曾经在科幻电影里才能看到的场景，现在正在变成现实。用意念控制无人机飞行，而且能持续6个小时！
日前，天津大学脑机海河实验室联手清华大学集成电路学院在国际权威期刊《自然·电子》上发表了震撼成果。这项突破性研究不仅让脑机接口的解码速度提升了216倍，能耗更是降到了原来的1/1643。
最关键的是，他们首创了”双环路脑机协同演进框架”，打破了传统脑机接口只能维持1小时左右的限制，实现了6小时的持续稳定操控。不仅没有性能衰减，解码准确率反而提升了20%。
▍颠覆传统认知的突破：双环路让脑机真正”互学习”
这个系统最核心的创新在于对脑电信号的全新认识。研究团队发现，传统观点认为的脑电信号非平稳特性，并不仅仅来自背景噪声，更与闭环脑机交互中的任务学习密切相关。
基于这一发现，他们提出了“双环路脑机协同演进框架”。这个框架就像一个双向反馈的循环系统：
图.
在机器这端，忆阻器解码器不断适应和学习脑电信号的变化。在人脑那端，通过持续的”决策-反馈”过程，大脑也在不断优化输出的脑电特征。两者相互促进，形成了真正的协同进化。
天津大学脑机海河实验室团队许敏鹏教授用一个生动的比喻解释这种长期佩戴的影响：”就像学习骑自行车，从最初的手忙脚乱到后来的轻松驾驭，大脑的神经网络必然经历了重构。这种改变不是负面的，而是大脑在学习新技能过程中的自我优化。”
▍硬核技术解析：忆阻器让脑机接口性能暴增
在硬件实现上，研究团队开发了一款规模为128Kb的忆阻器神经形态器件。这个芯片最厉害的地方在于实现了”单步解码策略“。
稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号解码需要三个步骤：
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信号滤波预处理
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任务相关分量特征提取
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模板匹配分类
而团队的忆阻器方案把这三步合并成了一步，直接让计算复杂度降低了6.5倍。同时，这种设计还减少了忆阻器非理想特性对计算精度的影响。
▍实战检验：四自由度无人机实时脑控
为什么选择无人机作为验证？许敏鹏教授解释说，这是目前脑机接口控制任务中难度最大的挑战。无人机不仅需要高精度的实时响应，自由度也非常高。
研究团队开发的系统实现了四自由度的连续操控，远超传统方案通常只能达到的两个自由度。在实际飞行测试中，系统达到了85.17%的解码准确率，这个数据与传统软件计算的结果相当。
12个与飞行命令相关的视觉刺激分别对应无人机的起飞、降落、悬停、保持、顺时针旋转、逆时针旋转以及六个方向的直线运动。
但关键的差异在于效率。计算评估显示，忆阻器芯片在解码时：
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能耗比传统方案降低了1000倍
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解码速度提升了整整100倍
这种性能提升的背后，是团队开发的“交互式更新框架”在发挥作用。系统利用误差相关电位(ErrP)作为大脑对忆阻器解码结果的反馈信号，在实验过程中动态累计新样本来更新忆阻器解码器。
▍长时程实验揭示脑机协同进化过程
在为期6小时的人机交互实验中，研究人员观察到了一个极其有趣的现象：大脑和解码器的贡献比例是动态变化的。
具体来说，这个过程分为几个阶段：
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初期主要依靠解码器的自适应更新来提升性能
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随着时间推移，大脑的贡献度逐渐增加
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最终达到两者的动态平衡状态
这完整展示了脑机协同演进的过程，证明了系统不仅能保持稳定性能，还能实现性能提升。在全部十名测试者中，使用这种协同演进框架的脑机接口比传统接口的解码准确率整体提高了约20%。
这项突破的意义远不止于此。忆阻器的基本原理是模拟大脑神经元的放电过程，这让它在处理脑电信号时具有天然优势。研究团队通过忆阻器的高能效存算一体特性和电导原位更新能力，成功实现了生物大脑与神经形态类脑芯片的首次紧密交互与协同演进。
这项研究是一项跨校合作。天津大学脑机海河实验室团队完成协同演进脑机接口软件系统设计与范式算法实现，清华大学集成电路学院团队完成协同演进忆阻器神经形态器件硬件设计及忆阻器算法设计部署。
▍脑机交互新时代：从实验室走向现实应用
这项突破性成果的重要意义不仅在于技术本身，更在于它为脑机接口的实用化铺平了道路。许敏鹏教授预测，在未来5-10年内，这项技术将在多个领域展现出巨大潜力。
在医疗健康领域，脑机接口系统有望在医疗领域推动视健康诊断、偏瘫康复、人工耳蜗调试等应用落地，并在消费电子领域催生意念操控、脑健康监测等新场景。
而在消费电子领域，这项技术更可能催生全新的应用场景。想象一下，当脑机接口变得足够便携和稳定，我们可能真的能像科幻电影中那样，用意念来控制各种智能设备，实现脑健康实时监测等创新应用。
最令人期待的是这项技术的可扩展性。研究团队已经在规划将这项技术推广到更多便携式和可穿戴设备中。基于忆阻器的神经形态解码方案不仅适用于各类脑机接口系统，还可以延伸到神经调控、虚拟现实等更广阔的应用领域。
这项研究得到了多方支持，包括科技部科技创新-2030″脑科学与类脑研究”重大项目、香港研究资助局主题研究计划等机构的支持。这也显示出各方对脑机接口技术发展的高度重视。
这一突破为脑机融合智能开辟新方向，通过人脑与AI的深度结合，让1+1远大于2。从实验室到实际应用，未来的人机交互将更自然、更高效，这项技术正在重新定义人与机器的关系。
（文：机器人大讲堂）