“十五五”规划建议点名，马斯克、奥特曼纷纷押注，脑机接口为什么火？

用意念打游戏，靠意念来讲话，让脑电波控制机械臂、指挥无人机……这些曾经只存在于科幻电影里的场景，眼下却一步一步变成现实，此中奥秘，正是脑机接口。

作为正在兴起的产业，脑机接口既被我国的“十五五”规划点名，又被马斯克、奥特曼等国际科技巨头争相押注。脑机接口究竟是什么？为什么这么火？人类离人机融合还有多远？

本期“思路打开”节目对话岩思类脑首席科学家李孟，一起探讨这项热门新技术的当下和未来。

【对话/李孟&王慧】

**李孟：**大家好，我是李孟，现在在中科院和岩思类脑做脑机接口。

**王慧：**李总您好。我觉得您是做脑机接口的天选之人，先学计算机，再学脑科学。脑和机，集齐了。应该很少人有您这样的经历吧？

**李孟：**谈不上是天选之人，就是经历吧，当时也是懵懵懂懂。我一开始确实是学工科，学计算机的，做的博士课题也是图像处理。博士毕业之后就想做机器视觉，让机器有生物视觉，但是我发现这一路做下来，所学的学科跟生物一点关系都没有。我想去看看生物脑子里是怎么计算的，其实我小时候对大脑挺好奇的。于是我联系了美国的高校，去做神经科学的博士后，至此就算是从计算机跳到生物口了。

当时就是一个比较冲动、比较傻的行为，因为现在脑机接口的发展势头起来了，我们才说天选之子，但如果没有起来，历史可能就没有这波人了。

**王慧：**当时是2009年吧？2009年您在哈工大计算机博士毕业，那时候正好是互联网大爆发的时候，那时候去学脑科学，您怎么想的？

**李孟：**你现在让我说怎么想，我也说不出一个所以然，当时就是觉得，如果我想让机器拥有生物的特性，那我一定要知道生物是怎么来计算的，反过来才能推演到计算机里。当时就是奔着这么一个很天真的想法去做这件事的。

到美国之后，我用了几年时间才入门，因为计算机是工科，所有的思维习惯跟生物口的思维习惯都不一样，当时我用了很长时间去学脑科学。

有一次我开车遇到暴雨，等红绿灯时，挡风玻璃上的雨刷一直哗哗地刷，我的眼睛一会儿聚焦在挡风玻璃的雨滴上，一会儿透过雨滴去看红绿灯。我就想，要是让计算机来操作这种自适应的算法，要用多少行代码？

我当时就觉得，脑子实在是太厉害了，我们好像没有感知到我们的脑子有多强大。我就下决心一定要把它搞得清楚一点。

**王慧：**目前人类对于大脑的认识和开发程度怎么样？

**李孟：**说实话，我们对大脑的认识非常非常初级，我觉得还没碰到核心，所以我总说，目前我们做脑机接口是一个不完备的通讯系统。因为信息在大脑里编码成哪种脑电活动，这个过程的道理我们不是特别清楚。但是我们记录到了这些脑电，我们去猜测它们跟信息的对应关系。这是现在整个脑机接口领域在做的一件事。

反过来讲，我们对大脑的认识要怎么更进一步？第一步我们肯定要记录到它的原始信号，然后去反向去猜它。这种过程有点像破译古文字。当年人类创造这些文字的时候，他到底是通过什么样的规律去创造的？不清楚。但是我们得到了这些文字，比如古埃及、古巴比伦这些文字，我们根据当时的历史状态，根据当时人类的气候环境，去猜测这些文字的含义。

这和脑机接口现在有点像，我们不断去找到这些“文字”，去猜测它的含义，可以倒逼着我们去了解当时创建这个“文字”的原始过程。所以它是一个循环，是一个迭代的过程。我们通过脑机接口的开发去认识大脑，更了解大脑之后可以创造更好的脑机接口系统。它是融为一体的。

**王慧：**现在的脑机接口公司有一些偏重硬件，有一些偏重软件，有一些做全链。在您来看，脑机接口公司大概分为哪几类？岩思类脑又是在一个什么样的位置？你们主要是做什么？

**李孟：**首先，脑机接口是一个比较交叉的学科，它涉及到很多领域的知识，都放在一起才能做一个全系统。现在一般脑机接口公司都会说自己是全链条。但是如果我们仔细去看这些脑机接口的学术基因或者技术基因，大致能看到他们是从哪条线长起来的。

比如说，电极由做材料背景的专家来做，芯片、通信是信号与系统、生物医学工程这方面的专家来做。再比如，应用端做康复，要做一个灵巧手，做一个机械臂，需要有做机器人背景的专家来做。像我们做解码的，基本是从信息和计算的角度切入到脑机接口。

每一个领域都是脑机接口很重要的组成部分。大家会有自己的基底，自己的基因，自己的根在那，然后往上长，最后长成脑机接口的大树。所以，一家脑机接口公司，我们可以去看它最早的学术基因是什么，是材料、通信还是机器人，还是做信号、做计算机的？这样就能知道这个公司大致是干什么的。

我觉得这样的状态是好事，因为各个学科可以强交叉，但是未来肯定要细化。如果脑机接口变成一个很大的产业，肯定最终要细化到一个细分领域。比如说做材料的这些专家，可能他们创建的公司最后专注提供材料。其实做全链条挺难的。

