脑机接口2025：产业元年

摘要 2025年前后，脑机接口（Brain-ComputerInterface，BCl）在部分技术路线与应用方向上进入从研究探索向临床转化与产业化验证加速推进的阶段。多模态神经信号融合采集面向语义和任务层级的智能解码方法，以及感知、解码、刺激、反馈闭环神经调控等方向，近年来持续取得进展，并推动系统能力从单点突破走向集成化验证。在部分场景与原型系统中，相关进展有望提升安全性、稳定性与临床可用性；但总体成熟度仍需依赖多中心试验、长期随访与工程可靠性数据进一步验证。 从全球科研格局看，脑机接口在神经康复等方向的研究热度与关注度持续上升，已成为医工交叉领域的重要新兴研究方向之一。呈现出前沿探素活跃、临床应用导向增强、转化潜力较大的特征。文献计量研究表明，该领域核心论文研究重点较多集中于神经康复与功能重建方向，中美两国在相关研究产出与产业布局方面处于第一梯队，在若干方向形成较强影响力，并在机构集群和区域科研网络层面呈现协作增强的趋势。应用层面，脑机接口在部分适应症与部分技术路线中，正由概念验证走向更规范的临床验证与多中心研究探索；总体仍处于从小样本到扩大验证的过渡阶段。在运动、语言、视觉功能重建以及神经精神疾病精准调控等取得阶段性进展，部分成果已进入临床研究或早期应用探索。并在合规边界与安全评测约束下，探索向消费级人机交互与部分工业场景拓展的可能性。产业层面，监管审批路径、行业标准与支付机制等仍在完善过程中，部分地区与部分适应症的路径探索正逐步推进；资本投入也呈现结构性分化与理性化趋势。脑机接口产业生态正形成并加快完善，政策引导、技术积累、资本支撑与区域产业集聚协同发力，推动产业在科研驱动基础上，逐步强化临床价值验证与市场化机制，促进向以临床证据与可持续交付为导向的转型。 本报告对2025年前后脑机接口技术演进路径、应用扩展趋势以及产业生态集聚机制进行系统梳理，有助于更系统地把握该领域从研究前沿走向转化和产业化探索的内在逻辑，对相关政策研判与产业布局具有重要的现实意义。本报告结合当前技术和产业发展阶段，在可获得的公开资料与研究证据基础上，综合国内外科研进展与产业实践，对脑机接口的发展态势进行系统性梳理和综合分析，旨在为政府决策、产业布局、科研协同与资本配置提供可核验、可执行的参考依据，并为相关试点与机制设计提供前瞻性研判。 目录 第一章脑机接口迈入临床与产业化拐点1.1脑机接口定义、产品分类与产业范畴1.1.1概念界定.1.1.2产品分类31.1.3产业范畴1.2全球脑机接口技术发展历程与新周期1.3从实验室到临床：2025年历史性转折.4第二章全球脑机接口新兴研究主题解读.62.1脑机接口新兴研究主题识别2.1.1数据检索.2.1.2识别方法...62.1.3识别结果.62.2全球脑机接口康复医学应用研究.2.3国内脑机接口康复医学应用研究第三章驱动产业化核心技术关键突破.3.1信号采集一一从单模态到多模态融合体系.第四章应用场景从严肃医疗到消费工业...104.1医疗场景从概念验证迈向规模化临床应用，.104.2消费场景消费级脑机接口应用的多点突破.114.2.1打造“好用”的产品，.124.2.2让弱信号可产品化.124.2.3最短闭环落地方向.124.2.4产品形态的一体化.124.2.5消费普适化的信任.134.3工业场景面向高价值行业需求的应用探需13 5.2政策监管与标准体系构建 5.2.1监管主线持续改进155.2.2标准体系系统建设5.2.3国家层面协同框架155.2.4省市层面落地政策.16 5.3.1关注点结构性变化.175.3.2资金来源的多元化7,>5.3.3融资阶段与里程碑.185.3.4商业模式的资本化185.3.5风险定价机制升级，.18 5.4产业集聚与区域生态建设18 第六章未来趋势与推动产业发展的建议，....19 6.1从功能修复到“脑机智能共同体196.2数据、算法与平台型生态的形成6.3神经伦理、数据主权与安全挑占6 k6.4推动脑机接口产业快速发展建议..19 第一章脑机接口迈入临床与产业化拐点 脑机接口（Brain-ComputerInterface，BCI）作为连接大脑神经系统与外部信息系统的关键技术，长期以来被视为神经科学、工程技术与人工智能交叉融合的前沿方向，其通过直接获取、解析并反馈神经信号，为解决传统技术难以突破的人体功能损伤、神经系统疾病以及复杂人机交互问题提供了全新的技术路径。