18年前，年仅30岁的Ann Johnson遭遇了严重的中风，当时她是一名数学老师、排球教练以及一个婴儿的母亲，从此失去了运动和语言能力。

在她女儿的记忆里，从没有过母亲说话的声音——直到美国加州大学旧金山分校等机构的学者将一块芯片植入了Ann Johnson的大脑皮层。接受植入后，当她默念句子时，屏幕上的AI替身会帮她发出“她自己的”声音，并展示微笑、嘟嘴、悲伤等等那些Ann Johnson努力想传达的表情。

8月23日，《自然》杂志发布了这项壮举，这也是人类有史以来首次直接根据大脑信号，合成语音和面部表情，它标志着脑机接口应用史上的又一里程碑。领导这一研究的加州大学旧金山分校神经外科教授Edward Chang说，“我们只是想恢复人们的本来面目。”

Ann Johnson 与AI替身互动。（图源：视频截屏）

在脑机接口领域，近年来多个机构陆续发布重磅成果。人工智能帮助瘫痪人士恢复基础的日常活动，中科院深圳先进技术研究院正高级工程师李骁健告诉“医学界”，“走得快的话，全球预计在2030年前就会有系统率先申报上市。”

从Ann Johnson 的上述经历来看，“读心算法”的落地已并非天方夜谭。在价格方面，“不算手术、护理等医疗开销，全套植入硬件设备成本最低可控制在5万元人民币之内。”李骁健表示。

视频由加州大学旧金山分校威尔神经科学研究所Metzger等人提供。（视频来源于网络）

2005年中风后，Ann Johnson患上了闭锁综合征。

十几年来，她都靠着带有反射点的眼镜，对准屏幕的字母敲击形成文字和外界交流。每分钟只能生成14个单词，她在2020年的一篇文章中写道，“闭锁综合征，就像你有充分的认知，有完整的感觉，但被锁在一个没有肌肉的身体里。”

直到2021年，Ann Johnson看到了一项研究，科研团队通过脑机接口芯片和人工智能算法，帮助一名瘫痪人士将试图说的话转为文本，并显示屏幕上。Ann Johnson立刻联系了对方，后来被选为此次临床试验的8名受试者之一。

而这次，研究人员不再满足仅用文字展示话语。具体地，研究小组将一个由 253 个电极组成的、信用卡大小的芯片植入Ann Johnson大脑皮层的语言区域。在那里，芯片将拦截在中风前本应传递到嘴唇、舌头、喉部和脸部肌肉的神经元信号，重新采集并传到Ann Johnson头部的电子端口，端口和计算机相连，信号被解码为文本，再合成语音。

本次试验系统的概念图。（图源：加州大学旧金山分校）

语音模版用的是20年前Ann Johnson在婚礼祝酒词的发言，“听到自己的声音会让人激动......女儿也从未听过我的声音。”她告诉研究人员。

关于发声的原理，李骁健向“医学界”解释道，当她在大脑中默念单词时，芯片会采集到相应的大脑信号，再通过人工智能分类器，提取出不同单词的音素组合特征，解码并对应到事先搭建好的单词库中识别，最终形成的语音由AI发声。

研究人员构建了由1024个单词组成的词库，人工智能并不直接识别单词，而是通过最小声音单位的组合来实现，比如“Hello”包含：“HH”、“AH”、“L”和“OW”，这样，计算机只要和人建立了39 个声音单元的连接，理论可以组合成任何词句。

试验过程中，Ann Johnson进行了几周的训练，她必须一遍又一遍默念 1024 个单词中的音节，直到人工智能学会识别每个音节对应的大脑活动，组合后与词库一一对应，建立连接。

Ann Johnson通过脑机接口系统，与AI提升进行“意念互动”。（图源：NBC）

由于植入电极密度增加、解码和人工智能学习等方面的进展，解码发声的速度得到了大幅提升。研究结果显示，该系统每分钟能生成 78 个单词，正常人的语速大约在每分钟 160 个。而在同一团队前述2021年的试验中，还仅为每分钟15到18个单词。

研究团队还和一家面部动画公司合作，和Ann Johnson 大脑连接时，AI能识别信号并让她的动画替身做出下巴张开、闭合、咧嘴等不同动作，以表示开心、悲伤或惊讶。

“这是脑机接口在实用性上的重大突破。电子辅助失声者沟通并不是新鲜事，但早期多为二维运动控制任务，计算机只需解码大脑中‘上下’和‘左右’两个自由度，患者就能在虚拟键盘上任意选择字母，甚至无需人工智能辅助解码。但一个个字母拼，速度可想而知。”

“最新系统则属于多分类任务，分为表情和语言两大类，表情中又有张嘴、闭嘴、咧嘴等，语言下面又包含几十个不同音素。不同‘意念’形成庞大的排列组合后，还能相对快速、精准地实现转化，这反映了包括神经科学、人工智能等多学科近年来的飞速发展。”李骁健说。

