[智能应用]脑机接口技术新突破：科学家首次解码“内心言语” [复制链接]

财联社8月15日电，只需在脑海中想象说话，就能进行交流？科学家在脑机接口领域取得一项重要突破，他们首次识别并解码了与“内心言语”——人们脑海中的无声独白相关的大脑活动，解码准确率高达74%。这项由美国斯坦福大学团队主导的开创性研究14日发表在《细胞》期刊上，为帮助严重言语障碍患者重建自然交流能力开辟了全新路径。

脑机接口技术实现“内心言语”解码：无需肌肉参与的沟通新突破
2025年8月，美国斯坦福大学团队在《细胞》期刊发表的研究中，首次成功识别并解码了与“内心言语”相关的大脑活动，即无需肌肉参与的纯意念默想，解码准确率达到74%235。这一突破改变了传统脑机接口依赖发声神经信号或眼球运动的局限，为失语者等群体提供了更自然的沟通可能14。

技术核心突破与创新机制
解码“内心言语”的关键进展
研究团队通过捕捉大脑思维活动时产生的脑电波特征，直接读取“无声独白”意图，无需用户尝试发声或移动身体14。相比此前依赖肌肉运动的技术，该方法更接近人类自然的思维习惯，显著降低了沟通门槛。
高效密码控制机制
系统支持“关键词密码解锁模式”，用户默念特定短语即可激活解码功能，识别准确率超过98%14。这一设计既保障了使用灵活性，又能避免无关思维干扰，提升了实际应用中的稳定性。
技术分类、应用潜力与挑战
脑机接口技术分类与临床适配
技术类型    技术特点    代表应用场景
非侵入式    头皮表面电极采集信号，安全性高、易操作，但信号质量较低    日常沟通辅助、运动功能康复
侵入式    需开颅植入电极，信号精度高，但存在感染风险    重度瘫痪患者的精细动作控制
应用前景与现存挑战
核心应用方向
医疗领域：为渐冻症、中风等导致的失语者提供“意念沟通”能力，恢复其与外界的交流渠道17。
未来扩展：随着传感器和算法升级，有望实现“日常对话级”流畅意念交流，甚至拓展至教育、娱乐等非医疗场景14。
待突破瓶颈
技术局限：当前74%的解码准确率仍需提升，且对复杂语句的处理能力不足14。
基础研究限制：人类大脑约有800-1000亿个神经元，现有技术单次最多记录1000个神经元活动，大规模神经信号解码仍任重道远1。
市场规模与全球技术竞争动态
市场增长潜力
全球脑机接口市场规模预计从2023年的23.5亿美元增长至2033年的108.9亿美元，复合增速17%；中国市场规模2040年或将突破1200亿元，增速达26%1。
国际技术竞赛
美国Neuralink等企业已提出“2028年实现全脑接口”目标，计划将电极通道数从数千级提升至数万级，进一步推动信号采集精度和数据处理能力的突破1。
技术意义与未来展望
此项突破标志着脑机接口从“运动依赖”向“纯意念驱动”迈进，为实现“大脑直接对话外部世界”奠定了基础。尽管目前技术尚未成熟，但它为解决人类沟通障碍提供了全新范式，也为人工智能与脑科学的深度融合开辟了新路径145。未来，随着生物相容性材料、AI算法的进步，脑机接口有望成为连接人类思维与数字世界的核心枢纽。

脑机接口技术新突破：解码内心言语

财联社8月15日电，科学家在脑机接口领域取得了一项重要突破，他们首次识别并解码了与“内心言语”——人们脑海中的无声独白相关的大脑活动，解码准确率高达74%。这项由美国斯坦福大学团队主导的开创性研究14日发表在《细胞》期刊上，为帮助严重言语障碍患者重建自然交流能力开辟了全新路径。

研究背景与方法

长期以来，脑机接口（BCI）被视为连接大脑与外部世界的桥梁。此前的技术主要依赖解码用户尝试发声时产生的神经信号，或将眼球运动转化为文字。但前者对肌肉控制要求高，过程让人疲惫，而后者的转化速度缓慢。为了追求更高效、更轻松的沟通方式，研究团队将目光投向了内心言语，即无需任何肌肉参与、仅在脑海中进行的默想说话。

研究团队为因肌萎缩侧索硬化症（ALS）或脑干中风而导致严重瘫痪的参与者植入了大脑运动皮层（负责语言的区域）微电极。结果发现，尝试说话和想象说话会激活大脑中重叠的区域，并产生相似的神经活动模式，但内心言语的信号强度通常较弱。

研究成果

在概念验证中，该脑机接口系统能从包含多达12.5万个单词的庞大词汇库中解码想象中的句子，准确率达74%，甚至能捕捉到用户为完成计算任务而在心中默念的数字。

应用前景

这项研究不仅为严重言语障碍患者带来了新的希望，也为脑机接口技术的未来发展提供了新的方向。随着技术的不断进步，脑机接口有望在更多领域实现广泛应用，为人类生活带来更大的便利。

1. 医疗领域：对于因肌萎缩侧索硬化症（ALS）、脑干中风等疾病丧失语言能力的患者，这项技术可以显著改善他们的生活质量。
2. 教育与培训：通过脑机接口技术，可以实现更加高效的学习和培训方式，特别是在语言学习和特殊技能培训方面。
3. 人机交互：未来，脑机接口技术有望应用于各种智能设备，实现更加自然和直观的人机交互方式。

伦理与隐私问题

尽管这项技术具有巨大的潜力，但也面临着伦理道德和社会接受度的挑战。例如，如何保护用户的隐私，防止未经授权的内心言语被解码和利用。研究团队已经演示了一种密码控制机制，使得系统可以被训练为暂时忽略内心言语，转为关键词密码解锁模式。用户只需在脑中默念特定短语，系统便能以超过98%的准确率识别并启动解码功能。

结论

斯坦福大学的研究成果标志着脑机接口技术的一个重要里程碑。随着传感器和算法的进步，未来更先进的设备有望实现如日常对话般流畅的意念交流。这不仅将改变许多患者的生活，也将对社会产生深远的影响。