**王慧：**听您这么说，我觉得有点像我们熟悉的新能源汽车，有些是做整车制造的，有些是做电池的，有些是做智驾的。

**李孟：**对，一旦一个产品变成了一个产业，或变成系统化工程之后，分工就会细下来。

**王慧：**为什么现在脑机接口领域的公司大部分喜欢做全链条？

**李孟：**一方面和大家的愿景有关，因为马斯克在做全链条，而且无论是电极，还是芯片，脑机接口归根到底是一个医疗器械，所以一定要确保全链条的品质，保证安全性、生物相容性。另外，我觉得从融资的角度讲，投资人比较喜欢听这样的故事：你会变成一个商业帝国，变成一个产业。我认为大家是出于这几方面的诉求从而想要做全链条，但我相信最后一定要细分的。

**王慧：**模块化。

**李孟：**对，肯定要走到那一步的。

**王慧：**如果模块化，岩思类脑是专注于哪个模块？

**李孟：**如果类比现在的人工智能，比如说英伟达做GPU，它提供硬件。另外，电力也很重要，现在核聚变行业起来跟这个息息相关。然后，OpenAI做基座模型，还有一些做垂类的应用。最后，AI如果是往具身智能上去实践，就还有机器人、机械狗这些外设。这跟脑机接口很像，我们如果类比这个产业的话，岩思类脑有点像OpenAI做ChatGPT。

我们想做一个核心的预训练算法来赋能这个产业，属于中间算法的基础层。我们希望未来做成像ChatGPT或者是类似于微软的这种操作系统，它是一个大家都会用到的基座软件，然后在上面产生各种应用，往下去适配各种硬件。

我们是从这一点出发开始做，往上游就向脑机接口里的电极、芯片去覆盖，往下游就是向各种应用场景去覆盖。

岩思类脑工作人员展示“脑控”机器狗 观察者网

**王慧：**你们的脑电大模型就相当于一个基座大模型的存在？

**李孟：**是的。

**王慧：**这是你们的核心技术或核心竞争力所在吗？

**李孟：**这是我们的核心技术，非常核心。首先，我觉得这个事必须在中国才能做，在国外是做不了的。

**王慧：**为什么？

**李孟：**因为（国外的）数据量达不到能够用AI模型去训练的体量。AI特别吃语料，没有语料就用不上这个技术，少量的语料根本谈不上用人工智能或者深度学习去做，它肯定会过拟合。（如果）我的训练样本就这么点，模型这么大，这模型根本学不了这些数据里面的分布，它必须有很大的一个数据池子，然后去建一个模型。如果说脑机接口领域有最核心的优势，我觉得这就是中国最核心的优势。

**王慧：**数据量是足够的。

**李孟：**对，有这个数据量之后，我们还要造出合适的模型。我们前期把这些数据整合起来之后清洗、训练，这是几年的时间才能做到的。所以我们觉得这个核心优势非常明显，而且我们抢先的身位也是几年时间的身位。我们是非常有信心的。

**王慧：**人形机器人领域现在特别强调数据，说数据采集非常难，进而影响到机器人的泛化能力了。数据采集在人形机器人领域都这么困难了，在脑机接口这个领域，脑电数据是不是更珍稀，更难得到？

**李孟：**对，我觉得你问的这个问题特别好。数据是数据，高质量数据是高质量数据，它是完全不一样的。我听说很多人形机器人企业会找志愿者戴着手套去采各种各样的动作，这些动作还要分到各种场景里。在有些场景采到很多动作之后，就不用再采了，但又要去开发新的场景。这种情况在物理世界里面是无穷无尽的。

脑科学也是一样。比如说，我们要专注于一些想要迫切解决的脑机接口功能，去做一些高质量的数据集，先在这些数据集下面进行部署。这些产品推向市场之后，在不同的任务下采集新的数据，然后再去造新的模型，这个轮子才能滚起来。

**王慧：**让飞轮转起来。

**李孟：**对，任何AI场景下都是一样，它要有飞轮转起来。我们首先要有好的数据，去造一个好用的模型。好用的模型产生一个好用的应用，这些应用再反馈数据，就是这么一个迭代的过程。

**王慧：**什么是好的数据？在脑机接口领域，怎么才能得到好的数据？

**李孟：**第一，在脑机接口领域，原始的脑电信号的信噪比特别好，所以现在脑电大模型训练的数据都来自于人类颅内的数据，就是脑子里面的数据。这个数据是比较金贵的，采集的成本也很高，只能在临床环境下采。

第二是数据的多样性。刚才你提到了泛化性，我们大脑的功能太强大了，它包含运动、语言、视觉、听觉、决策等各种功能。我们要设计范式，尽可能让这些数据涵盖更多的大脑功能。

第三，它（脑电）一定要适配到我们的模型里。脑电数据不像语言大模型，语言大模型前期得有自然语言处理，它有很长一段科研的积累，把这些语料变成模型、变成可以训练的Token，它有很多先验知识，但脑电没有。所以我们在设计这些范式的时候，就要考虑怎么能把它放在模型里，因为有的范式设计出来，就算采到脑电，也很难放到模型里，这些数据是我们近期内用不到的。

综合起来，数据要看三点：第一是量；第二信噪比；第三是可用性，对于模型训练的可用性。我们也是磨了好长时间找到一个折中点，采这样的数据来进行大模型的训练。

**王慧：**信噪比是什么意思？

**李孟：**比如说我们把大脑比喻成一个地球，大脑是地球的地核。再往上走，有一层颅骨，那就是所谓的地幔。最外面是地壳，地壳就相当于我们的毛发皮肤。电极采进去，探针越接近地核，信号的质量就越高，信号和噪声的比就越高，信号比噪声要强。要是在地壳上采，信噪比肯定是最低的。所以颅内的脑电数据比较金贵，我们一定要尽可能接近大脑。

