當前，腦機接口研究正向“閉環(huán)、自適應(yīng)”架構(gòu)演進，聚焦增強實時解碼能力、改進異步檢測與優(yōu)化共享控制策略。這一轉(zhuǎn)變的核心是人工智能驅(qū)動的閉環(huán)人機交互架構(gòu)，其通過“感知-解碼-應(yīng)用”的動態(tài)機制，推動系統(tǒng)向人機共適應(yīng)方向演進。盡管進展顯著，多數(shù)系統(tǒng)仍存在一個關(guān)鍵瓶頸：缺乏對長時間、多日連續(xù)使用下穩(wěn)定性的系統(tǒng)性評估。具體表現(xiàn)在未能量化誤報與漏報的累積風(fēng)險，難以基于完整數(shù)據(jù)分布明確人機協(xié)同邊界，以及缺少對控制參數(shù)長期影響的深入分析。未來突破不僅需要更優(yōu)算法，更需構(gòu)建支持情境感知、持續(xù)學(xué)習(xí)與跨平臺一體化的智能生態(tài)系統(tǒng)。這將是推動非侵入BCI從實驗室走向?qū)嶋H應(yīng)用的關(guān)鍵。

圖7. 實時、異步與共享式非侵入式BCI示意圖。

圖8. 人工智能驅(qū)動的人機共適應(yīng)系統(tǒng)示意圖。

非侵入式腦機接口的長期可穿戴性面臨核心挑戰(zhàn)：如何維持腦電信號采集的穩(wěn)定性。關(guān)鍵在于降低電極與皮膚間的接觸阻抗，這要求電極兼具高導(dǎo)電性與共形貼合能力。柔性電極因能緊密貼合皮膚，已逐步取代傳統(tǒng)剛性電極，在提升信號質(zhì)量與佩戴舒適度的同時，為長期監(jiān)測提供了可能。實現(xiàn)高性能柔性電極主要依靠材料創(chuàng)新：一是使用本征導(dǎo)電的有機半導(dǎo)體薄膜，二是將導(dǎo)電納米材料復(fù)合于柔性基底中。納米材料因其獨特的電學(xué)與力學(xué)特性成為理想選擇。以一維納米線為例，其高縱橫比結(jié)構(gòu)賦予電極出色的機械柔韌性和彎曲穩(wěn)定性，同時能顯著提升導(dǎo)電性，有助于降低接觸阻抗、提高信噪比。此外，電極的機械穩(wěn)定性對于長期使用至關(guān)重要。納米材料的亞微米尺寸使其具備優(yōu)異的耐久性，在反復(fù)形變下仍能保持性能，從而抑制因材料疲勞或運動引起的接觸不穩(wěn)定與信號偽影。綜上，材料創(chuàng)新是推動非侵入式腦機接口發(fā)展的關(guān)鍵，納米材料為實現(xiàn)穩(wěn)定、長效的柔性傳感提供了極具前景的解決方案。

圖9. 柔性導(dǎo)電薄膜性能的示意圖。

圖10. 一維納米線結(jié)構(gòu)與性能的示意圖。

圖11. 一維硅納米線(SiNW)結(jié)構(gòu)與性能的示意圖。

圖12. 零維材料在BCI中的應(yīng)用示意圖。

隨著非侵入式BCI技術(shù)的深入發(fā)展，可穿戴柔性電子設(shè)備已成為突破性研究方向。此類設(shè)備的核心價值在于實現(xiàn)先進生物電子系統(tǒng)與用戶友好型應(yīng)用的無縫銜接，其設(shè)計需精準平衡機械柔性、生物相容性與信號保真度三大關(guān)鍵要素—確保設(shè)備在舒適貼合人體的同時，長期保持高性能穩(wěn)定運行。柔性生物電子技術(shù)的突破性進展，正為實時動態(tài)監(jiān)測與生物系統(tǒng)的無縫交互奠定堅實基礎(chǔ)，顯著推動非侵入式BCI從實驗室走向?qū)嶋H應(yīng)用。

圖13. 可穿戴柔性設(shè)備：設(shè)計原理。

圖14. 可穿戴柔性設(shè)備：功能集成。

近年來，非侵入式BCI的性能提升得益于柔性生物電子器件與深度學(xué)習(xí)解碼算法的協(xié)同設(shè)計。具體來說，柔性電極通過優(yōu)化器件與皮膚的接觸界面、抑制運動偽影，能夠采集到更穩(wěn)定、更高信噪比的原始信號，為后續(xù)解碼提供高保真信號輸入。在此基礎(chǔ)上，深度學(xué)習(xí)等先進算法不僅相較傳統(tǒng)算法顯著提升了神經(jīng)信號解碼性能，還可主動補償硬件端中難以避免的殘余噪聲和個體差異引起的信號不確定性。這種“硬件筑基、算法協(xié)同”的融合模式，正逐步形成軟硬協(xié)同、相互增強的良性循環(huán)，持續(xù)拓展非侵入式腦機接口的性能邊界。 

圖15. 柔性電子與深度學(xué)習(xí)的融合推動先進非侵入式BCI發(fā)展。

隨著非侵入式腦機接口技術(shù)從實驗室研究向臨床康復(fù)、神經(jīng)調(diào)控和日常輔助等實際應(yīng)用的推進，其發(fā)展凸顯了神經(jīng)科學(xué)、人工智能與柔性生物電子技術(shù)的深度融合。通過神經(jīng)解碼算法的系統(tǒng)性進步與柔性材料的創(chuàng)新，我們正逐步將高精度神經(jīng)監(jiān)測與解碼技術(shù)整合到日常生活、臨床診斷與治療干預(yù)中。然而，實現(xiàn)真正可持續(xù)、可普及且具有臨床價值的應(yīng)用仍面臨一系列挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)根植于神經(jīng)信號的固有特性、動態(tài)人機交互的約束，以及長期使用環(huán)境的復(fù)雜性。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，需要在信號采集、算法建模、硬件架構(gòu)、閉環(huán)控制策略和評估框架等多個維度實現(xiàn)系統(tǒng)性突破。這也需多學(xué)科協(xié)作與整體優(yōu)化，涵蓋技術(shù)創(chuàng)新、嚴格監(jiān)管、成本效益分析與用戶體驗提升。同時，建立覆蓋信號采集到最終用戶反饋的端到端評估體系，是驗證多樣化軟硬件配置有效性與可靠性的關(guān)鍵，也將成為未來BCI技術(shù)發(fā)展的焦點。

致謝

該工作由南京郵電大學(xué)電子與光學(xué)工程學(xué)院、柔性電子(未來技術(shù))學(xué)院王勝老師(2022.12-2025.07受聘于蘇州大學(xué)未來科學(xué)工程學(xué)院，并于2025年7月加入南京郵電大學(xué)電光學(xué)院)和南京中醫(yī)藥大學(xué)宋曉彬同學(xué)為論文共同第一作者。通訊作者為王勝，南京大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院副研究員宋曉攀和余林蔚教授以及南京大學(xué)醫(yī)學(xué)院申翼教授。該工作的開展得到了南京大學(xué)陳坤基教授，徐駿教授，王軍轉(zhuǎn)教授、叢壯壯教授的支持，受到國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金青年基金、江蘇省自然科學(xué)基金青年基金、江蘇省卓越博士后、中國博士后特別資助、中國博士后面上項目等多項基金的大力資助，在此一并表示衷心的感謝！