亚商投顾-科幻搬进现实，脑机接口迎投资良机！

 

事件：目前世界各国相继提出脑计划研究，中国脑计划将脑机融合列为研究重点。据脑机接口产业联盟消息，脑机接口产品第三方评测工作正式启动，目前脑机接口技术已经广泛应用到医疗、教育、康养、安全生产、娱乐等场景，产业正处于快速发展阶段。

 

随着计算机科学、神经生物学、数学、康复医学等相关学科的不断探索与交叉融合，脑机接口技术正从基础科研走向市场。一方面，对脑机制的根本理解可为脑疾病带来新型疗法，另一方面，依托脑机接口的意念控制机器、脑控开关等新一代交互方式在医疗、教育和消费品等市场具备较大的应用潜力。脑机接口技术成为了当前各国竞争的下一个主战场。

 

那下面小编就从脑机接口行业的定义入手，梳理下脑机接口的原理、技术路线等内容，接着对脑机接口行业的产业链及相关公司进行梳理，展望未来市场及趋势。

 

一、脑机接口概述

1.定义及作用

 

脑机接口（BCI）狭义上是在大脑与外部环境之间建立一种全新的不依赖于外周神经和肌肉组成的交流与控制通道，通过测量和采集中枢神经系统活动，并将其直接转译为可被外界人工设备识别的信号或指令，从而实现大脑与外部设备的直接交流与控制（输出式 BCI）。

 

广义的 BCI 还包括输入式 BCI 和交互式 BCI。输入式 BCI 是由外部设备或机器向大脑输入电、磁、声和光刺激的脑机接口系统，交互式 BCI 是由反馈神经将输出环节和输入环节连接起来形成闭环的脑机接口系统。

 

2.脑机接口系统流程

 

脑机接口的目的是把大脑活动转变成对设备的控制指令，或者通过刺激大脑提供感觉反馈或修复神经功能。脑机接口的实现通常涉及下述多个处理步骤：

 

1）脑信号采集：感知和测量大脑信号，获得足量的脑电数据，将信号传递给信号处理单元组件。

 

2）脑信号处理与解码：信号处理功能包括脑信号预处理、特征提取和模式识别三个步骤。脑信号预处理旨在去除信号噪声以提升信号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的 BCI 范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解码模型。

 

3）控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由语义控制信号转化为物理控制信号。

 

4）机器人等外设：与脑机接口通信或可控制的外部设备可以是多种多样的，视具体的应用而不同，可以是计算机系统（操作其字符输入/光标移动等），也可以是机器系统（如康复机器人、神经假肢和轮椅等）。

 

5）神经反馈：实现双向脑机交互的关键技术，其应用了条件反射和人脑可塑性通过神经反馈可以把用户的脑活动特征、解码结果以及与外设通信或控制的结果以视觉、听觉或触觉等方式可视化地反馈给用户，以调整用户的心理活动，从而调节用户的脑信号，最终提升脑机交互的性能。

 

 

3.脑机发展方向

 

脑机技术的创新发展按照信息传输方向分，或将是从脑到机、机到脑、脑到脑和脑机融合四个方向发展。

 

“脑到机”的信息传输方向是由大脑到机器。通过脑信号检测技术获取神经系统的活动变化，识别信号类别和动作意图，用计算机把思维活动转变成命令信号驱动外部设备，实现大脑直接控制外部环境。

 

“机到脑”的信息传输方向由机器到大脑。对生物大脑或其他神经系统特定部位施加精细编码的外部刺激（如微电刺激、光刺激），来唤醒或控制生物的某些特定感受和行为。

 

“脑到脑”是大脑与大脑之间的网络通信。通过对一个大脑的神经信号实时解码并重新编码后直接传输到另一个大脑，从而对另一个大脑产生作用。大脑间直接通信可作为新型生物体交互手段，对神经康复、脑机协同具有重要参考价值。目前相关研究较少。

 

“脑机融合”是大脑和机器的深度融合。大脑与机器互相适应、协同工作，把生物脑的感知能力与机器的计算能力结合，生物和机器在信息感知、信息处理、决策判断，甚至记忆、意图多个层次相互配合。

 

 

二、行业现状

1.脑机技术处于技术爆发期前期，潜在市场空间将逐步释放

 

目前脑机技术的发展仍处于早期阶段，市场将随技术发展稳步增长。21 世纪以来，理解大脑的结构和功能成为重要课题，脑机应运成为资本市场重点关注的热门产业。近年来，多国陆续提出基于生物科学、信息科学的脑计划，促进了脑机市场的进一步增长。

 

2.全球各国脑计划风起云涌，美国技术暂时领先

 

美国、日本、欧洲在脑机领域的布局相对较早，通过长期的资本注入以及技术积累，在全球脑机领域中占据领先地位。其中，美国的优势体现在技术深度和广度（如侵入式脑机接口）两个层面，是全球脑机技术领先者。

 

 

3.我国已经形成覆盖基础层、技术层与应用层的脑机接口全产业链

 

