在可预见的未来，人类将会以怎么样的方式完成与这个世界的互动？当人类对大脑的开发进一步深化，又将会有哪些奇妙的现象出现？人类的思维与创新能力，最终将推动我们到达一个什么样的层次？
近年来，世界各国逐渐重视脑科学研究，一批脑科学相关科技规划在全球范围内陆续落地。越来越多的科学家认为，未来人类智能将与机器智能逐步融为一体。在充分发挥机器的存储与运算能力的基础上，融合人脑的思维与创新能力，最终将推动人工智能发展至脑机智能融合的阶段。而实现脑机智能融合的关键技术环节之一，是实现人脑与机器之间的信息交互，即脑机接口技术（Brain Computer Interface, BCI）。
所谓脑机接口，是指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的交流与控制通道，从而实现大脑与外部设备的直接交互。值得期待的是，随着神经科学、生物兼容性材料、传感器、大数据和人工智能等技术的进步，以及以Neuralink、博睿康等一批国内外专注于脑科学的创新公司为代表的全新研究力量的加入，脑机接口技术已经进入了快速发展阶段，尤其是在信号获取和处理、解码算法和系统实现等关键技术领域取得了很多突破性进展。
本篇文章，即试图从脑机接口技术的发展脉络讲起，带你一起速览脑机接口50年来的演变逻辑与发展趋势。
科学幻想阶段
20世纪70年代至80年代初
自从近100年前，德国医生汉斯·贝格尔（Hans Berger）在病人头部测到极为微弱的电流继而发明脑电图这一医学史上里程碑事件之后，人类对于大脑的研究便从未停止。但“脑机接口”这一专业术语，却是在20世纪70年代才被提出。
1977年，加州大学洛杉矶分校的雅克·维达尔（Jacques J. Vidal）开发了基于视觉事件相关电位的脑机接口系统，通过注视同一视觉刺激的不同位置实现了对4种控制指令的选择，这才是脑机接口（BCI）一词首次被正式的提出及应用。
从这一事件到20世纪80年代初期，被认为是脑机接口技术发展的*阶段：科学幻想阶段。受限于当时的技术条件，这一阶段的脑机接口研究更多的是人类对于大脑探索、对于未来的浪漫畅想，并未取得太多明显的进展。
但显然，这一起点很重要。经过多年的研究，我们现在已经能够对脑机接口做一个正式的定义：何为脑机接口（BCI）？
传统或狭义的BCI，主要是指输出式脑机接口。即，利用中枢神经系统产生的信号，在不依赖外周神经或肌肉的条件下，把用户或被试的感知觉、表象、认知和思维等直接转化为动作，在大脑（含人与动物脑）与外部设备之间建立直接的交流和控制通道。其目的，主要是为疾病患者、残障人士和健康个体，提供可选的、与外部世界通信和控制的方式，以改善或进一步提高他们的生活质量。
上图可以比较形象的说明输出式脑机接口的运行逻辑。大脑向外部设备输出通信或控制指令，并把结果通过神经反馈给用户，形成闭环以调节其脑活动信号，从而提升脑机交互的性能。
与之相对应的，是输出式脑机接口，即，由外部设备或机器，绕过外周神经或肌肉系统，直接向大脑输入电、磁、声和光的刺激等或神经反馈，目的是调控中枢神经活动。常见的深部脑刺激（DBS）、经颅磁刺激（TMS）、经颅直流/交流电刺激（tDCS/tACS）、颅超声刺激（TUS）等都属于此类。
输入式脑机接口系统示意图
不管是输出式还是输入式，实际都属于广义上的脑机接口，它们都由神经反馈构成交互式的闭环系统，差别只在于主要的信号流向。现阶段的脑机接口研究与应用，以输出式为主。
科学论证阶段
20世纪80年代至90年代末
20世纪80年代到80年代末，则进入到了脑机接口发展的第二个阶段：科学论证阶段。在这期间，来自美国和欧洲的少数先驱研发了*实时且可行的脑机接口系统，并定义了几种主要范式，实现了脑机接口技术真正的破冰。而他们定义的这些范式，至今仍在采用。
例如1988年，L.A. Farwell和E. Donchin提出了最著名并且广泛使用的脑机接口范式，即“P300拼写器”。尽管基于该范式的系统在当时仅测试了健康受试者，但研究结果表明，这个系统有望帮助严重瘫痪患者与环境进行通信和交互。实际上，脑机接口研究最初的主要驱动力，正是期望将其用作运动障碍患者的新型辅助技术，尤其是对于那些可能无法使用其他任何替代方案的患者，至今仍然如此。
也是在1988年，Stevo Bozinovski等人报道了利用脑电alpha波来控制移动机器人的研究，首次实现利用脑电控制机器人。此后不久，美国和欧洲的研究者都开发出了基于感觉运动节律的脑机接口系统，通过向用户实时反馈感觉运动节律活动，训练用户学会自我调节感觉运动节律的幅度，从而向上或向下移动小球。