**王慧：**你们脑电大模型的数据量现在是足够大的？

**李孟：**足够大。

**王慧：**在世界范围内是什么水平？

**李孟：**几个数量级的差别，比如我们现在有几百个病人（的脑电数据），其他（国家）可能只有个位数，大约是两个数量级的差别。

**王慧：**中国的病人量足够大？

**李孟：**我们叫做被试，就是参加我们实验的被试，相当于志愿者帮我们完善这个系统。中国的数据量是最大的，没有人可以比。

而且这个数据量的门槛也比较高，中国的数据是绝对不会给外国用的，当然外国的数据也不会给我们用，马斯克的数据我们也永远拿不到，所以这个门槛是在这儿的。我觉得要把这个核心资源用好。我们经常讲弯道超车，我认为没有什么弯道超车，只是我们找到了另外一条路。

全球首位植入Neuralink脑机接口设备的人诺兰・阿博（Nolan Arbaugh） 外媒资料图

**王慧：**足够多的数据就等同于足够多的信息吗？这可以画等号吗？

**李孟：**完全不可以画等号，你这个问题特专业。我不知道你有没有拨号上网的经历，拨号上网之前你会听到滋滋滋的声音，我们脑电记出来就是这种滋滋滋的声音。拨号上网之后，要经过一个调制解调器，就相当于把这些原始数据翻译成有效的信息，最后才能呈现在电脑屏幕上。图片、文字都是信息，滋滋滋的声音是信号。我们正在做的这个模型，就是怎么把这些数据变成有效信息，这里面有很多很多门道。我觉得我们跟其他同行差异度还是非常大的，因为我们深刻地认识到数据并不代表信息，我们要把信息提取率提到很高。

反过来有一点好处，比如我要提取同样多的信息，之前要在人脑里植1000根电极，如果我们的提取率提高了，就只要植入10根。甚至，如果我们可以在颅外以非侵入式脑电就可以解出这些信息的话，那就相当于把整个系统重建了，我们可以用算法反向赋能硬件。

我觉得这是很有意义的一件事。不然，侵入式设备植大脑的时间长了之后，它肯定会有风险的，因为毕竟大脑里有异物，而且它要穿透颅骨，穿透很多组织，有感染的风险。所以如果我们能在颅外做一些事，脑机接口就更容易推广到大众。

**王慧：**颅外会不会就像您说的，拿到的数据质量不像在颅内那么好？就像在地壳、地幔和地核不同位置收集数据，数据质量是不一样的吧？

**李孟：**不一样。再回到地球的比喻，我们有一根探针植入在地核里，有N个探针放在地壳上，它们同时记录。我建立起这种映射关系之后，只要记录在地壳上，就可以反推地核里在发生什么事。

**王慧：**这要算法足够好才能做得到吧？

**李孟：**对。

**王慧：**按照您的逻辑，只要算法足够好，模型足够好，就可以用更少的数据去解读出更多的信息。

**李孟：**是这样。

**王慧：**您觉得是能实现的？

**李孟：**肯定能实现。

**王慧：**我们再来看脑机接口的技术路径。根据接口方式的不同，脑机接口可以分为侵入式、半侵入式和非侵入式。非侵入式很好理解，无创，就像您刚刚说的，在地壳的位置上去做一些东西。那侵入式和半侵入式有什么不一样呢？

**李孟：**如何定义侵入式有两种概念，第一种概念是它进不进颅骨，有些人以此区分是否为侵入式，进颅骨了就叫侵入式。但现在我觉得大家广泛接受的是另外一套概念，就是电极进不进入大脑这个本体。

比如说，头皮下面是颅骨，颅骨下面有一层硬膜，硬膜有点像自行车的内胎，它会承受一定的压力，也保护大脑，它是大脑和颅骨之间的缓冲。硬膜再往下是蛛网膜，蛛网膜再下面就是大脑了。如果电极植入到大脑里，那就是严格意义上的侵入式。现在也有人说，我把颅骨打开，硬膜不破，把这电极贴在硬膜上，这样它就叫半侵入式。

大家可以这样去理解，在头皮里、颅骨里，但是不进大脑叫半侵入式；完全进大脑叫侵入式；不破坏头皮就叫非侵入式。

**王慧：**马斯克的Neuralink就非常坚定地选择了侵入式，就是进到大脑里面。美国还有家公司叫Synchron，他是用血管介入的方式，把电极通过血管放到大脑里面。我觉得这很像心脏支架手术，那它算侵入式还是半侵入式？

**李孟：**这叫介入式。它没有破颅骨，也没有进到大脑里，它是通过大脑的血管，就像你说的支架的方式。它通过血管的外壁去接收大脑的信号，其实就是用脑血管支架这样成熟的手术方式，把电极送进去，记录大脑的活动。

**王慧：**那这就等于四种了，侵入式、半侵入式、非侵入式、介入式。它们各有什么样的优势和不足？什么时候用这个，什么时候必须用那个？

**李孟：**优势和不足我们可以说，但什么时候用，因为现在还没有迭代完成，很难说在什么场景下用。

以侵入式脑机接口为例。它的优势在于，越往里走，越靠近信号源，信号的质量就越好，因为信号源就是大脑。而坏处从它的名字就能知道，它进到大脑里面，会对正常的大脑生物组织造成一定的破坏。而且不仅是大脑，颅骨、硬膜这些组织都会有破坏。

所以，选择哪种方式需要折中考虑。比如，现在严肃医疗更多选择侵入式脑机接口，如果是运动失能、高位截瘫或渐冻症患者，必须要通过脑机接口去弥补他运动功能的时候，就需要用侵入式。但如果是面向大众，很多用的就是非侵入式，因为正常人不可能随便开脑壳，除非未来开脑壳的代价极低，带来的好处极强，但这个需要一段时间。

