脑科学的快速发展正在催生脑相关产业落地

　　近年来，人们对大脑微观结构和信号处理方式的认识不断加深，催生出或将深刻改变社会的脑相关产业。例如，将大脑与机器连接、利用脑信号直接控制机器设备的脑机接口技术日益成熟，在人工智能和新材料等技术的辅助下，设备越来越小型化、便携化和智能化，商业化应用前景可期；借鉴脑神经机制和认知行为机制发展类脑智能，使机器实现与人类似的多种认知能力和高度协同能力，也已成为近年来人工智能与计算科学领域的研究热点。
　　1.脑机接口功能日益强大，正在加速迈向市场应用
　　2020年1月，中国浙江大学研究人员利用高精度的手术机器人在一位72岁高位截瘫志愿者脑内植入Utah阵列电极，使志愿者通过意念控制机械手臂的三维运动，完成进食、饮水和握手等一系列上肢运动。这是中国脑机接口取得的临床新突破，也是全球首例成功利用手术机器人辅助方式完成的电极植入手术。
　　2020年2月，西班牙米格尔·埃尔南德斯大学科学家开发出＂仿生眼睛＂脑机接口系统，可直接连接到大脑视觉皮层，使16年失明患者复明。该系统含有一副装有照相机的眼镜，照相机连接到计算机并将实时视频输入，转换为电子信号，发送到患者大脑视觉皮层的植入物中，使患者脑中出现物体画面。
　　2020年3月，美国斯坦福大学的研究人员开发出一种新型脑机接口设备，可将大脑直接与硅基芯片连接起来。该设备包括数百根微导线，每根导线的宽度不到人类最细头发的一半。通过记录每根导线传递的大脑电信号，研究人员即可大规模获取神经元活动影像。该技术有望提高人们对大脑功能的理解，提高机械假肢的性能以及帮助恢复语言和视力等。相关研究成果发表于《科学进展》期刊。
　　2020年3月，中国北京脑科学与类脑研究中心研究人员利用光纤记录和光遗传学激活技术构建出一个＂光学脑一脑接口＂，在两只小鼠间实现了高速率的运动信息传递，从原理上验证了脑一脑接口跨个体精确控制动物运动的可能性。该设备可稳定记录有相似功能的特定细胞类型的神经元活性，操作简单，且降低了神经信息解码的难度。相关研究成果发表于《中国科学：生命科学》期刊。
　　2020年4月，美国巴特尔纪念研究所(Battelle Memoriallnstitute)和俄亥俄州立大学(The Ohio State University，OSU)的研究团队开发出脑机接口新技术，使一名脊髓受伤严重的男子恢复手部触觉。研究人员将刺激患者皮肤时产生的微弱亚触觉转换为放大的触觉信号反馈回大脑，使其能有意识地感知物体，控制抓握的压力。这是首个通过脑机接口同时恢复运动和触觉的系统，具有极大的应用潜力。相关研究成果发表于《细胞》期刊。
　　2020年8月，美国麻省理工学院的科研团队开发出一种＂定向梦境孵化＂方法(Targetted Dream Incubation，TDI)，并研发出配套的可穿戴设备Dormio，成功在人们进入睡眠后操纵其梦境内容。当受试者戴着Dormio设备入睡时，设备将通过一个与之相联的应用程序向入睡者播放音频线索。通过分析所有受试者的梦境记录，研究人员发现约有67%的人梦到音频提示内容。相关研究成果发表于《意识与认知》(Consciousness and Cognition) 期刊。
　　2020年8月，美国脑机接口公司Neuralink研发出一款只有硬币大小的脑机接
　　口设备Link V 0.9，并通过手术机器人植入实验猪大脑内，依靠神经元活动成功预测出实验猪的行为轨迹。该设备不仅具有读取脑电波、脉搏等生理信号和感应环境温度及气压等功能，而且体积小，可无线充电，并通过代替部分头骨降低了设备可见度，使脑机接口离现实应用更进一步。
　　2020年9月，美国加州大学的研究团队开发出一款脑机接口(ECoG阵列)，可让瘫痪患者获得对义肢的控制能力。该脑机接口由便笺纸大小的电极板组成，通过外科手术植入到大脑表面，借助先进算法将大脑神经信号转为控制义肢、外骨骼甚至无人机等各种设备的电信号。相关研究成果发表于《自然·生物技术》期刊。
　　2020年12月，荷兰神经科学研究所(Netherlands Institute for Neuroscience，NIN）的研究人员开发出高分辨率电极植入设备。将该设备植入受试猴子的大脑视皮层中，可产生光幻视，使受试猴子大脑中出现人工植入的视觉形状和知觉，并能让其识别出运动和复杂图形。该研究为使用微电刺激视觉皮层创造人工视觉提供了概念上的证明，为下一代视皮层视觉假体(CVPs)设定了新基准，有助于盲人和视力障碍者重见光明。相关研究成果发表于《科学》期刊。
　　2020年12月，美国约翰斯·霍普金斯大学的研究人员开发出能用大脑信号控制的智能假肢。该系统融合人工智能、脑机接口和机器人技术，通过将电极阵列植入瘫痪患者的大脑，利用其大脑神经信号感知物理刺激并控制假肢进行必要的动作。该技术旨在帮助患者恢复自主性和独立性，其临床试验由美国DARPA牵头。
　　2.类脑智能成为发展高级人工智能的重要技术路径之一
　　2020年9月，中国浙江大学研究团队开发出新型类脑计算机，神经元数量达到亿级。该类脑计算机包含792颗浙江大学研制的达尔文2代类脑芯片，共可容纳最多1.2亿个脉冲神经元和近千亿个神经突触，与小鼠大脑神经元数量规模相当，典型运行功耗仅为350~500瓦。此外，研究人员还研制出面向类脑计算机的专用操作系统＂达尔文类脑操作系统＂(DarwinOS)，可对类脑计算机硬件资源进行有效管理与调度，支撑类脑计算机的运行与应用。
　　2020年10月，中国清华大学、北京信息科学与技术国家研究中心和美国特拉华大学(University of Delaware，UD）研究人员首次提出＂类脑计算完备性＂概念，实现类脑计算体系结构研究的突破性进展。＂类脑计算完备性＂概念中的系统层次结构包括图灵完备的软件抽象模型和通用的抽象神经形态架构。该体系可确保编程语言的可移植性、硬件完整性和编译可行性。该研究或将加速类脑计算及通用人工智能等方向的研究。
　　2020年12月，德国慕尼黑工业大学(Technische Universität Mtnchen,TUM)研究人员开发出可帮助分析医学影像数据的自我学习算法程序AIMOS。该程序的核心是人工神经网络，可像人脑一样识别和学习不同模式。该程序只需几秒就能解析老鼠的全身扫描图，并用颜色来区分和描绘器官，而非用各种不同的灰色阴影表示，为图像分析提供了极大便利。相关研究成果发表于《自然·通讯》期刊。