进入2020年代后，脑机接口研究与应用开始呈现出显著的阶段性跃迁。一方面，神经科学基础研究持续深化，多模态神经信号果集、桑性与微创电极、新型神经芯片以及人工智能算法取得协同突破；另一方面，脑机接口逐步从以科研验证为主的探索阶段，迈入以临床需求和实际应用价值为导向的实用化阶段，2025年前后，脑机接口领域已完成从单点技术创新向系统级能力构建的跨越，其临床安全性、稳定性与有效性首次在多项高质量临床试验中得到系统验证。 1.1脑机接口定义、产品分类与产业范畴 1.1.1概念界定 脑机接口是连接大脑神经活动与外部设备的信息交互系统，通过采集脑信号并进行解码，将意图转化为控制指令，实现对光标、输入法、假肢/外骨骼、轮椅与康复设备等的控制：进一步发展到闭环脑机接口时，还包含对神经系统的反馈刺激与调控。其核心功能包括读取大脑神经活动信号并进行解析，将其转化为可执行的控制指令；或向大脑特定区域提供电、磁、光等刺激，实现信息反馈与神经调控。在高级形态下，通过“感知一解码一反馈”的闭环系统，实现持续、自适应的人机交互与神经调控。 脑机接口是一项高度复杂的系统工程，其知识体系与技术架构建立在脑科学、材料与器件、微纳制造、集成电路、信号处理与人工智能、人因工程与临床医学等多学科的深度交叉融合之上。 为清晰呈现从科学原理到工程实现的主线，可将脑机接口体系梳理为两个相互耦合、逐级递进的层级基础原理层与技术层。前者决定脑机接口“能理解什么、能表达什么”，后者决定脑机接口“能否稳定实现、能否规模化交付" 二、核水晶（要给实现与产器化力） 一、基础原理层 "此段路（联系日团队获取完整版报告 二、技术层 此段略（联系项目团队获版完整版报告 1.1.2产品分类 在产业化背景下，脑机接口已不再局限于单一实验装置，而呈现出较为清晰的产品分类体系，其产品形态可拆为采集端硬件，如电极、放大器、植入体、无线传输/供能；算法软件，如信号处理、解码模型、校准与个体化自适应：执行/交互终端，如通信、控制、康复训练与机器人；临床配套，如手术、随访、耗材与运维等。脑机接口产品通常可从以下三个维度进行分类。 一、按侵入程度划分 二、按功能形态划分 二、按应用级别划分 此段略（联系质目团以联取完整版报告） 1.1.3产业范膜 1.2全球脑机接口技术发展历程与新周期 从全球视角看，脑机接口技术的发展始终与神经科学、信息技术和工程能力的阶段性突破紧密相关，其演进过程呈现出清晰的阶段性特征。总体而言，脑机接口经历了理论提出与范式探素、实验室验证与技术积累、临床突破与系统集成三个主要发展阶段，并在2025年前后正式迈入以临床价值和产业化为导向的新发展周期。 1.3从实验室到临床：2025年历史性转折 "此段略（联系项目团队获取完整版报告） 总体而言，2025年的历史性转折意味着脑机接口进入一个新周期。评价体系由展示技术能力转为临床获益与风险可控，竞争逻辑由原型领先转为证据领先，产业发展由点状创新转为生态协同。对中国而言，临床试验进展的公开化不仅是技术节点，更是产业节点。它将推动侵入式路线在监管框架、临床路径、供应链验证与资本预期上加速收敛，为后续形成可规模化的产品形态与区或性产业集聚奠定基础。 第二章全球脑机接口新兴研究主题解读 脑机接口产业是典型的技术驱动型未来产业，是打造经济增长新优势，发展新质生产力的重要赛道。为抢占脑机接口发展先机，世界各国普遍重视脑机接口产业发展，都在加速布局脑机接口产业。