[原创] 谈谈热门的脑机芯片

最近，马斯克的脑机接口初创公司Neuralink发布了最新的脑机接口进展，并引起了轰动。Neuralink最新公布的进展中，在猪的体内植入了脑机接口芯片，从而能够实时读出猪脑部的信号，之后有希望可以根据这些信号实时分析出植入对象的脑部活动，这给了脑机接口这一技术极大的想象空间，未来可望能使用在医疗甚至人体增强等领域。

事实上，脑机接口中芯片具有极其重要的位置。去年七月，Neuralink的第一个发布会中的主角就是自研的N1脑部传感器芯片。我们这里具体来谈一下脑机接口中的芯片。

总体来说，脑机接口可以分为植入式和非植入式两大类。从可以实现的功能和芯片的重要程度来看，都是植入式脑机接口远远强过非植入式脑机接口，因此这里我们讨论的脑机接口以及芯片主要就是指植入式脑机接口中的芯片。

在植入式脑机接口中，芯片的主要功能是包括数据读出和脑部激励，此外为了保证方便和外界沟通还需要使用无线传输。

数据读出的过程主要是指脑机接口从脑部读取特定区域的信号，并且在芯片上做一系列初步处理，包括滤波等。具体多少信号处理在芯片上做，多少传输到片外完成则取决于整个芯片的设计考量。例如，对于一些需要做快速反应的脑机接口芯片（例如检测癫痫并快速介入），则需要把尽可能多的处理在芯片上实现，以满足延迟的需求。此外，通常经过芯片处理的信号比起原始信号的数据量会小，因此脑机接口片上处理部分和无线数据传输部分是一对重要的权衡对象：片上处理越简单，则相关电路逻辑面积和功耗越小，但是需要无线传输的数据量就越大，无线传输部分的功耗压力就越大；反之，信号处理越复杂，则功耗和面积越大，但是数据传输部分或许就可以更简单一些。

功能上，除了数据读出之外，脑机接口另一大重要的功能模块是激励信号部分。信号激励是指脑机接口在脑部以合适的方法施加一个信号，根据应用的不同这个信号可能是电压信号，光信号或其他信号。

最后，脑机接口中无线数据传输也非常重要，因为脑机接口需要与外界有一个数据接口用于数据传输和控制。Neuralink第一代脑机接口的原型使用的是有线数据传输，而到了今年的原型传感器中就使用了基于蓝牙的无线传输，可见无线传输对于植入式脑机接口的重要程度（毕竟植入对象不希望脑子后面时时刻刻都接着一大堆线）。

脑机接口以及芯片目前看起来虽然科幻，但是实际上已经有了非常实际的落地应用，而这些应用主要集中在医疗领域。

脑机接口主要落地应用中，芯片主要起到一个形成神经信号读出-实时激励-数据记录读出的闭环。例如，目前有大量的学术界脑机接口芯片关注癫痫治疗。在这样的应用中，首先需要脑机接口芯片的数据读出能实时监控读出脑部信号，并且在检测到脑部信号出现癫痫征兆时，就立刻用脑机接口的信号激励产生一个和癫痫疾病异常电压信号相反的信号，从而抵消癫痫疾病产生的异常信号，起到实时介入的作用。

另一个闭环脑机接口的例子是瘫痪病人的康复治疗。植入式脑机接口芯片一方面可以读出患者脑部对于行走的控制信号，另一方面可以根据读出的信号在患者脊柱部分施加相应的信号，从而让患者在经过训练后能重新获得行走的能力。

除了包括读出和激励两部分的闭环系统之外，一些脑机接口只用到读出部分或只用到激励信号部分。只用激励信号的例子是Argus II系列生物眼，该系统在眼部的视觉神经上植入激励信号系统和无线信号传输系统，同时在外部的眼镜上则使用视觉传感器拍摄外部的环境画面，并且将该画面转换为对应的视觉神经信号传输给植入激励信号系统，而激励信号系统则施加相应信号激励，从而实现让视觉受损患者重新修复视觉的能力。该系统已于数年前通过临床试验并获得美国FDA认证，可见实用化的脑机接口事实上离我们并不遥远。

上文已经介绍了脑机接口的常规组成部分和应用，那么脑机接口芯片技术的难点在哪里呢？

首先，从读出部分来说，最难的在于如何以非常低的功耗做到低噪声和低输入失调。脑部信号的幅度通常非常小，在微伏级别，因此必须保证读出放大器的噪声和输入失调都要比脑部信号的幅度还要小，才能实现高质量的脑部信号读出。这一点对于模拟电路的设计挑战很大，尤其是在功耗受限的条件下。事实上，Neuralink N1芯片的主要指标之一也是噪声，这也印证了该指标的难度和重要性。

其次，低功耗也是脑机芯片的核心难点。众所周知，植入式的脑机接口芯片必须保证电池寿命，毕竟没人希望过几年就做一个手术去换一次电池。低功耗设计可以分成两部分，即电路模块设计的低功耗，以及电源管理。电路模块设计需要使用各种低功耗设计技巧，以保证单个通道的平均功耗在微瓦数量级，而从另一个角度降低模块功耗往往就意味着高噪声，因此如何在功耗和噪声之间做权衡是一个脑机接口芯片设计的核心要点。而低功耗设计的另一个角度就是电源管理，高效率的电源管理模块可以降低电池能量的浪费并演唱电池寿命。此外，电源管理也包括无线能量传输等新的技术，可以允许脑机接口芯片通过电感耦合的方式从外部获取能量，从而可以实现脑机接口模块的无接触式充电功能。总体而言，脑机接口的低噪声和电源管理是核心难点，同时也是目前脑机接口研发的重点方向。

美国是目前脑机接口芯片的领跑者。在学术研究领域，每年ISSCC等顶级芯片会议的脑机接口相关论文的作者主要都来自于美国。而在商业化方面，马斯克的Neuralink也是全球脑机接口芯片和系统的领跑者之一。

在脑机接口领域，中国的研发实力在近几年来也在快速提升。例如，清华的王志华教授和东南大学的王志功都在这个领域做出了杰出的贡献，发表的论文也获得了全球同行的认可。在商业化落地领域，Neuramatrix等本土团队也在做相关的努力。应当说，中国的脑机接口芯片研究在低噪声和低功耗设计（包括放大器、无线充电模组等方面）都已经做到与全球最一流水准相差不大，我们认为最值得中国追赶的方面在于系统完整性以及跨学科研究。从系统完整性角度，Neuralink的N1传感器直接就瞄准集成放大器前端和片上信号处理的完整系统，只有做到这样完整的系统才能真正把系统实用化，同时系统设计中的众多挑战和技术壁垒也只有真正着手做过才能理解。此外，脑机接口本来就是横跨芯片设计、神经科学和生物学的跨学科技术，目前国外的同行已经在设计针对下一代生物神经技术的脑机接口（例如基于光遗传学的脑机接口），在这一方面也希望中国的从业者能不局限于自己的领域，而积极地去实现跨学科的整体发展，这样才能保证脑机接口的整体系统处于全球相关技术的最前沿。

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