“腦機接口”新突破 港大團隊研發超長續航“類腦芯片”【解說】2026年3月，全球首款侵入式腦機接口醫療器械在中國獲批上市，標誌著國際首個侵入式腦機接口產品正式進入臨床應用階段。
【解說】在今年的中國兩會上，腦機接口芯片首次被寫入政府工作報告，成為“十五五”規劃前瞻佈局未來產業之一。 【解說】由香港大學黄毅教授帶領的團隊將傳統芯片與腦信號解碼技術相結合，研發出新一代類腦芯片。與傳統腦機接口不同，憶阻器類腦芯片引入“協同演進”機制，讓解碼器與大腦信號相互適應、共同進化，可以同時收集和儲存不斷變化的腦信號，無需在雲端就能進行運算和自我“學習”，為腦機接口技術的產業化應用掃除重要障礙。 【解說】腦機接口技術的發展曾長期受制於運算效率與能耗問題，黃毅教授表示，傳統芯片的計算與儲存分離，數據需反覆搬運，接近七成能耗消耗在搬運過程中，而非實際運算。 【同期】香港大學工程學院教授 黄毅 我們這個芯片創新的地方就是在於，有一個地方叫做憶阻器，它就是在哪裡儲存就在哪裡計算。我們粗略的估計是可以省下1000倍，這也是我們的目標，以前我們用芯片去跑（數據）可能只能工作幾個小時，但是用了這個憶阻器平台我們可以用1天甚至1個星期。 （憶阻器）其實已經是存在了十幾年的技術，但是真正可以落地，因為之前看不到有什麼特別的應用需要憶阻器的平台去做，但是自從人工智能爆發之後，人工智能的神經模型大量的矩陣運算，這些就正好是憶阻器擅長的工作，這也變成了人工智能帶動了憶阻器，憶阻器也可以反之幫助了人工智能在真正應用的時候去省電和做得更快。 【解說】與傳統假肢主要依靠肌肉信號控制不同，黃教授指出，加入腦信號後，從“肌電控制”到“腦電+肌電融合控制”，可使得控制更加精準，且隨著人工智能技術的不斷發展，“憶阻器+人工智能”又帶來了算力與精度的飛躍。 【同期】香港大學工程學院教授 黄毅 內地的大多數公司做腦機接口，主要使用腦波來控制儀器，一些沒有手的人可能是裝一個機械手（來控制儀器），以前是通過肌肉的信號來控制，但是我們可以加上腦的信號之後就可以更加精準的控制，例如我們哪裡癢，就可以利用機械手的手指去幫助我們抓癢，以前沒有做的這麼精細，現在可以用人工智能和電子產品並進之後就可以做到精細控制。有一個好消息就是，現在人工智能發展得很好，數據處理能力變強了，尤其是有了憶阻器平台加持的時候，我們可以做更多的通道，即頭盔上有更多的電極，更多電極就能帶來更多數據，有了海量的數據之後，如果能有一個好的電子平台，我們就可以在有限的算力之下，或者是有限的能耗之下，可以做到非常強大的計算，所以人工智能的出現也令到就算是在頭蓋上面採集數據也可以做到相對比較複雜的任務，比起五年前已經複雜了很多。 【解說】2025年12月，馬斯克在社交媒體平台宣布，2026年Neuralink腦機界面裝置將實現量產，並轉向“更加精簡和幾乎完全自動化的外科手術流程”，引發廣泛關注。黃毅教授表示，美國在入侵式技術上保持領先，而中國則在非入侵式領域與美並跑，並在半侵入式路線上率先實現商業化突破。 【同期】香港大學工程學院教授 黃毅 如果從應用的層面上來講美國可能做一些比較前沿，創新的研發，但是如果說是用在群眾，大批量應用，內地是比較領先一些的，在電子（平台）方面，就像我之前所講到的我們的憶阻器，其實美國和中國的水平幾乎是齊頭並進的，甚至可以說我們中國的容量，憶阻器的容量和產量，我個人覺得是超越了美國的。 【解說】儘管電子平台已相對成熟，黃教授坦言，目前技術仍停留在實驗室驗證階段，在未來，想要真正走出實驗室、服務大眾，仍需公司、工業協作及政府資源投入。 【同期】香港大學工程學院教授 黄毅 整條（產業）鏈我覺得已經齊備了，因為我們有數據，我們有人工智能模型訓練的經驗，我們也有能將這些模型變成芯片的電子平台，整條鏈已經具備了，其實要走出實驗室是隨時可以走出的，不過，如果想要用在醫療的應用上面去，內地藥監局或者香港醫管局都需要做一些倫理的審批才可以在病人身上採用。 記者 付鈺 朱樂怡香港報道 |
