（原标题：中科院院士郑海荣：马斯克的脑机接口方案“太落后了”）
经济观察报记者 郑晨烨
2025年上半年，全球脑机接口（BCI）赛道持续升温。
2025年6月27日，埃隆·马斯克在其旗下脑机接口公司Neuralink的夏季进展更新会上宣布，该公司脑机接口的受试者数量已增至7人，并公开演示了通过意念操控机械臂玩“石头剪刀布”的视频。而在稍早前的5月份，其主要竞争对手、获得苹果与英伟达支持的Synchron公司，则宣布通过一项名为BCI人机接口设备（BCI HID）的新协议实现了与苹果设备的原生集成。
根据公开信息，目前美国企业在脑机接口领域的主流技术路径主要有两个：一是以Neuralink为代表的侵入式方案，需要通过开颅手术将微电极直接植入大脑皮层；另一条则是Synchron公司采用的介入式方案，经由血管将传感器输送至颅内。
但在6月30日于深圳举办的科技创新院士报告厅活动上，中国科学院院士郑海荣对脑机接口进入人体的技术路径提出了不同看法。他认为，行业更应关注和探索的，是无需手术的“无创”脑机接口技术。
“所以马斯克搞的那个东西我觉得太落后了，非得把人的大脑打开放一些芯片。”郑海荣说，“其实‘道法自然’是最高的智慧。”
“蛮力工程”
“我九几年上大学的时候，我们宿舍8个人，凑了800块钱买了一台586电脑，一开机就是英特尔的芯片。”郑海荣在现场分享了一个加深他对产业变革认知的例子：“英特尔当时觉得‘世界离不开我’。过了二十多年，英伟达出来了，市值从几亿美元到几万亿美元，英特尔就慌了。这就是产业革命。”
他认为，当前由AI大模型驱动的变革，其颠覆性远超以往。资本的流向也印证了这一点，根据市场咨询公司Precedence Statistics的预测，仅脑机接口（BCI）这一个细分赛道，其全球市场规模就将从2023年的23.5亿美元，暴增至2033年的108.9亿美元。
以Neuralink为代表的侵入式路径，更是将性能的追求推到了极致。2025年上半年，其相关临床研究中的患者，已不仅能用意识控制光标收发邮件，甚至可以操作复杂的CAD软件设计机械零件，乃至驱动一台真实的特斯拉擎天柱机器人手。这一系列成果，清晰地展示了从简单二维光标控制，迈向复杂多自由度机器人操控的技术跃迁。
但在郑海荣看来，此种高歌猛进的脑机接口赛道也需要被重新审视。“脑机接口如果接进去，就有一个挑战。”他解释说，“因为人的大脑已经进化300万年了，你放一根针，把这些电极放进去，它（大脑）会跟你打架的。所以生物相容很难，经常装了几个月，（电极）就根本不导电了，信号也出不来。”
郑海荣所描述的这种“生物对抗”，在Neuralink的案例中亦得到了印证。公开信息显示，在Neuralink的首位脑机接口芯片植入患者诺兰·阿博（Noland Arbaugh）植入的1024个电极中，已有近85%的电极线因从大脑组织中“回缩”而失效。
面对侵入式路径的高风险，以Synchron公司和Precision Neuroscience公司为代表的介入式与半侵入式技术，目前被产业界视为一种更务实的“妥协”。2025年4月，Precision Neuroscience公司的产品“第7层皮质接口”获得美国食品药品监督管理局（FDA）的510(k)许可，可用于最长30天的临时植入，为其在术中脑图谱绘制等临床应用中进行早期商业化奠定了基础；Synchron公司则在安全性验证上取得了关键进展，其在美国进行的一项经FDA批准的首个永久植入式脑机接口试验，于2024年10月公布了核心数据，研究队列中的6名患者，在植入设备12个月后，均未发生由设备直接导致的死亡或导致永久性残疾等严重不良事件。
2025年3月，英伟达宣布与Synchron合作开发名为“Chiral”的认知AI基础模型，旨在建立“大脑基础模型”；同年5月，苹果公司则通过一项新的BCI HID协议，将Synchron的设备原生接入其操作系统，为其提供了触达海量用户的商业化入口。
对此，郑海荣认为，无论是需要开颅的“硬连接”，还是通过血管的“软连接”，都还未触及问题的本质。他用了一个更生动的比喻来阐明自己理解的终极形态——电影《阿凡达》中，主角将自己的“辫子”与飞龙的神经系统相连，实现了心意相通的完美驾驭。
“这就是脑机接口，这不就是我们想要的吗？”郑海荣说，“你的眼睛、你的耳朵，本身就是最高级的脑机接口系统。”