未来这几个脑机接口的形态，它的界限在哪，其实很难说。我有一个原则，就是在满足功能的前提下，侵入性越低越好。比如像脑控《黑神话：悟空》，就完全没必要用侵入式去做，侵入式毕竟有术后感染的风险，可能有并发症，电极植进去，如果失效了还要拿出来。所以它有一系列的问题和代价存在，如果用非侵入式能解决问题，就完全没必要用侵入式。

**王慧：**你们现在是侵入式和非侵入式都有布局吗？

**李孟：**都有布局。

岩思类脑工作人员展示“脑控”《黑神话：悟空》 观察者网

**王慧：**比如侵入式，前一段时间我看到新闻说，你们跟华山医院合作，让10个受试者实现了用意念说话，这是怎么做到的？用到了什么技术？

**李孟：**这实际就是人工智能的技术。这些受试者他们是难治性癫痫病人，在治疗过程中本来就会植入电极，所以我们通过他正常治疗的实验窗口进行脑机接口的尝试，然后用人工智能从他的脑电里解出他要说什么话。

难点在于，第一，如何获取这些病人的临床脑电，这是华山医院的神经外科团队解决的。

第二，我们怎么才能把它解得准？因为是解中文，要把每一个字都解构成声母和韵母，去看它声母和韵母的准确率有多少，然后把它合成为一个字，再解出一句话来。

第三，要有泛化性。脑机接口很多语言解码是在一个有限集里，比如我让这个被试读十句话，之后我要解他读这十句话里的一句，这就是有限集。但我们想做的是泛化性，就像刚才你提到AI其他领域也有泛化性。我们用54个中文单字让参与者去读，但解的是整句话，一句话里面可以包含2000个汉字组成的各种组合，泛化性就体现在这里。我们整个训练的时间只用了100分钟，就可以达到2000字解码的泛化性要求。这是我们用大模型解决的一个很重要的问题，它不是在一个小的集合里去解这种分类问题，它往外扩张了。

**王慧：**解码的准确率高吗？

**李孟：**有一个病人，声母和韵母的准确率分别达到83%和84%，基本上他脑子里的想法我们全给解出来了。

**王慧：**这54个字是挑选了常用字？

**李孟：**常用字。

**王慧：**泛化出来的那2000个字也是常用字？

**李孟：**也是常用字。这就说到了中文解码比英文解码难。其实很多英文解码就是在解音标，音标有四十几个。中文就不一样，中文是声母乘以韵母的个数，再乘以音调的个数，就变成400多个。解的时候要是没有泛化性，那这套系统是用不了的。比如一个人只能完成婴儿的语言功能，他可以喊妈妈、饿了、走，就相当于变成一个很简单的分类问题了，他必须要泛化出去才能达到可用的程度。

**王慧：**您刚刚提到说他们训练了100分钟，是每一次都要先学100分钟？还是练了100分钟之后以后可以直接用？

**李孟：**是第二种情况，被试练习了之后，模型就学会了他的脑电和那2000个汉字之间的对应关系了。当然他的对应关系是通过声母、韵母导过去的，但他只要训练了之后，这套脑机接口系统就具备了这个功能。如果他再学100分钟，就可以解4000个字了。这种是不断往上叠加的，不是说每次都要重新训练。

**王慧：**也就是用得越多，准确率就越高，泛化性也就越强。

**李孟：**是，相当于给脑机接口一套学习方式，它可以在这个学习方式上不断扩充。

**王慧：**我看到有些不能讲话的人，他脑子里面想什么，这些字立马就能打出来。

**李孟：**对，未来就是解决失语症患者往外输出语言的功能问题。

**王慧：**非侵入式脑机接口，比如脑电帽，我看到你们也有一个非常出圈的应用——“脑控”《黑神话：悟空》，这又是怎么做到的？

**李孟：**这实际是脑机接口领域一个相对比较经典的范式，叫SSVEP（稳态视觉诱发电位）。人的眼睛看到外部世界的时候，他位于后脑勺附近的视觉皮层会起相应的脑电变化。我们屏幕上有虚拟按键，操作者看到这些按键的时候，我们要把激发的脑电变化精准地提取出来，再把虚拟按键的指令输回游戏系统；游戏系统再输出指令，就可以看到孙悟空轻攻击、重攻击、翻滚、躲避、变身。都是通过这个原理来实现的。

这个原理不是我们发明的，但之前在应用的时候有两个问题没有克服，导致没法打游戏，尤其是《黑神话：悟空》这种即时性的动作游戏。

第一是准确性，怎么更准确地找到微弱的脑电变化。比如八个虚拟按键，它的背景不能是游戏画面，必须是一个黑的屏幕，纯色的、静态的。如果背景是游戏画面，就会把它有用的信号淹没。

第二是连续性。打游戏必须要连续出招，而且要有一定的预判，要看对方的妖怪怎么跑，我要怎么跑，要轻攻击还是重攻击。之前SSVEP这套系统基本上要等个2、3秒钟才出一招，肯定是打不了《黑神话：悟空》。所以连续性也是我们算法优化的一个指标。

我们解决了这两个问题之后，就可以去操控《黑神话：悟空》了。

后来我们在《黑神话：悟空》的基础上，又做了一个更有意思的事，让一个人用脑机接口系统，另外一个人使用手柄，两个人对打。前段时间我们把这套系统搬去了浦江创新论坛，现场观众可以随机上台挑战。我们胜率是高的，这说明什么问题？说明我们在游戏场景，在特殊的应用领域里，脑机的操作效率可能已经比人类要高了。有点像当年的AlphaGo，当然他挑战的是世界冠军，我们还没有。但只是和普通人比的话，脑机的操作效率可能更高一些了。

