启泰网脑机接口技术落地，广州科学家用它控制轮椅、训练专注力

　　开篇语：AI已大规模应用于医学健康领域启泰网，并形成了快速成长的医疗产业新赛道。但AI走进医疗界，不等同于“让AI帮你看病”。

　　AI的加入，对于患者、医生、医院、企业意味着什么？南都健闻带来医疗界的一线走访。

　　人工智能发展迅猛，如果它和人脑能“无缝对接”、合作无间，人类的睡眠障碍、抑郁焦虑情绪，是不是可以得到AI的即时监测与及时干预？如果搭配上智能硬件，肢体障碍人士是不是可以获得科幻电影般的“智能轮椅”甚至“智能骨骼”？

　　实现这些目标，是众多脑机交互科学家们的终极理想，也是目前探索前行的方向。

　　在广州，由华南理工大学教授李远清带领的琶洲实验室脑机智能研究中心，正在脑机交互研发领域探索前行，是国内研发“非侵入式”脑机交互技术的领头羊团队。

　　李远清团队目前已实现了轻量级的脑电信号采集与可视化转化，在专注力训练、促眠训练、晕车晕船缓解等领域发挥出了显著的“加成”效果，即，通过脑电信号分析，给出可视化、量化的效果反馈，提升训练与治疗的有效性；配合外部智能硬件，还能实现对轮椅、病床等智能设备的控制。

　　完成上述功能的关键，是该团队研发出的“多模态脑机AI头环”。这是一条窄长的“发带”样头环，内侧有若干个电极，戴上头环后，电极贴在额头上，可以对人的脑电信号进行采集和发送，之后，通过后台系统的信号放大、读取、去噪、翻译、分析等处理，就可以对脑电信号变化进行分析与反馈；

　　如果接通各类外部设备，同时配合眼电信号、头动信号的采集和分析，就可以实现“脑机对接”，更准确地控制外部设备。这个过程，就是李远清团队提出的“多模态脑机接口”，也是该团队的核心技术之一。

　　今年5月，南都健闻记者在华南脑控（广东）智能科技有限公司（以下简称“华南脑控”）实地体验到了一系列“脑机AI”产品的神奇之处，并对琶洲实验室常务副主任、脑机智能研究中心主任，华南脑控主要负责人李远清教授进行了访谈。

脑机接口正念冥想系统

　　戴上脑机AI头环后，打开手机上的相应APP，头环即可采集脑电信号，体验者可选择不同的可视化场景进行正念冥想训练，比如夜晚的篝火。

　　当体验者大脑越放松、注意力越集中，篝火就越旺盛、明亮，在这个过程中，系统还会生成一个量化分数，以评估使用者的大脑放松或注意力集中程度，状态越好，分数越高，这个分数也可以为下次训练做量化参考。

　　据介绍，这套系统可以进行抑郁、焦虑情绪、睡眠障碍等精神心理问题的监测和干预，还对晕车晕船的预防和缓解有效果，对青少年儿童的专注力训练也有效果。

　　据了解启泰网，目前我国市场上已有类似的“正念冥想”疗法相关软件或培训课程，华南脑控该产品的特色是可以采集脑电信号并精准分析解码，对治疗效果进行量化反馈。

　　据介绍，目前该产品已进入市场开始销售。在国外市场，缓解精神心理问题的“正念冥想”疗法认知度高、接受度高，脑机接口正念冥想系统去年进入美国亚马逊平台销售后，接受度比国内市场更好，用户好评度排在同类产品第一位，今年，产品也进一步进入了英国、德国市场进行销售，还计划进入日本市场。

　　在国内市场，相对于C端消费者，机构单位对于该产品的热情更高。比如，心理咨询机构、学校的心理机构、大型企事业单位，都可以借助多台设备带领多人一起进行心理放松，并根据实时训练效果进行方案调整。

　　为此，华南脑控一方面在推进专注力训练产品的医疗器械注册申请，一方面在与多家医疗机构、心理咨询机构、教育单位展开科研合作，在学生心理健康、专注力训练、创业教育等方面进行探索。

脑机AI智慧病房、脑机AI智慧轮椅

　　脑机AI智慧病房系统，不仅有脑机AI头环，还配备了平板电脑、智能护理床等智能硬件。

　　患者头戴脑机AI头环，面向平板电脑，通过目视平板电脑上的相应按钮，配合简单的转头、眨眼等动作，头环采集脑电信号、眼电信号、头动信号，患者就可以操作病床背板升起、放下，或者控制病房的窗帘、电灯、空调等的开关。

　　怎样保障AI识别人体动作的准确性？背后需要算法的保障，“比如，虽然是简单的眨眼动作，但人会有自然的眨眼，所以团队通过算法，把自然的眨眼动作给过滤掉，以提高它辨识的准确性”。

　　脑机AI智慧轮椅的原理与智慧病床类似，在头环之外，智能轮椅上加装了一个平板电脑，体验者坐上轮椅后，可以通过眨眼动作启动轮椅，用转头的方向来控制轮椅的前进方向，也可以用目视、眨眼的方式触发平板电脑上的相应控制按钮，实现前进、后退、加速、减速等功能。

　　脑机AI智慧病房、脑机AI轮椅等产品，可以面向肢体残障、脊髓神经损伤、中风、渐冻症等肢体障碍人士，也在进行医疗器械注册申请。

　　据介绍，它们目前已进入中山三院、广东省工伤康复医院、广州市脑科医院、山东滨州欣悦康复医院养老社区等单位开展临床试验。

访谈

AI的深度学习能力让脑机接口技术受益

　　南都：穿戴式头环采集脑电信号的原理是什么样的？启泰网

　　李远清：我们的身体有生物电活动，只不过非常微弱，比如，我们的手一捏，肌肉紧缩就会产生肌电。反映心脏活动的有心电图，而反映我们脑部活动的就是脑电信号，我们把脑电信号采集到之后，就可以去挖掘其中有用的信息。