在他看来，即便是创伤更小的介入式方案，其核心思路依然是将人造的传感器“置入”人体。“非要把人的大脑打开，放进去一些芯片？”在他看来，这种做法是一种缺乏想象力的“蛮力工程”，而非对生命智慧的真正理解，其本质上是把大脑——这个极为复杂的生物体，当成了一台可以随意插拔硬件的机器。
基于这种理念，郑海荣及其团队所倡导和研究的，是一条截然不同的“无创”之路。其核心逻辑是，不再试图用物理电极“刺入”或“贴近”神经元去窃听信号，而是通过超声波、功能磁共振成像（fMRI）等外部物理手段，在不破坏颅骨这层天然屏障的前提下，实现对大脑内部信息的“读取”，甚至是“写入”。
他将这种关系比喻为“士兵”与“粮草”：“大脑里的神经元是前面打仗的士兵，血管就是后面的粮草，血流跟神经活动有高度的关联性。”他认为，通过高分辨率的成像技术去观察“粮草”的动态，再用AI大模型去反推“战况”，就有可能解码大脑的意图。
这已不是天马行空的构想，郑海荣亦在现场介绍了由他牵头的、国家自然科学基金委资助的一项重大科研项目，正是致力于“用超声波去控制神经元放电”，并已在动物实验中实现了对老鼠记忆和行为的精准调控。
“生物智能”
郑海荣之所以对“蛮力工程”提出批判，其根源在于他对人工智能产业未来终局形态的判断。他认为，AI的发展必然经历三个阶段。
第一阶段是“数据智能”，即当前所处的大模型时代，其本质是利用海量数据进行学习和创作。“以前靠人力来掌控这些数据太累、太复杂，”他解释说，“但是计算机让它可感，可以做分析，所以它可以帮我们很多。”
第二阶段是“物理智能”，即AI与机器人、自动驾驶汽车等实体结合，影响物理世界。
第三阶段则是靠脑机接口实现的“生物智能”。他引用了人工智能先驱图灵的论断：“脑与机器的融合并协调工作，是实现人工智能的唯一途径。”
在他看来，“生物智能”才是AI的终极形态，也只有这种由人类大脑直接控制的、与生物智慧深度融合的智能，才能真正降服当前AI模型所暴露出的各种隐忧，确保技术始终朝着有益于人类的方向发展。
在医疗领域，郑海荣的判断则更为“大胆”。他直言，当下的医疗体系“太依赖于经验了，太保守了”。他认为，未来医院的核心，将不再是林立的科室和仪器，而是一个AI深度赋能的数据整合中心。
“医院不就是一个诊断、一个治疗吗？需要那么多科室吗？”他设想，通过整合一个人从其出生到现在的基因、影像、体检数据，就可以为其构建一个“数字孪生体”，从而实现对疾病的精准预测和管理，例如提前5年预测到斑块或骨质疏松的风险。
“再过十几年，你们院长都得下岗了，人工智能替你们干了。”郑海荣在现场半开玩笑地对台下的观众说。
在教育领域，他也提出了相似的颠覆性研判。“我们现在的教育系统是沉睡的。”他说，“我们小时候都在干嘛？天天放牛，玩。现在的小孩6岁已经开始天天写作业，10岁天天晚上写到11点，这是违背人性的，教育不应该是这样的。”
在他看来，工业时代“分专业”的教育模式，是为了培养熟练工人，但在智能时代，当大量重复性工作被机器取代，教育的核心就应回归到“启迪智慧，传承文明”，而非让我们当机器翻译家。他判断，当脑机接口能够高效地“写入”知识时，死记硬背将变得毫无意义，教育将迎来本质性的回归。
当然，这种强大的技术也必然伴随着巨大的风险。当被问及“脑机接口是脑控制机，还是机控制脑？”这个终极问题时，郑海荣的回答十分明确：“未来，我想一定是脑控制机，生物智能一定是脑控制机。”
但他随即补充，要实现这一目标，前提是“要有非常强的监管和规则”，否则模型与机器一旦在失去人类控制的情况下结合，其风险将难以估量。
这种对技术伦理的担忧，事实上也正在成为全球性的议题。在立法层面，智利已于2021年成为全球首个将“大脑活动”及其数据写入宪法进行保护的国家；美国科罗拉多州也在2024年4月通过《生物数据隐私保护法案》（HB24-1058），将“神经数据”归类为“敏感个人信息”，为限制其商业滥用划定了清晰的法律界线。
然而，无论是激进的技术探索，还是审慎的立法监管，都指向一个共同的现实：这项足以重塑人类社会的技术，其成熟和普及仍需时日。
比如，当被问及脑机接口技术何时能真正走进普通人生活时，郑海荣的回答是：“（我讲的东西）可能大家听完了觉得马上会实现，但我觉得这个‘马上’，至少还需要二十年、三十年。”
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