在 5 月 29 日举办的 2023 中关村论坛的“脑机接口创新发展论坛”上，工信部总工程师介绍，在产业界共同努力下，我国已经形成覆盖基础层、技术层与应用层的脑机接口全产业链，并在医疗、教育、工业、娱乐等领域应用落地。工信部将把脑机接口作为培育未来产业发展的重要方向，加强脑机接口应用场景的探索，加速推动脑机接口产业蓬勃发展。

 

三、脑机接口发展的驱动因素

1.智能的生活方式的追求以及老龄化问题驱动脑机产业发展

 

在我国老龄化趋势背景下，能应用于神经系统疾病治疗的脑机技术具有较大的潜在市场空间。我国正加速走向老龄化社会，老年脑疾病患者可占老年人总数的 10%，而神经系统疾病患者多集中于老年群体，面对庞大的疾病人群，脑机接口正在脑疾病康复医疗领域发挥着不可替代的作用，医疗领域的脑机应用或将在我国迎来可观发展空间。

 

更加智能的生活方式有望带动脑机技术在智能生活和教育娱乐等新领域的发展。随着技术的发展、“智能化”已是社会生活方式的重要发展趋势。能提供更好人机交互体验的脑机技术在如元宇宙等新兴智能化生活方式中具有潜在应用空间。

 

 

2.政策驱动脑机接口发展

 

脑科学和类脑研究已成为我国国家战略。2016 年我国启动中国脑计划——脑科学和类脑科学研究。在十四五规划和 2035 年远景目标纲要中，人工智能和脑科学为国家战略科技力量，规划中进一步指出需要加强原创性和引领性科技攻关，集中优势资源攻关科技前沿领域。我国脑计划分为两个方向：1）以探索大脑秘密并攻克大脑疾病为导向的脑科学研究；2）以建立并发展人工智能技术为导向的类脑研究。

 

具体研究框架为脑科学研究指明方向。2017 年四部委联合印发《“十三五”国家基础研究专项规划》明确提出了脑与认知、脑机智能、脑的健康三个核心问题。目前的布局可用“一体两翼”来概括，即以研究脑认知的神经原理为“主体”，其中又以绘制脑功能联结图谱为重点，而研发脑重大疾病诊治新手段和脑机智能新技术为“两翼”。

 

地方也重视并出台脑科学和类脑科学的相关政策。

 

 

四、产业链分析

 

从脑机接口产业链来看，上游主要包含电极、算法、BCI 芯片等软硬件设备，中游为脑机接口相关企业及合作伙伴，下游为应用领域，多集中于科研设备和医疗健康领域。

 

 

1.上游设备： BCI 芯片和算法为核心技术壁垒

 

脑机接口为新兴行业，技术体系主要分为硬件层和软件层。硬件层包括脑电采集设备和外控设备。脑电采集设备包括核心部件和器件、电极、BIC 芯片、电源和材料；外控外联设备包括机械臂、仿生手、无人机等。软件层包括生物信号分析、核心算法、通信计算和安全隐私。脑机理认知方面一定程度上也属于软件仿真和实现的重要方面。随着对脑机理的不断认知，采集获取的数据量越来越庞大，未来将陆续面临数据压缩算法和存储技术，以及高通量高速数据无线传输等方面的挑战。此外，基于脑电的信息认证及信息安全、隐私保护也将是软件层重点研究和解决的问题。从上游来看，BCI 芯片和算法为核心技术壁垒。

 

 

1）BCI 芯片

 

BCI 芯片涵盖模拟、数字、通信多种功能，中美角力高端芯片设计。目前 BCI 芯片主要有通用芯片和ASIC 两种方案，通用芯片通常使用TIADS1299+ST32MCU+配套电源管理芯片+蓝牙/私有协议芯片等方案组成模组，而为了实现更高性能/更低功耗，特别是对于侵入式/半侵入式方案，需要研发定制ASIC 混合信号处理芯片。目前 Neuralink、复旦大学、布朗大学等，设计了自己的 ASIC 芯片。

 

 

BCI 芯片需要同时实现高集成度、低功耗、高稳定性，尤其是对于侵入式脑机接口而言，具有极高的设计和工艺门槛。①BCI 芯片模拟电路设计挑战大，主要体现在 AFE 对噪声容忍度极低、ADC 的超高精度、多通道、低噪声；②低功耗是脑机芯片的核心难点，其中电路模块单通道平均功耗在微瓦数量级，需要权衡功耗和引入噪声，此外高效的电源管理电路十分重要，包括无线能量传输等新技术的使用；③无线传输成为未来 BCI 芯片的主流通信技术，目前主要使用的为蓝牙或私有协议通讯，对于高集成度、低功耗也有非常高的设计要求。

 

2）算法

 

在信号处理环节中，特征提取和识别分类的主流方法是机器学习，目前业界正在尝试深度学习以期提高计算速度和分类正确率。两种方法各有所长且适用场合不同，无法相互替代。

 

