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未来智造局|超声脑机接口走向临床:不植入电极,也能“读写”大脑?

新华财经|2026年07月07日
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脑机接口正在从单一技术路线竞争,走向更加多元的产业探索。近日,格式塔科技(Gestala)宣布完成4.2亿元人民币天使+轮融资。这家公司选择的并不是在大脑内植入电极,而是超声波脑机接口技术路线。

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新华财经上海7月7日电(记者 杜康)脑机接口正在从单一技术路线竞争,走向更加多元的产业探索。除了大众熟悉的植入式电极方案,以超声、光、磁等物理手段为基础的非侵入式或低侵入式路径,也开始崭露头角。

近日,格式塔科技(Gestala)宣布完成4.2亿元人民币天使+轮融资。这家公司选择的并不是在大脑内植入电极,而是超声波脑机接口技术路线。

“神经科学与人工智能,是同一枚硬币的两面。”格式塔科技创始人、CEO彭雷表示,超声技术路线让脑机接口与AI有了更多合作的可能:超声波脑机接口的多模态脑数据需要通过AI进行解码和分析,探索大脑的底层运行机制;AI帮助人类理解更复杂的大脑活动的同时,也为下一代AI算法的进化提供新的启发。

不是简单区分“侵入”与“非侵入”

过去几年,脑机接口技术很大程度上集中在植入式方案上。通过在大脑内植入电极,相关设备有望帮助渐冻症、高位截瘫等患者控制鼠标、机械臂或其他外部设备。这类路线的优势在于信号捕捉精度较高,尤其适合运动控制类任务。

但在彭雷看来,脑机接口不应只用“侵入式”与“非侵入式”做分类。他提出,应把脑机接口理解为一个矩阵:横轴是声、光、电、磁等不同物理手段,纵轴是侵入式、半侵入式和非侵入式。每一个技术格子,都可能对应不同的适应症和产品形态。

“每个格子都有可能诞生一家公司,但最终要看这个技术组合有没有患者用。”彭雷说,侵入式电极方案在控制鼠标等运动输出场景上具备优势,而格式塔现阶段并不试图在同一场景下与其竞争。“我们选择的是不同适应症。它针对的是渐冻症、高位截瘫等人群,我们针对的是疼痛、精神类疾病和中风康复,患者不同,受益方式也不同。”

格式塔目前优先推进的第一个适应症是慢性疼痛。彭雷表示,公司并不认为超声脑机接口会替代药物,但对于部分长期疼痛、药物依赖风险较高,或因并发症不适合长期、大剂量用药的患者,非手术方式的神经调控可能提供新的选择。

在慢性疼痛方向之外,格式塔还在同步探索精神类疾病、中风康复和阿尔茨海默病等方向。彭雷认为,这些适应症的共同特点是患者群体较大,对非手术干预方式的需求较强,也更适合从脑状态识别和神经调控角度寻找新的治疗路径。

超声路线的想象力在于“整体读写”的可能性

为什么选择超声?彭雷给出的第一个答案,是它有望打开对大脑进行更整体化“读写”的可能。

传统电学脑机接口更擅长读取局部区域的高精度电信号。例如,要实现运动控制,往往需要在运动皮层附近获取清晰信号。但大脑并不是由孤立区域简单相加而成,认知、情绪、疼痛、记忆等复杂功能,往往涉及多个脑区和网络协同。

“电学最大的问题是,你不可能把大脑从左到右、从表面到深部全部插满电极。电学擅长做局部信号的解码,而超声有机会看见整体。”彭雷说,格式塔这一公司名称也来自“整体大于部分之和”的含义。“我们相信,大脑也是一个整体大于部分之和的存在。”

从技术上看,超声既可用于神经调控,也有望通过血流等信号变化理解脑活动。彭雷介绍,格式塔关注的不只是单一脑电信号,而是包括微小血流信号、电信号、CT等在内的多模态脑数据。相比单一信号,多模态数据更复杂,也对算法和AI提出更高要求。

这也意味着,超声脑机接口并非没有挑战。彭雷坦言,所谓“全脑读写”目前仍是一种需要持续突破的可能性,距离成熟应用还有较长过程。特别是跨过颅骨进行稳定、清晰的信号读取,本身就是工程和算法上的难题。

但在他看来,正因为超声路线面对的是更复杂的数据结构,它与AI的结合也更加紧密。“我们跟AI之间的结合,将是最核心的价值之一。”彭雷说。

脑机接口不是单向依赖AI而是相互促进

在AI大模型快速发展的背景下,脑机接口与AI的关系,正在被重新审视。过去,AI更多被视为解码脑信号的工具;而现在,神经科学本身也可能反过来启发AI发展。

彭雷举例说,不同神经元放电与血流变化之间存在复杂关系。有些脑区可能先出现神经活动,再出现供血变化;不同类型神经元之间也存在差异。要理解这些复杂现象,单靠传统信号处理方式并不够,需要AI模型对多模态、大规模、长期数据进行建模。

“脑机接口不是依赖AI,而是相互促进。”彭雷表示,一方面,AI可以帮助脑机接口更好地理解和解码大脑;另一方面,神经科学对于大脑工作机制的研究,也可能为下一代AI提供启发。

他认为,AI继续向前发展,至少需要解决持续学习、分层记忆和长期推理等问题,而这些问题都与神经科学高度相关。人类大脑仍是目前已知经过自然演化验证的通用智能系统。真正理解大脑,不仅可能为神经系统疾病提供新的治疗方案,也可能为人工智能发展提供新的理论来源。

不过,彭雷也强调,AI训练并不是数据量越大越好,数据质量更为关键。格式塔选择先做严肃医疗场景,一个重要原因就是临床数据具备更明确的标注、更清晰的适应症和更严格的采集流程。

“我们为什么先做严肃医疗?一方面是可以获得多模态数据,比如核磁、CT、超声血流、电学数据;另一方面,是针对某一种疾病,有明确患者和清晰标注。”彭雷说,高质量临床数据将成为后续模型迭代和产品泛化的基础。

“先难后易”从严肃医疗器械走向居家医疗

对于产品路径,彭雷的判断较为明确:不能一开始就把超声脑机接口做成消费电子产品,而应先从严肃医疗器械开始。

“我们的路径一定是先做严肃医疗器械,完成安全性和有效性验证,再做不同适应症扩展,积累更多数据,完善算法和模型。”彭雷说,只有在院内场景完成充分验证后,产品才有可能从三类严肃医疗器械逐步泛化到居家医疗器械,再进一步走向更广泛的消费级应用。

在他看来,从医院走向家庭,并不意味着产品脱离医疗属性。即使未来设备形态更轻便,可以用于睡眠调控等更轻量级场景,其前提仍应是医疗器械路径下的安全性、有效性和数据闭环。

彭雷说,脑机接口涉及人的神经系统,不能只靠概念包装和消费级体验来推动。先在严肃医疗场景中验证,虽然路径更难、周期更长,但也更有助于建立技术壁垒和产业信任。

记者获悉,格式塔计划在今年年底发布第一代产品,并披露部分临床数据、科研论文及AI模型层面的进展。此后,公司计划用一年半左右时间推进更大规模临床和注册申报工作。彭雷表示,希望在后年上半年推动超声脑机接口相关医疗器械取证工作取得进展。、

 

编辑:葛佳明

 

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