根據哈佛醫學院資料，人腦極為複雜，估計由約860億個神經元構成，彼此之間形成超過100兆個連接。數十年來，對大腦的解析與資料擷取主要侷限於神經科學研究領域。然而，隨著腦機介面（Brain-Computer Interface, BCI）技術的發展，大腦資料正變得比以往更容易取得。
這類裝置可將神經活動轉換為即時且可用的資訊，協助使用者理解自身精神狀態、提升專注力、監測壓力，並進一步應用於健康管理。
什麼是腦機介面？
一 腦機介面是大腦中的電活動與外部設備（即電腦）之間的通訊。 大腦通訊介面透過分析大腦訊號來工作，最常見的是透過腦電圖 （EEG） 感測器，該感測器將大腦活動的結果轉發到所需的設備。
現代神經技術可以說始於 100 年前漢斯·伯傑 （Hans Berger） 在腦電圖方面的工作，這標誌著科學家第一次能夠捕捉到大腦活動的讀數。 多年來，腦電圖已經得到改進，可以捕獲更詳細的數據，其他進步，例如功能性磁振造影 （fMRI），它透過分析血流來測量大腦活動，對我們了解大腦的功能做出了重大貢獻。
腦機介面技術發展
腦機介面奠基於早期神經技術，進一步建立大腦與外部裝置之間的直接通訊機制。
「腦機介面」一詞由雅克．維達爾（Jacques Vidal）於1970年代提出，其研究利用非侵入式腦電圖實現人腦與電腦之間的互動。
早期研究多以靈長類動物為對象，透過手術將感測器置於接近灰質的位置，以提高訊號品質。此後，人體實驗逐步發展出侵入式、非侵入式與半侵入式等多種方法，例如將裝置植入顱骨內但不直接接觸腦組織。
隨著連網裝置與即時運算技術進步，腦機介面的應用範圍持續擴展。
人工智慧驅動理解能力提升
在直接記錄與解讀大腦訊號的過程中，資料規模始終是一項關鍵挑戰。大腦會產生大量電脈衝訊號，使即時處理與分析變得相當困難。
隨著人工智慧（Artificial Intelligence；AI）技術日益成熟，研究人員得以更有效地擷取、整理與分析大腦資料。
相較於傳統雲端運算，結合邊緣運算（Edge Computing）的人工智慧方法，可在裝置端進行即時處理，有助於降低延遲並分擔資料處理負擔。
腦機介面應用
直接從大腦捕獲訊息並將其轉化為行動的能力具有巨大的潛力。 以下是腦機介面研究幫助醫療科技公司探索的幾種可能性。
心理健康
腦機介面可作為神經調節工具，應用於患有焦慮症、注意力不足過動症（Attention Deficit Hyperactivity Disorder；ADHD）、憂鬱症及創傷後壓力症候群（Post-Traumatic Stress Disorder；PTSD）等狀況。
透過即時回饋腦電活動，使用者可逐步調整自身狀態，提升對心理健康的覺察。
輔助溝通
對於因肌萎縮性側索硬化症（Amyotrophic Lateral Sclerosis；ALS）、受傷或其他神經疾病而喪失語言能力的患者，腦機介面可提供替代性的溝通方式，協助其與外界互動。
認知功能強化
腦機介面可透過神經回饋機制調整特定腦波活動（如 Alpha 波），以提升注意力、記憶力與整體認知表現。
此技術亦可應用於飛行員專業訓練或中風患者復健等情境。
疾病檢測
透過直接與大腦互動，腦機介面有助於診斷神經系統疾病與精神疾病，並在特定情況下作為治療輔助工具。
現有腦機介面裝置發展
正在進行大量努力來開發用於實驗室外實際應用的可用腦機接口設備。 以下是追求這項技術的公司的一小部分樣本。
Neurable
總部位於波士頓的新創公司 Neurable 致力於將腦機介面整合至耳機、眼鏡與頭盔等日常裝置中，採用非侵入式方式提供使用者狀態分析功能。
其耳機產品透過嵌入耳墊的 EEG 感測器擷取腦部訊號，並結合 AI 分析使用者專注程度，協助掌握工作節奏。
Cognixion
Cognixion ONE 是首款結合擴增實境（Augmented Reality；AR）的可穿戴腦機介面裝置，主要應用於輔助溝通。
設備整合眼動追蹤與預測輸入技術，將使用者欲表達的內容顯示於鏡片上，使他人能理解其意圖，提升溝通效率與行動自由度。
Neuralink
由埃隆．馬斯克（Elon Musk）創立的神經技術公司 Neuralink，致力於開發植入式腦機介面晶片，目標是讓四肢癱瘓患者能透過大腦活動操作外部設備。
該技術目前仍處於臨床試驗階段，長期目標為恢復運動功能與感官能力。
腦機介面的局限性
BCI 的主要關注領域之一是檢測大腦訊號的感測器。 越近往往越好，但侵入性方法並不總是有吸引力或可行。 當直接連接到腦組織時，存在形成疤痕組織的風險，這會阻礙信號。 存在許多有前途的非侵入性或部分侵入性方法，但複製與灰質直接連接的好處可能很困難。
如前所述，管理和解釋大型資料集也是人工智慧在解決方面顯示出希望解決的問題。 所需的大量資源可能會給全球對能源效率的關注帶來問題。 半導體性能的進步和其他支持人工智能機器學習的巨大能源需求的技術對於確保 BCI 未來的成功至關重要。
腦機介面的未來展望
儘管目前的AI模型存在一些不足，但它已經對腦機介面產生了可衡量的影響。 不乏資金來使人工智慧及其支援的技術更加高效和可靠。 如果目前正在進行的努力中的一小部分成功，不難設想在不久的將來，重點不僅在於取代人類思想，還在於在腦機介面的幫助下最大限度地利用人類思想。
Ambiq 有什麼貢獻？
隨著製造商尋求以更小、限制更少的外形尺寸實現 BCI 的方法，邊緣人工智慧成為一個有吸引力的選擇。然而，高效能運算和能源效率對於使腦機介面技術不僅可行而且實用是必要的。Ambiq 提供一系列超低功耗 系統單晶片 （SoC）， 可促進這些邊緣技術的高效能運算和無與倫比的能源效率。
得益於專有的 亞閾值功耗優化技術 （SPOT）® 平台，此類設備可以更快、更準確地運行，並為高級功能提供充足的功率，從而擴展了 BCI 技術的可能性。在 此處詳細了解 Ambiq 如何實現醫療保健應用程序。
來源：
神經科學的一個新領域旨在繪製大腦中的連接圖 |哈佛醫學院 |2023 年 1 月 19 日
邁向腦機直接通訊 |年度回顧 |1973
可動植物 |心靈。 解鎖。 |聰明工作，不要拖延 |2025
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Neuralink — 開創性的腦機介面 |2025
