據麥姆斯咨詢介紹，2000年代初，腦機接口（Brain Computer Interface, BCI）概念出現，試圖利用大腦和周圍神經信息來幫助患者。近期，BCI已經在探索突破醫療領域，在工業、軍事和消費領域尋求廣泛應用。神經科學、先進微技術和可穿戴設備的快速普及相結合，推動了創新型初創公司的涌現，以及公共或私人組織支持的一系列研究。Yole近期發布的《神經技術和腦機接口-2018版》報告，重點分析了這些新技術、市場以及相關機構。Yole專注于醫學影像和生物光子學技術和市場的分析師Marjorie Villien，最近有幸采訪了Brain Products前市場營銷總監Patrick Britz，Brain Products是該領域開發神經生理學研究硬件和軟件解決方案的主要機構之一。讓我們一起了解他對神經技術和BCI市場的看法。Marjorie Villien（以下簡稱MV）：Brain Products為神經技術研究和應用提供各種設備。請您介紹一下貴公司在神經技術和BCI領域的現狀和動態。Patrick Britz（以下簡稱PB）：Brain Products致力于為神經技術和BCI相關領域的科學家提供解決方案。這包括但不限于神經適應技術、生理計算、神經人機工程學和共生相互作用等領域。所有這些科學研究都使用了基于大腦活動測量的BCI技術。我們覆蓋了全方位的測量需求，從帶有活性凝膠電極的金標實驗室記錄到完全移動和無線的有源干電極記錄。我們的設備可完整集成到上述研究中常用的開源工具。BCI+框架包括用于經典神經科學研究、用于大腦活動在線分類和轉譯的工具，以及不同數據流的實時同步記錄（來自大腦活動和眼動等其他生理測量），以及標準輸入方法或其他實驗范例中生成的信息。MV：作為貴司產品組合的一部分，電極是腦成像神經傳感技術的關鍵要素。濕電極和干電極以及有源電極和無源電極有哪些發展演變？或者它們取決于不同的應用？PB：是的，確實，電極是我們硬件解決方案中非常重要的組成部分。我們的產品組合包括神經科學或神經技術中常用的所有類型的電極，包括通過有源電極進行記錄，提供盡可能高的記錄質量，以及易于使用、甚至可用于fMRI掃描儀的無源電極。對于更加應用導向的BCI+領域的研究，我們還提供干式、海綿和輕質電極，甚至可以與我們的全移動Live Amp系統一起使用。正如您提到的，這完全取決于應用類型，哪種電極組更適合。因此，我們提供如此廣泛的電極，以滿足各種需求。

神經傳感技術路線圖

MV：BCI仍然是一個小市場，2017年的市場規模僅為1.18億美元。不過，我們預計2017~2023年的復合年增長率（CAGR）可以達到19%。什么應用會成為殺手級應用？PB：數十年來，整個BCI+領域一直在尋找所謂的“殺手級應用”。但據我們所知，還沒有哪種應用現在可以確定能成為殺手級應用。我們認為到目前為止的所有努力都在走向應用，這些應用可能首先針對高度專業化的工作環境，例如外科醫生、飛行員或卡車司機等。一旦這些領域從BCI技術中明顯獲益，那么就會為BCI技術的更廣泛應用開啟新的大門，因為，例如佩戴EEG系統的接受度將會普遍上升，那時，我們可能就會看到一直期待的“殺手級應用”。

2017年~2035年神經技術市場預測

MV：Brain Products在積極開發下一代電極和無線系統，以滿足對BCI應用的強勁需求。您能否更詳細地介紹一下過去幾年來的技術進步，以及BCI領域的技術突破？PB：Brain Products提供各種不同類型的電極和放大器，可用于在不同環境中記錄腦電圖（EEG）。BCI相關領域，明確要求系統易于使用，并且對于實際用戶而言不會過于分散注意力，而且對于與用戶交互的其他人也是如此。因此，在這一領域顯然需要可以提供信號質量優異的輕量級移動系統，幸運的是，我們已經可以提供這樣的系統。鑒于研究人員的需求一直在不斷發展和變化，Brain Products必須始終處于電極和放大器開發的最前沿，以滿足研究人員不斷增長的需求。未來，預計會有更多的隱蔽系統，甚至可能記錄活動中的人類大腦活動，不需要與頭部發生任何身體接觸。不過，這顯然還有很長的路要走。