现在脑机接口很火，但是大家手头其实没有一个脑机接口产品在使用，我们希望用这种方式把脑机接口带到大众的生活里。

2024年10月17日，广东广州，第136届广交会一展位的工作人员佩戴脑机接口智能仿生手与境外采购商握手。 东方IC

**王慧：**虽然我在你们实验室看到很多应用，但就像您说的，现在脑机接口领域最大的一个问题就是大家手上没有一款消费级的应用。你们所有的应用，包括脑电帽打游戏也还没有普及，为什么会这样？

**李孟：**首先，脑机接口毕竟是一个新兴的领域，特别新。国外脑机接口的研究有几十年，国内基本上是十年之内，2015年的时候国内还没有什么做脑机接口的。实验室有，但很少。

第二，我觉得脑机接口领域有很多资源投在了侵入式上，但侵入式有一个问题，它一定要拿到医疗器械证才能作为可以对外普及的产品，不然它就只能在科研领域做。现在还没有一款侵入式脑机接口产品拿到医疗器械证，意味着它还不具备去普及的条件。

至于非侵入式，一个主要的问题是之前的一些产品还没达到很好用的程度，大家不会掏钱去买。当然，也有冥想之类的产品，但这个领域比较窄。现在我们要做的是把脑机接口产品的功能性提高，让大家的可触及门槛降低。这时候才会有批量的产品推向市场。

总而言之，脑机接口产品之所以还没普及，第一是时间短，第二，侵入式产品大家短期内很难接触到，非侵入式产品大家对它的接受度还没有特别高。这个问题要靠整个行业一起来解决。

**王慧：**我们再来聊一聊脑机接口的发展和前景。从全球领域来看，中国脑机接口技术现在发展到什么程度了？比如说，它是一本书的话，我们是只翻了第一页、第二页，还是说我们序言已经结束了，或者说我们翻到百分之几了？

**李孟：**我觉得应该把它比喻成爬一座从来没有人爬过的山，这座山可能会非常高，现在我不确定是不是已经爬到了半山腰，但是这不代表我们在爬山过程中看不到好的风景，我们可以有很多产品。这座山到底有多高？我很难去判断。最终的山顶，我觉得是我们对大脑有了充分的认识。这是脑机接口和神经科学要解决的问题。

如果只说脑机接口，我觉得可能3到5年后，大家手头就会有很多好用的脑机接口设备。至于山爬到什么程度，我觉得随着我们的努力，对大脑的认识是在加速的，我们做器件的同事，做算法的同事，还有专门做AI、做类脑智能的同事，都在逼近这个山顶，我相信人类早晚会破了这个山顶。

**王慧：**就像您说的，爬山过程中风景会很好，但这可能要等到我们手上有产品的时候，普通人才能看到这座山上的风景。

**李孟：**对，我们就相当于爬山的人。我们希望把我们看到的风景拍下来发朋友圈给大家看。当大家手头都有这种脑机接口产品的时候，就相当于我们把山的壮丽景色传播给大家。

**王慧：**现在哪一些国家是爬得比较快的？中国大概在一个什么样的位置？

**李孟：**我觉得如果把这个领域比成喜马拉雅山，美国或者说欧美爬的是北坡，我们（中国）爬的是南坡。他们确实起步早，但是我们速度快，我们的速度非常非常快。尤其是国家层面，比如说七部门发布了《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》，还有产业界、投资界的高度关注，我们处于一个加速状态，我是非常看好的。

欧美有很深的学术积累，这是大家公认的。但是我觉得在某些领域，我们现在比欧美要强，例如在工程、应用、算法、数据方面领先，尤其是数据，我们比他强太多了。所以我非常看好未来，我觉得现在中国正在超越欧美，到后面会超得越来越快。

**王慧：**每次大家讲到超越的时候，都喜欢用弯道超车，您这个比喻特别不一样，一个爬南坡，一个爬北坡。

**李孟：**对，是这样的，所以大家见到的风景会不一样。

**王慧：**那各自有什么优势和不足呢？

**李孟：**以美国为例，他们脑机接口行业起步早，有更多的实验室，很早就在做这个事，这是欧美的优势。他们的劣势，首先是供应链，在生产能力上他们肯定是比不了中国的。第二，在应用端，包括美国食品药品监督管理局（FDA），很多欧美监管部门对脑机接口看得没有那么乐观。还有一点，他们的病人群体更少。

2023年5月，瑞士洛桑，荷兰截瘫患者Gert-Jan(中)借助脑机接口实现脊髓损伤后的思想控制行走。 东方IC

中国的劣势在于，之前的积累没有欧美多。但是现在我们有那么多之前在海外做脑机接口，做神经解码，做神经科学的人才回流，我觉得这个劣势在弥补中，而且我估计很快就赶上了。而我们的优势在于临床资源、供应链、生产能力，最重要是大家的勤奋程度。我觉得这一点很重要，我们可以用很多的资源，用很多的人力，大家抱着很大的希望，用很大的热忱做这件事，再加上国家的支持。所以我对中国脑机接口未来的发展是非常乐观的。

**王慧：**像您一样从国外回到国内做脑机接口的科学家现在很多吗？或者说越来越多吗？

**李孟：**做脑机接口也要看基因，比如说做材料的、做电极的，现在回来得非常多。光是今年我听到的新成立的脑机接口初创企业就应该有几十家。其实每一家企业背后就是一个从海外回来的人才，因为这些领域基本上都是依靠海外积累的一些知识。但是像我们这样做类似ChatGPT这种底座模型的，因为欧美没有这样的数据，所以他们之前也没有这样的积累。他们更多都是AI领域的，或者是纯神经科学的。