与此同时，Gert Pfurtscheller等人开发了另一种基于感觉运动节律的脑机接口，要求用户明确地想象左手或右手运动，在机器学习模型中，这些运动想象被转换为计算机命令，由此定义了基于运动想象（MI）的脑机接口。
1992年，Erich E. Sutter提出了基于视觉诱发电位的脑机接口系统。在该系统中，Erich E. Sutter设计了8×8拼写器，利用从大脑的视觉皮层采集到的视觉诱发电位，来识别用户眼睛的注视方向，从而确定其在拼写器中选择的符号。这是基于视觉诱发电位的脑机接口范式首次被应用于临床应用，帮助肌萎缩侧索硬化症患者以高于10个单词/分钟的速度向外界传递信息。
实际上，除了上述知名的脑机接口研究外，脑机接口技术发展的第二阶段中，还有一些较少受到关注，却颇有意义的研究成果。例如，Jose Principe等人开发了基于事件相关电位的脑机接口系统、Grant R. McMillan等人提出了基于稳态视觉诱发电位（steady-state visual evoked potentials，SSVEP）的脑机接口等。
技术爆发阶段
21世纪以来
让瘫痪患者通过脑信号控制的机械外骨骼重新燃起运动的希望，带上特定的设备就能通过意念控制游戏中的场景变幻与角色动作，甚至这一操作、这一场景的主体都不必是人类，在“科学狂人”马斯克的演示中，猴子已经可以通过大脑来控制计算机……
以上诸场景，皆出现于21世纪以来脑机接口的技术大爆发时代。
进入21世纪以来，人们对于脑机接口的关注开始主要聚焦于实现脑机接口的技术路线，并不断推动脑机接口的应用落地。脑机接口发展成为一个研究领域，越来越多研究人员的加入推动了脑机接口迅速发展。
新型脑机接口实验范式也相继涌现，如听觉脑机接口、言语脑机接口、情感脑机接口以及混合脑机接口等；先进的脑电信号处理和机器学习算法被应用于脑机接口，如共空间模式算法、xDAWN算法等；新型脑信号获取技术相继应用于脑机接口研究，如功能磁共振成像测量的血氧水平依赖信号、功能近红外光谱测量的皮层组织血红蛋白浓度被用于构建非侵入式脑机接口。
此外，单个神经元的动作电位以及皮层脑电被用于实现侵入式脑机接口系统，针对非人灵长类动物和临床患者的侵入式脑机接口研究不断推进。
与此同时，早期开发的脑机接口（如基于P300和视觉诱发电位的脑机接口）的性能得到了明显提高，并进行了初步的临床试验，验证了这些系统能够被用于治疗或者改善肌萎缩侧索硬化症、 脑卒中以及脊髓损伤患者的生存状况。
最近10年间，脑机接口研究的规模和范围进一步急剧扩大。
2013年，全球*专门针对脑机接口领域的学术期刊《脑机接口》杂志创刊，并于2014年出版了*期。2015年，国际脑机接口协会成立，旨在促进研发使人们能够通过大脑信号与世界交互的技术；2018年，第7届国际脑机接口会议举办，吸引来自221个研究团队或组织的432名研究人员参会。
一方面，消费级脑电传感器和脑机接口系统问世并进入市场，免费开源的脑机接口软件也不断更新，脑电信号处理算法的性能得到显著提高，产业界提出了脑机接口人因工程，尝试从用户层面（即用户体验、心理状态、用户训练）提高脑机接口的满意度和实用性。另一方面，脑机接口技术的临床应用备受关注。它不仅被用来作为严重运动障碍患者的辅助通信和控制方法，还被用来帮助运动障碍群体恢复丧失的运动功能。
脑机接口技术的快速发展也逐渐激发了其他领域的强烈兴趣，例如人机交互、智能系统和工效学等，尤其是脑机接口技术被证明可以用作科学研究的新工具。目前，脑机接口技术的应用范围已经远远超出了临床医学的范畴，被拓展到情绪识别、虚拟现实和游戏等非医学领域。
近期，科学界相继提出了多种脑机接口新范式，例如被动脑机接口、协同脑机接口、互适应脑机接口、认知脑机接口、多人脑-脑接口等。更多脑机接口新范式的涌现，扩大了脑机接口的应用范围，并进一步推动了脑机接口技术的发展。
第三阶段的脑机接口技术呈现两大明显的发展趋势。
*，以非侵入式脑机接口为主，侵入式脑机接口进展较快。脑机接口技术的研究始于非侵入式脑机接口，早期也主要集中于非侵入式脑机接口。进入21世纪以来，随着神经科学、计算科学、材料科学等多元学科的进步，侵入式脑机接口研究迅速升温，取得了较好的展示效果，性能提升明显，正朝着小型化、便携化、可穿戴化及简单易用化方向发展。然而，由于现阶段的非侵入式脑机接口技术应用风险和成本很高，占主导地位的仍然是非侵入式脑机接口的研究与应用。
第二，以医学领域应用为主，非医领域应用发展迅猛。脑机接口技术的应用主要集中于医学领域，但脑机接口在非医学领域的应用发展迅速，尤其是在增强正常个体感知觉和认知、娱乐游戏、汽车和机器人行业。