系统同时加入了联想功能，在出现同音词时，能根据语义选出最接近的词汇。结果表明，当Ann Johnson使用 1024 个单词的词汇集时，准确率约为 75%。

“我们的目标是恢复一种完整的沟通方式，也是与他人交谈最自然的方式。这将对他们（瘫痪人士）的独立性和社交产生深远影响。”研究人员表示，目前他们正在开发“无线版本”的设备，让使用者不必通过头顶电线和计算机连接。

目前，这一系统还不适用于“完全瘫痪”人士。Ann Johnson尚能调动部分嘴部肌肉，对口型。李骁健介绍道，丧失肌肉活动的人，大脑运动、语言相关的神经活动也会最大程度退化，神经信号的采集和解读会更加困难。

对于残障人士，该试验被认为是在“恢复身体独立性和自主性”上又迈出了一大步。这两年，脑接机口领域接连出现了革命性进展。

2022年6月28日，美国约翰斯·霍普金斯大学研究人员完成了全球首例双边植入脑机接口人体试验，让一位瘫痪30年的患者通过意念操控机械臂切、递送蛋糕，完成自主进食；

美国Synchron公司则在今年1月公布“血管介入式”脑机接口临床试验最新进展，4名瘫痪者成功控制了外部设备，可进行发短信邮件、个人理财、在线购物等日常活动；

总部位于阿姆斯特丹的Onward公司开发了“脑-脊髓接口”，今年5月登顶《自然》的成果显示，一位瘫痪12年的病人表现出神经功能恢复迹象，植入物关闭后也能拄着拐杖行走。

大胆设想一个未来场景，无论是健康还是身患重疾，人类通过脑机接口，用“意念”实现对大部分智能设备的控制，解放身体劳动力，能否成为现实？

李骁健说，从单纯的概念到落地医疗市场，脑机接口离大众已并不遥远。“让失能者靠人工智能的辅助拿水杯喝水、控制轮椅自行运动、发合成的语音，完成一些2D或简单的3D操作等，技术上已经不是问题。”

“从这些基本需求出发，只需采集大脑皮层运动和语言区的较少量神经信号，对植入电极、芯片和解码算力等的要求也相对低。预计5到10年内就会有相应产品申报。”李骁健说。

也正因如此，他认为此次研究成果，很大程度代表了医用植入式脑机接口技术短中期内的发展方向。不过分追求高端的硬件设备，首先在简单、实用的临床应用场景上做出突破，上市时定价也不会很高。“实验中每分钟解码了七八十个单词，基本达到现实场景可用的水平。”

Ann Johnson植入的是贴附在大脑皮层的ECoG电极，这一技术已诞生了近20年。Synchron公司用的则是“血管介入式”脑机接口，电极放入大脑血管，而不是皮层组织，虽然牺牲了信号采集的丰富度，但更为安全成熟，解码也相对简单，被认为是或将最先上市的产品。

而在约翰斯·霍普金斯大学的研究中，由于要采集和解码多纬度、精细的动作信号，实现对机械臂的精准控制。以目前的技术来看，则要通过向脑内植入高密度、深度刺入式电极阵列来实现。离临床使用上还有一定距离。

安全性是一方面的担忧，同时复杂程度也将决定脑机接口能否实现无线控制。李骁健表示，只要头顶还长出“电线”，它就不可能成为真正的临床医疗器械。“更精细的运动控制信息，要依靠全体内植入式的脑机接口装置大规模收发神经信号。这方面要做成无线，目前技术上还达不到。”

价格是另一考量。即便硬件成本随科技发展一降再降，但和药物不同的是，医用脑机接口还依赖专业人士辅导下的大量使用训练、医疗护理以及后期一系列维护成本。“越是复杂的系统，脱离实验室回归日常使用的可能性也越低。”李骁健表示。

对于国内的脑接机口领域来说同样如此。根据中国信息通信研究院发布的《脑机接口总体愿景与关键技术研究报告》，结合我国肢体残障和神经系统的疾病负担，预测神经重塑、神经替代、神经调控等脑机接口技术将拥有十万亿级别的市场空间。

“硬件水平上，我国和欧美的差距没有想象得那么大。前几年大家把脑机接口当作一种高端设备投资，强调‘高端设备国产替代’，但最近才发现海外率先取得临床成果的，往往用的是较早期的设备技术。”李骁健说。

今年5月29日，中科院院士赵继宗在中关村论坛脑机接口创新发展论坛上称，语言重建、脑控机械臂，在这些领域，国外能做到的，国内也能做到，但更重要的是如何让政府部门参与协调整个产学研用这条线，“个别病例、个别试验可能都没有问题，但最后要用于更多患者，就得考虑产业化路径。”

“本次海外最新成果，靠的也不是新型硬件设备，而是团队在语言解码领域方法的创新和突破，瞄准简单却实用的说话场景。相比硬件设备，临床医学、脑科学、人工智能、工程学的扎实基础和多学科交叉、产学研间的紧密协作，结合临床需求的紧迫程度，才是哪个系统能率先落地的关键因素。”李骁健说。