　　我们现在使用的技术，就是利用外接在头部皮肤上的几个电极来采集脑电信号。理论上来说，使用的电极越多，挖掘的信号就越多，但落地到可穿戴设备上来，必须要做到使用方便，所以我们把采集脑电信号的设备做成了环状，只使用了数量有限的电极。

　　2002年开始，我就把研究方向定位在脑电信号的采集与处理上，20多年来，我们已经在脑机接口相关技术上产生了多项突破，2019年，我们开始将科研成果进行产业化转化。

　　南都：目前华南脑控的脑机交互应用产品有哪几类？

　　李远清：一类是有控制功能的产品，包括脑机AI鼠标，脑机AI轮椅，脑机AI智慧病房，主要面向运动障碍群体，或者是需要保护手和颈椎的人群，用脑电信号加眼球和头部运动信号来控制轮椅、鼠标，或者病房设施。

　　另一类是心理健康类产品，可以理解为，我们的头环搭配软件，可以让人脑的脑电活动可视化，搭配上科学的正念冥想训练、专注力训练、促眠训练、改善情绪、防晕车晕船等视听课程或视听资源，让这些训练能实现效果的即时反馈，这些改善训练就会更有效、更有趣、更易于评估。

　　目前，我们基于额头部位的脑电信号，就可以做出很多产品，我们还在做一些更复杂的，比如在头皮有头发的区域布置多几个电极，也可能挖掘出更多东西。

　　南都：目前的应用产品中，对抑郁症、晕车晕船的干预效果，有没有数据支撑？

　　李远清：我们有很多实验数据来支撑，还在不断地做研究。比如对于晕车晕船的效果，我们做了170多个人的晕车实验，50个左右的晕船实验，缓解效果是非常明显的。

　　南都：人工智能、大语言模型的发展，对于脑机交互技术的发展有什么样的影响？

　　李远清：脑机交互技术，也叫脑机融合、脑机接口或者脑机协同，是一个国际前沿的领域，它也可以看作是人工智能的一种新形态。它把人脑和机器连为一体，相当于把人脑的智能和计算机的智能融合了，是一种混合智能。

　　现在的人工智能发展出了大语言模型，目前大语言模型在脑机接口里用得不多，但它可以成为一个方向。

　　不过，这一波人工智能浪潮带来的深度学习、转接神经网络这些工具，为脑机接口技术带来了很大的好处，我们可以用上新的工具、新的算法，提升系统的性能，提升各种检测和识别的准确性。

　　另外，过去我们建脑机接口的模型，往往需要用用户自己的数据来训练，这其实给用户带来很多不便，但有了现在的算法模型后，就可以免去这一步。

　　南都：华南脑控做的是非侵入式的脑机交互，它对比侵入式的脑机交互技术有什么样的优劣势？

　　李远清：脑机接口技术有两条路径，我们现在做的就是“非侵入”式的，用电极贴在头皮来采集脑电信号，它的优点是方便、成本低、安全性强，用户更容易接受；缺点是信号质量相对较差，这也正是我们在研究中要攻克的难题。尽管存在这个难题，但非侵入式的脑机交互发展得也很快。

　　非侵入式的脑机接口还有其他的途径，比如核磁共振、脑磁技术、近红外光学成像等，都可以做到对大脑没有伤害，但目前最接近落地、有产品出来的，还是基于脑电的接口技术。

　　另一种路径是“侵入式”脑机接口技术，以马斯克的Neuralink侵入式脑机接口为代表，这种技术是把电极植入到大脑皮层里，这就需要做手术、有风险，长期风险也有待验证，它的优点是信号质量高，因为它提取的是直接的神经细胞活动信号，它的应用前景也非常广阔，特别是对于重大脑疾病、疑难杂症，现在已经有不少案例在报道，比如难治性抑郁、强迫症、帕金森综合征等，都有一些尝试。

　　还有一种是介于侵入式与非侵入式之间的技术，比如一种叫做半侵入式的脑机接口技术，它是把电极贴在大脑皮层的表面，对大脑的伤害更小，但也需要穿过颅骨。

　　南都：脑机交互应用产品的推广中面临的困难有哪些？

　　李远清：我本人是高校中的研发人员，我们队伍的研发能力都很强，但研发到产业化之间还有巨大的鸿沟，包括市场培育和产品推广等方面，国内这方面的市场还没有发展起来。

　　另外，我们健康领域的产品，要进入医疗机构的话，需要进行医疗器械注册，这对我们来讲比较困难，手续复杂、周期长，而且市场上同类产品的先例很少，但我们正在申请过程中，预计进展较快的是青少年注意力训练领域的产品。

　　南都：目前的脑机交互产品，距离科幻电影中的“人机合一”有多远？

　　李远清：要达成无缝的“脑机融合”，像阿凡达电影里一样？这是我们的一个梦想，目前当然还差得远，但实现的可能性是有的。

　　我在这个领域做了20多年的研究启泰网，刚开始和现在是天壤之别，现在的技术进步很快，一些简单的事情已经可以实现人机融合，以后我们会继续向这个方向前进，在努力的过程中，一定会有新的成果不断涌现，机器和人脑的连接会越来越紧密。

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