我们团队平均年龄27.4岁，当然这个数字不包括我，算上我可能要拉高一点。他们很多都是硕士、博士刚毕业，要不然就是原来学AI，学脑科学，一起在这里进行头脑风暴，交叉碰撞。我觉得再过几年，可能我们培养的人才还能反向输出到欧美。随着这个行业的发展，中国的人才优势会越来越显著。

上海在上海市科委的支持下，设立了上海脑机接口未来产业集聚区，其中有一个重要的目标就是做脑机接口的人才储备，这一点非常重要。因为我们寻找的这些人才现在很多是在国外，或者要通过国内C9等高校来积累，未来我们希望批量培养交叉型人才，赋能整个脑机接口。当你把它变成一个产业的时候，你会需要很多人才。

去年我们的招聘工作还很难做，但现在招聘工作特别好做。比如去年12月之前，大家也不知道脑控《黑神话：悟空》，你跟别人讲，别人会说：“哎，还有这么个领域啊？”那个时候如果你发现一个毕业生，他眼里放光，觉得这有意思，我愿意做，那我们就找对人了。

后来我们的声量大了，大家对我们的认可度比较高，现在来应聘的人也多了。这代表脑机接口领域得到大家认可，大家愿意参与到这领域。正循环起来之后，我觉得我们应该会在几年时间里把这梯队建立好。

**王慧：**脑机接口今年可以说是炙手可热，不管是政策、资本都在看向这个领域。另一方面，大国之间围绕科技的竞争也非常激烈，您认为，接下来脑机接口会不会成为大国博弈的一个非常重要的赛道？

**李孟：**这是必然的。今年的世界人工智能大会上，我发现大家主要有两个忧虑，第一是担心到2026年没有给大模型或者AI训练的高质量语料了，第二就是担心人类或者生物智能是不是要输给AI了？其实脑机接口都可以解决这两个忧虑。

第一个忧虑是没有高质量数据，我觉得可能是因为AI没有碰过脑电数据。大家都想做通用人工智能（AGI），目前宇宙中唯一公认的通用人工智能就是生物的大脑，而最强大的就是人脑，AI还没碰过这个，如果AI真想做AGI，我觉得肯定要到人脑里去找这种概念，人脑里最直接的信号就是神经电生理信号。我们已经意识到这第一个忧虑，但很多人还没意识到。

第二个忧虑就是生物是不是要输给AI了？我觉得这也可以用脑机接口去对抗。我们为什么会输给AI？AI到底比我们强在哪？AI的学习效率其实没有我们高，人类的小孩，你让他看猫的正面，下次猫背对着他，他也知道那个是猫。但你让计算机去学，它需要经过很多的训练，它的学习效率没有人类高，但它的好处在哪儿？它可以无休无止地训练，它没有代际，你只要把数据堆给它，把模型架构弄好，在GPU上就跑吧。

既然人类的效率比AI高，那咱们吃亏在哪？人类是代际的迭代，进化是用代际来完成的，一个小孩生下来，就像打游戏重新读档一样，之前的经验都没了，当然他脑子里会有一些环路的存在，他可以很快地学东西，但是他要重新开始学；等到一个人去世的那天，他这些经验就基本上就不见了。

但这些经验在哪呢？就在这些脑电活动里，如果我们用脑机接口的方式把这些脑电活动记录下来，在里面抽提它的特性，比如说我们记录到成千上万人的脑电活动之后，把它汇总在一个超级云端的大脑里，让它进行训练，那我们就打破了碳基生物只能用代际来进化的界限，可能生物智能就会很快地迭代，再用它迭代的智能去反向赋给我们每一个人类个体。我认为这就是我们能打败AI的很重要的一条路。

**王慧：**也就是说，一个人死了，但仿佛没死，他可以通过脑机接口的方式，实现所谓“站在巨人的肩膀上”，站在脑电数据上。

**李孟：**对，第一，一个人死了，他可以不死，因为他的脑电可以继续存在。马斯克经常讲这个事，他说人类要永生，我要把我所有的意识、记忆，通过脑机接口的方式移植下来。他讲的是第一步。

第二步是什么呢？不仅我没死，而且我的后代，我的孩子可以在我的脑电数据的基础上直接踩着我的台阶“进化”，那是完全不一样的。不知道我说这个大家会不会觉得太科幻了，是不是有点扯淡了？但确实是这样，只要我们打破代际进化的限制，我们生物智能可能会很快的变成另外一个状态。

**王慧：**现在我们看一个小孩聪不聪明，可能会看他爸妈智商高不高。爸妈很聪明，这小孩可能就会很聪明，但是小孩还要自己学习。那以后是不是他爸妈积累的这些知识，我可以通过一个什么东西传给这小孩，这是你爸妈留给你的脑电数据。

**李孟：**不一定是这种形式，不一定是我把知识直接灌到他脑子里，有可能是等他想要某种能力或者技能的时候，他问云端的生物大脑，就是那个不停迭代的大脑要，以某种方式直接得到这些技能，有点像现在我们用的大语言模型，我们问他一个问题，给你一堆答案。下次我们可能就不问语言模型了，去问脑电模型。脑电模型会根据这个小孩提的问题，当时的环境、语境、语气，像一个人一样跟他进行对话。这个时候就相当于我把生物智能抽提出来了，未来语言大模型可能会替换成脑电大模型。