为加快推进脑机接口产业发展，深入评估当前基础研究与技术创新现状，精准把握未来产业发展趋势，为产业全链条变革提供科学分析与明确指导，本报告对全球脑机接口新兴研究主题进行研究。从全球科研格局看，脑机接口已成为医工交叉研究中最具活跃度和影响力的方向之一。基于对全球高影响力科技文献的系统分析，“脑机接口的康复医学应用”被确认为2020一2025年全球医工交叉领域排名百位的新兴研究主题，其核心论文集中涌现于近三年，学科规范化引文影响力显著高于全球平均水平，呈现出明显的前沿性与应用牵引特征。在该领域的科研与技术创新版图中，中国与美国形成“双核心”态势，科研产出规模、学术影响力与技术转化活跃度均居全球领先位置。 2.1脑机接口新兴研究主题识别 2.1.1数据检案 数据库来自于WebofScienceTM核心合集数据库，数据源是SCI、SSCI、AHCI、ESCI和CPCl，论文类型包含Article、Review、Proceedingspaper，时间范围：近6年（20202025年），学科方向是254个WebofScience学科。尽管2025年尚未结束，但考虑到分析报告需要挖握最新前沿研究，因此数据时间更新到了2025年6月。 2.1.2识别方法 使用共被引分析（Co-CitationAnalysis）找出一组或成对核心论文，这些核心论文频繁地被共同引用，它们之间具有研究主题方面的相关性。构建一组CorePaper和Co-CitingPaper文献集合，同时包含论文之间的引文关系。基于莱顿算法（Leidenalgorithm）将论文聚类成有内在联系的聚美，进而识别新兴主题。其中CorePaper核心论文是指在过去五年中，被引频次排在同学科、同出版年和同文献类型前1%的文献，Co-CitingPaper共引论文是指引用了两个或多个核心论文的论文。Co-CitingPaper的平均发表年份必须在2.5年之内。通过文献的引用关系和作者定义的关键词，基于生成式人工智能（GenerativeAl）为每个“新兴主题”分配一个可读性强的标题 2.1.3识别结果 图2-1和表2-1统计了2020至2025年脑机接口的康复医学应用研究领域核心论文以及施引论文的总体情况。本新兴研究主题共45篇核心论文，累计被引频次达3273次，篇均被引频次为72.73，脑机接口的康复医学应用的核心论文平均出版年份为2022.6，发文趋势呈现出先上开后下降的趋势，于2023年达到峰值，发表了14篇核心论文；肺引论文方面，由于引文具有一定的滞后性，数据显示在2024年达到最高点，累计有740篇施引论文。 从引文影响力指标来看，该领域核心论文学科规范化的引文影响力即CNCI值为13.16，远高于全球平均水平（CNCI=1）；Q1期刊论文比例为92.11%，即大多数核心论文均发表在高影响力期刊上；在产业影响力方面，讠该主题中的核心论文被专利引用15次；国际合作方面，该主题的国际合作百分比为28.89%，表明有超过四分之一的核心论文是由多个国家/地区共同参与完成。 2020至2025年，该新兴研究主题可分为三个细分主题，分别是“脑机接口：使用SSVEP和AR增强控制”“脑机接口中的神经接口用于语音和运动解码”“中风康复：运动想象和脑机接口”，其核心论文数量分别为15、25、5篇，占总发文量的比重分别为33.33%、55.56%，11.11%， 2.2全球脑机接口康复医学应用研究 此段略（联系项目团队获取完整版报告） 2.3国内脑机接口康复医学应用研究 此段略（联系项目团获取完整版报告） 第三章驱动产业化核心技术关键突破 3.1信号采集一一从单模态到多模态融合体系 脑机接口的信号采集正在从早期以单一脑信号为核心的技术路线，演进为面向真实场景的多模态融合采集体系。其根本原因在于单一模态往往在时空分辨率、信噪比、稳定性、可穿巅性/可植入性安全合规之间存在难以同时满足的固有权衡；而多模态融合通过信息互补、几余校险和场景