无论是机器学习还是深度学习，算法模型的建立和训练都需要大量脑相关数据支持，当前算法模型的一大难点是底层数据采集不够，没有足够庞大的数据训练集来提升模型精度。增加底层数据收集是算法进步的关键点。从具体路径来看，可以通过与基层医疗机构合作收集基层患者脑相关数据，从而构建脑疾病病理数据库，利用增量数据实现算法的动态更新，不断提升脑疾病算法模型精度，增强疾病诊断能力。

 

2.下游应用场景：脑机接口技术市场应用广阔

 

脑机技术能提供多种功能，主要分为五类：监测、替代、改善/恢复、增强和补充。围绕上述五大功能，脑机接口有覆盖面较广的下游应用领域。医疗健康为脑机的主要应用场景，在未来扫清伦理、技术成熟度等障碍之后，将逐渐渗透娱乐、智能家居、军事和其他领域，成为人机交互的重要形式之一。

 

 

1）医疗健康领域

 

脑机接口技术在医疗健康领域有广阔的应用前景，是目前脑机接口最大的市场应用领域，也是增长最快的领域，主要集中在“监测”“改善/恢复”“替代”和“增强”四种功能中。脑机接口技术可以直接实现大脑与外部设备的交互，跨越常规的大脑信息输出通路，在医疗健康领域应用场景广泛。同时，随着现代医学对大脑结构和功能的不断探索，人类已经对运动、视觉、听觉、语言等大脑功能区有了较为深入的研究，那么通过脑机接口设备获取这些大脑区域的信息并分析，在神经、精神系统疾病的体检诊断、筛查监护、治疗与康复领域拥有广泛的应用。

 

 

2）娱乐领域

 

在娱乐领域，脑机接口呈现出与玩具、VR/AR 结合的发展特征，出现脑控小车、脑控 VR/AR 等产品，还可以作为更加沉浸的“元宇宙”入口。美国科技公司 Cognixion 在 2020 年发布了基于脑机接口的 AR头显，可在屏幕、游戏、电话、办公影音等多个场景实现沉浸式体验。云睿智能（EEGSmart）开发出了基于脑机接口技术用一年操控的意念无人机 Udrone。

 

目前脑机接口游戏产品主要以评估专注力为主的初级游戏为主。游戏模式相对简单，与移动游戏产业最初的“捕鱼”“切水果”模式类似。

 

 

3）教育、智能家居、汽车等领域

 

教育领域：脑机接口技术在教育领域的应用包括注意力监测、压力监测、教学设计、智能学习和记忆增强，甚至会颠覆现有教育模式。关于 BCI 对于教育行业的实验，根据数值表明，BCI 对于阅读障碍、多动症等儿童的治疗是有效的。同时清华大学心理学系和教育研究院联合团队研究发现，数学期末考试中可以记录到与学生数学焦虑特质显著相关的神经生理标志物，基于脑机接口技术和神经反馈技术，可以通过调控该神经生理标志物缓解和改善学生的数学焦虑。

 

其他领域：被动式脑机接口技术在应急管理部门、安防、电力、铁路、交通等行业也具有广阔应用前景。其中疲劳监测是热点方向。澳大利亚的 SmartCap 公司生产的智能帽可实时采集驾驶员（尤其是采矿、物流、客运等专业司机）的脑电信号并分析，从而判断驾驶员的疲劳状态。

 

 

3.国内相关公司梳理

 

工信部未来将重点培育脑机接口，产业链有望打开全新市场，相关概念股梳理如下：

 

五、未来展望

1.未来全球脑机接口产业产生经济规模将达 700-2000 亿美金

 

根据中国电子技术标准化研究院的《脑机接口标准化白皮书 2021》，2019 年全球脑机接口市场规模约12 亿美元，预计 2027 年达 37 亿美元，CAGR15.5%。目前脑机接口主要以非侵入式为主，用于诊疗康复领域，其中医疗保健领域占比 62%，剩余为疾病治疗领域。脑机接口技术的发展将撬动医疗健康、教育、游戏甚至智能家居行业，麦肯锡《The Bio Revolution Report》预计未来 10 到 20 年，全球脑机接口产业产生经济规模达 700-2000 亿美金。

 

2.商业落地将以“康复医疗”作为行业标杆，并形成“1+N”百花齐放的产业新格局

 

当下脑机产业尚未成体系，企业、研究机构大多自给自足，场景覆盖面较窄。随着技术愈发成熟和资本的持续入场，目前在康复医疗已然成为主要市场，随着技术的推进和医疗商业化的奠基，有望推动脑机接口+N 个行业的深度结合。

 

未来 10 年间是脑机接口高速发展的 10 年，全球多家脑机技术创业公司崛起，商业发展潜力巨大。创新技术将推动了市场应用的想象力，未来脑机接口不再单一出现，而是与商业生态系统共进退。以康复医疗为标杆，脑机接口将落实在多行业生态中。

 

总体来说，脑机接口技术具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。未来，随着科技、人口和市场等因素的变化，脑机接口技术将会得到进一步的发展和壮大，产业链相关企业有望持续受益。

 

风险提示：产业政策推动和执行低于预期、核心技术的迭代风险等

 

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