**王慧：**越讲越科幻了，这个就像人机融合，马斯克2016年创立Neuralink之后，说他们认为到2028年，大部分的人类就可以和AI实现互联。今年8月，OpenAI的创始人奥特曼创立了一个公司叫MergeLabs，merge就是融合的意思，很清晰地指向了人机融合，您觉得人机融合是未来人类的一个发展方向吗？

Open AI创始人山姆·奥特曼 视频截图

**李孟：**我觉得是个必然的发展方向，这个不是我们选的，是因为AI太强大了，我们必须要和它融合。你要从悲观的角度讲，是这样的，它太强大了，我们一定要借鉴它。我们人类是很难接受和另外一个东西融合的。

**王慧：**对，还是个机器。所以怎么样的方式才能让大众普遍接受呢？是强行接受，因为其他人融合，所以我也要去融合，还是说有一种方式能让所有人或者大部分人接受这种融合？

**李孟：**我觉得是通过产品融合，有了好用的产品，大家都用起来之后就融合了。比如大语言模型，其实大家某种程度上已经跟它做了一定的融合。我们要查一些资料，或者想让它写个文字，就会去找它。这在某种程度上，在某些场景下，已经是融合了，脑机接口未来也是这样。在某些场景下，我们觉得它确实带来好处了，就自然会和它融合。

**王慧：**我们看到现在资本也在积极地进入到脑机接口这个领域，现在这个概念很火，大家聊得也很多，您怎么看这波资本的积极布局呢？

**李孟：**首先，资本进入对任何一个产业肯定是有促进作用的，无论它会产生多大的泡沫，泡沫它是一个周期，（泡沫）周期破了之后会有很多东西累积下来，就像就本世纪初的互联网泡沫一样，虽然泡沫非常大，也造成了很多不幸的事件，但是毕竟它会留下来很多可以沉淀下来的技术，导致了后来移动互联网的发展。我们国内信息革命其实也是从那波开始的，有很多人回国创业，像搜狐。所以资本进到某个行业里肯定是助推性更大，但不好的地方在于，当它很快、很高、很大量地进入之后，会导致鱼龙混杂。

**王慧：**资本的进入会不会让这个行业很快泡沫化？

**李孟：**我个人的看法，以美国为例，实话实说，其实没有很多家企业在做脑机接口，但是由于马斯克的光环太大了，导致大家觉得马斯克做的好像都很先进，大家都要跟。我觉得这轮泡沫跟这个有关系。首先，我承认它肯定有泡沫，因为脑机接口涉及到的领域比较多，现在有很多人进来做脑机接口。

**王慧：**国外，马斯克之外这次添了一把火的是奥特曼， OpenAI的创始人，他也入局了。感觉现在各行各业对脑机接口的热情都很高，都在纷纷地投入。

**李孟：**我觉得脑机接口火是必然的，这和资本投不投入没有关系。为什么？因为近几十年来科学发展基本上遇到瓶颈了，没有什么可突破的地方。但对于大脑，大家都觉得，第一，它太神秘了，比如现在所有的AI都是比和人脑对抗，那是所有的AI比我们人脑的平均水平，比一个脑子的水平。你想AI用了多少能量、多少资源在做？但只是比一个脑子，说明这人脑有多厉害。

第二，脑子就长在人身上，我们自己都没有办法理解这个器官的话，对于人类的好奇心是挺大一个挑战。所以这一轮大家都开始觉得研究脑子很重要。

第三，研究脑子之后会产生很多产业，对于经济发展、国家布局、国家安全都很重要。我们可以做脑机接口，可以做类脑智能；类脑智能可能会产生新的AI形态，导致能量降下来，功能升上去。

所以我觉得脑机接口火是必然的。我们能看到，资本也能看到。大家都进来之后，我觉得这是好事，只要我们踏踏实实地把脑机接口做好，未来我们可以用我们的产品或者我们的技术抵抗这种泡沫的周期。如果我们可以抱着长期主义的态度来做这件事，我觉得泡沫对我们来说是助推。但是未来，可能3-5年之后，大家会看到泡沫阶段性破掉的那一瞬间，那时候希望大家还对脑机接口抱有信心。

我相信脑机接口最后会服务人类。我们就做好自己一步一步的过程就行。我相信无论泡沫怎么起起伏伏，就跟海浪似的，反正我这块石头就放在那不动。就像我当年傻乎乎地从计算机到生物一样。我觉得我还继续傻乎乎地在做脑机接口。

2025年6月26日，北京，工作人员在第二届智能医工产业创新发展大会上展示脑机接口上肢康复设备. 东方IC

**王慧：**有一个知名的投资人叫陈天桥，他说脑机接口需要的是耐心资本，不能沿用互联网投资的套路，追求短周期、快回报。您认同他这个投资的理念吗？

**李孟：**我非常认同他这个理念，刚才讲了，一方面是认识脑，一方面用脑去控制外面的这些设备，它有很多未知的领域要探索，如果不是耐心资本的话是顶不住的。陈总是从投资人的角度来说要做耐心资本。

第二是热情，你要相信这个事，每天都在想这个事应该怎么才能做好？信仰很重要。

第三，你要相信这个前景。因为我觉得下一轮科技革命肯定跟大脑有关，是不是脑机接口？是不是类脑智能？我不知道，但是它一定跟大脑有关。那脑机接口就是一个撬动大脑的信息入口。所以我坚信脑机接口会抵住各种经济周期、科技周期，最终用耐心、用长期主义去做成一个对人类有益的事。