MV：過去10年來，我們聽到了很多關于主動式BCI技術的聲音，可以幫助閉鎖綜合癥患者重獲交流能力。這些技術非常有前景。但我們對被動式BCI的了解較少，看起來這些技術也可能產生廣泛的影響。您能介紹一下關于被動式BCI技術的可能應用，以及正在開發的技術嗎？PB：與主動式BCI相比，被動式BCI不依賴于用戶直接發送到機器的有意識生成的命令。因而，被動式BCI可以被視為一種在線用戶狀態評估，向機器提供反饋，然后機器可以根據其用戶的認知或情感變化來調整自身及其動作。主動和被動，是以用戶為中心的觀點產生的。主動式BCI用戶必須主動關注與機器的通信，而在被動式BCI中，信息的傳送無需用戶進行任何額外的動作。在用戶和機器之間的閉環交互中，被動式BCI通常建立一種輔助控制回路，提供附加信息以支持主控制回路。一個例子便是汽車中的駕駛員，當駕駛員通過方向盤和其他標準輸入機構直接與汽車交互時，被動式BCI可以持續提供有關駕駛員對汽車的認知負荷的信息。當車輛在高速公路上獨自駕駛時，駕駛員認知負荷低，這時汽車可以為駕駛員提供信息，例如讀出大量新電子郵件或推送的音樂；不過，在高認知負荷，并且需要駕駛員充分注意的危急情況下，可能就不能這樣做，以防止為駕駛員造成任何形式的不必要的分心。最近，一項新的研究表明，被動式BCI的使用不僅限于這種輔助控制回路。該研究表明，人們可以僅通過觀察和解釋其運動，有意圖地控制光標。

他們并不知道他們對個體運動的認知反應是通過被動BCI評估的，以告知光標的方向選擇，但光標仍然找到了方向。這描述了一種基于被動BCI的神經適應技術的例子，這是一種新型技術，這時人類更多地忙于提供高等級的基于情境的解釋，而機器在這些信息的指導下正在進行實際工作。這種情況下，人類并沒有將自己的想法轉化為機器的命令。這是由被動BCI自動完成的，可實現人類和機器智能的融合。在我們看來，神經適應技術是未來BCI研究和BCI應用的明確途徑。MV：貴司正積極研究移動腦體成像（MoBI）——使用EEG和近紅外光譜作為一種新的成像模式，來研究人們移動時的大腦活動。您能詳細介紹一下這種成像模式嗎？PB：MoBI最初是在加州大學圣地亞哥分校（UCSD）Swartz計算神經科學中心（SCCN）由Scott Makeig博士領導開發的。目前，世界各地的幾個實驗室都參與了這一技術的研究。MoBI專注于研究在現實環境中進行自然活動的人類的心理生理學腦激活。其研究覆蓋了不受限于標準實驗室環境的人類大腦研究的神經科學，再到面向應用的研究，如BCI，旨在評估現實環境中大腦活動的信息。我們認為在這些類型的研究領域具有相當大的潛力，因為新的濾波技術和機器學習方法，可以處理通常需要通過高度控制的實驗室環境抑制的噪聲和偽影。除了這些技術之外，硬件本身的發展（更緊湊、便攜和完全移動化），也促進了這些研究。這使得研究人員能夠從全新的角度研究大腦活動，對我們的大腦如何工作提出新的見解，并帶來可以使我們的生活更安全、更舒適和更高效的新技術。出于這個原因，我們積極支持MoBI領域的研究，例如我們兩年一度的MoBI獎。MoBI研究人員可以將他們發表的研究成果發送給獨立的科學家委員會進行評審。其中，前三個評價最好的研究成果將獲得該獎項，這將有助于他們更好地實現科研目標。今年的獲獎者將獲得Live Amp系統，這是我們的一款完全移動的EEG記錄硬件。

MV：最后，您還有什么想對讀者補充的結語嗎？PB：是的，我們認為機器學習和信號處理新方法的發展，開辟了一個全新的科學研究世界，因為大腦活動可以在現實世界環境中進行即時評估和解釋。這使我們能夠更好地學習和理解大腦如何工作，以及如何利用這些信息來支持我們與技術的日常互動。目前，很難看到這些新發展的全部潛力。在Brain Products，我們通過支持這項喜人的新研究，積極致力于為這一領域做出貢獻。我們希望可以激勵任何對此研究感興趣的科學家與我們聯系，看看我們能提供哪些幫助。