问题——让“意念交互”从科幻走进现实仍面临多重挑战。脑机接口被视为新一代人机交互的重要方向，但非侵入式路线中，脑电信号微弱、易受干扰、个体差异显著，导致控制指令稳定性、准确率与实时性成为应用落地的关键门槛。如何在不伤害人体的前提下，实现可靠的意图识别与设备控制，是行业普遍关注的难点。 原因——在安全与便捷诉求下，无创路线成为重要选择。西北工业大学人工智能学院教授、博士生导师谢松云介绍，无创脑机接口通过电极采集头皮表面脑电信号，具有安全、可重复使用、操作门槛相对较低等优势，更适合走向公众和大规模应用。但正因采集的是头皮层信号，信息“含量”相对有限，必须依靠更精细的在线解码、建模与协同控制方法来提升可用性。为增强系统对不同意图的区分度，实验室常采用视觉刺激等方式，引导脑电特征产生可识别变化，从而将人的“关注目标”转化为可执行指令。 影响——应用雏形已出现，正从“能用”迈向“好用”。在神经信息实验室，操控者佩戴脑电采集装置，注视屏幕上不同物体的图像，系统实时解析与注意、意图涉及的的脑电特征，机械臂随即完成对指定目标物的抓取并放置到预定区域。类似机制也被用于移动机器人任务：通过脑电信号转换为控制指令，实现机器人按意图完成动作序列。团队还搭建了模拟驾驶场景，对驾驶者注意力状态进行动态评估，当出现分心趋势时发出提醒，为交通安全管理与驾驶风险干预提供了新的技术路径。为提升大众理解与技术演示效果，团队还设计了“注意力驱动”的互动实验：系统通过额头单电极等简化采集方式提取注意力相关特征，将其映射为火苗控制等参数变化，实现“专注则加速、分心则减弱”的可视化反馈，直观呈现脑电信号在闭环调控中的作用。 对策——以“脑机协同”提升稳定性，以平台化推进转化应用。谢松云表示，大脑在同一时刻会产生多种活动信号，真正与控制任务相关的意图需要从“噪声”中被识别出来。为此，团队围绕脑电在线解码与建模、脑机协同融合、认知增强与智能决策等方向形成系统研究路径：一上通过算法与模型提升意图识别的准确性和实时性，另一方面通过“人—机—环境”协同策略降低操作负担，提高连续任务执行能力。无人系统上，团队探索将脑电意图识别与无人机编队控制相结合，实现对编队队形与动作的指令下达，为复杂环境下的应急处置、人机协同作业等提供了可拓展思路。 为支撑长期攻关与工程化验证，团队自2002年起持续深耕脑科学与信息技术交叉研究，牵头建设陕西省脑机一体化及其无人系统应用国际联合研究中心、西工大神经信息实验室等科研平台，形成软硬件一体的研发与测试体系。近年来，团队承担国家自然科学基金重点国合项目及多个部委科研任务，围绕关键技术申请与授权多项发明专利，并参与相关团体标准制定，加速科研成果向规范化、可推广方向迈进。据了解，团队正筹备通过市场化机制推进成果转化，推动技术从实验条件下的验证走向真实场景的试点应用。 前景——从医疗康复到安全生产，规模化应用仍需“技术+规范”双轮驱动。业内人士认为，无创脑机接口康复辅助、注意力监测、危险作业防护、特种装备操控等领域具备潜在价值，但要进入更广泛的公共与消费场景，还需在三上持续突破：其一，提升抗干扰能力与跨个体泛化水平，降低训练成本；其二，完善多模态融合与闭环反馈机制，让系统在复杂环境下保持稳定；其三，强化数据安全、隐私保护与伦理边界，建立覆盖采集、传输、存储与使用的全流程规范。随着传感器小型化、算法工程化和标准体系逐步完善，脑机接口有望成为人机交互的重要补充，并在特定场景率先实现规模化落地。
从实验室研究到产业化探索，我国脑机接口技术的发展印证了科技创新的艰难跨越。当意念控制逐渐成为现实，我们既要推动技术进步，更需重视伦理规范和标准建设，确保这项变革性技术真正造福社会。这样的原创突破，正在书写中国科技自立自强的新篇章。