**王慧：**耐心资本四个字，您刚刚强调了两个字叫耐心，那后面还有两个字叫资本，资本是要赚钱的。您觉得资本需要有多耐心？是5年、10年还是20年？他们能耐得住吗？

**李孟：**我觉得这就跟爬山的比喻一样，他到底是希望上来拍一个朋友圈发出去就撤退，还是说他一直要陪伴我看到顶峰的风景。

耐心资本可能是阶段性的，有些爬珠穆朗玛峰爬到5千米就撤了，有的一直跟你到7千米，有的跟你到8千米，有的跟你到峰顶。所以每个阶段只要有资本相信长期主义就可以。我们也不可能要求一个资本要跟我一辈子，那不成结婚了吗？所以我觉得资本耐不耐心是相对的。就目前来看，我接触下来的一些脑机接口投资人都是耐心资本，不然他不会看这个赛道。因为现在有很多赛道可以挣快钱的。

脑机接口最后会变成什么样，我也不知道，但是我坚信它是一条对的路，所以只要有这种想法的，我认为这就是耐心资本。可能它会随着周期的起伏，有一天变得不耐心了，但至少它在现在这个阶段是耐心的。我觉得这就够了。

**王慧：**我们再聊聊政策，在资本加速进入的同时，政策也出了很多重磅利好的消息，这些政策包括对脑机接口、对未来产业，对人工智能的支持。您怎么看政策端的这些利好？

**李孟：**这个问题和前一个问题是结合在一起的，资本有时候要看政策的风向，是偏暖还是偏冷，政策端的利好催生了资本的关注。现在不仅七部门发文，上海也发布了《上海市脑机接口未来产业培育行动方案（2025-2030年）》，关于医疗器械，卫健委、医保局都发了相关的政策。所以大家就认为脑机接口可能是未来一个经济的爆发点、科技的爆发点。

政策的支持对整个行业来说都是强心针，投资人看到了就会进入到这个领域。所以我觉得最大的推动力还是国家。

国家已经认识到脑机接口的重要性，尤其是中国老龄化越来越严重，脑机接口的一个很大的应用场景就是神经退行性疾病。第一，这些疾病造成的经济负担特别重，病人的家人也要照顾他。第二，这类疾病是不可逆的，得上之后就逐渐恶化，现在还缺乏有效治疗手段，或者说手段很少，效果也不是特别明显。如果早期能用脑机接口技术把这些潜在的未来会患病的人筛出来，对他进行早期脑机接口神经调控的干预，或许就能解决这些问题。我觉得国家对这一点还是比较看重的。此外还有各种脑控设备、脑电资源。

2021年“中国脑计划”启动的时候，脑机接口布局的底层逻辑就是对标Neuralink，到了今年大家开始讲怎么变成产业，怎么落地，怎么实施，怎么让产品对老百姓有用，让大众可以使用。我觉得风向的转变代表国家把脑机接口当成一个前沿可落地的产业来做。

2025年10月，第十一届北京国际老龄产业博览会，老人体验认知障碍脑机接口进行检测。 东方IC

**王慧：**各种利好消息都在进入脑机接口领域。作为在脑机接口领域创业的科学家，您觉得政策可以重点关注哪些问题，或者说优先推动哪些问题的解决更有利于这个行业快速健康的发展？

**李孟：**我觉得有两点，第一是“加油”，第二是监管。

“加油”的意思是，国家可以加大投入脑机接口的基础设施建设，比如说我们要做器件、芯片、电极、算法、数据集的建设、算力的布局，这些要单纯靠企业或科研院所的力量来做，压力是很大的。这些基础设施建设在《上海市脑机接口未来产业培育行动方案（2025-2030年）》里其实布局了很多。相信随着它的实施，这个产业就会一点点建起来，包括集聚区也是这样的思考。

至于监管，脑机接口毕竟是和人脑打交道的，就是我们的所思所想，做的这些动作、交流、每一个决策，本质上就是脑电变化。这些脑电变化包含着我们大脑所有的运算，所以监管一定要强监管，不能让它出现任何伦理上的风险。

**王慧：**您刚刚提到监管这个问题，它其实涉及到了隐私，对于我们个人来说，大脑是我们最隐秘的一个部分了，当有一天脑机接口技术可以快速准确地读取到我大脑的想法，这是不是意味着我们人类的大脑会有被侵犯的危险？甚至说人类会不会被操控？

**李孟：**我觉得这是一个很经典的问题，任何一个新技术出现的早期都会碰到这样的问题，比如说移动互联网，当时也有人问是不是没隐私了？在大数据下，大家都是透明的，像皇帝的新装一样。问题的关键是你怎么用，是向善还是向恶？就像核能一样，可以毁掉一个城市，也可以给城市供电。所以我认为这需要很多人的智慧。在这个问题上我是很乐观的，人类每一次走到交叉口都选对方向了，不然现在咱们就不会坐在这谈话，人类已经消失了，是吧？只要在可控的范围内用这些技术，我觉得就不是个问题。

**王慧：**最后一个问题请您谈谈愿景，您对岩思类脑未来的发展愿景是怎么样的？对于脑机接口产业未来的期待又是怎样的？

**李孟：**岩思类脑有两个愿景，第一是用最前沿的科学做最大众的产品。一方面我们探索技术的前沿，另一方面我们一定要做落地的产品，把脑机接口技术带给大家，不要总是悬在空中。

第二，我们认为要弥合人工智能和生物智能之间的鸿沟，让所有的科技更好地服务于人类。无论是人工智能还是生物智能，它最终就是让我们人类的生活变得更好。

这就是我们想做的事，说白了，又要顶天，又要立地。

**王慧：**我们今天的问题到这里就结束了，再次感谢您。

**李孟：**谢谢。