”获批医疗器械注册证。
（二）建议
1. 规范术语使用，建立统一评价体系与伦理治理框架；
2. 加强基础研究，提升信号采集、解码算法与建模能力；
3. 遵循实证导向，避免范畴泛化与能力夸大；
4. 推动多元治理，兼顾技术创新与用户安全、隐私保护。
报告人信息
伏云发，昆明理工大学教授、博导，2012年博士毕业于中国科学院研究生院、中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，获工学博士学位。现为昆明理工大学脑认知与脑机智能融合创新团队负责人。为中国康复医学会脑机接口与康复专业委员会第一届委员会常务委员，中国人工智能学会脑机融合与生物机器智能专业委员会第三届委员，中国认知科学学会计算神经工程专委会委员，脑机接口产业联盟专家委员会资深专家，脑机接口产业联盟科普与科技伦理工作组副主席，从事脑机接口17余年，主要研究兴趣为脑机接口与神经反馈及应用。
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