由启明创投主办的2026世界人工智能大会（WAIC）“启明创投·创业与投资论坛——从算力原点到应用落地的进化征程”于7月19日在上海世博中心成功举办。 

在《脑机接口与AI的双向奔赴：从无感操控到认知的无缝延伸》对话环节，启明创投主管合伙人胡旭波与阶梯医疗创始人赵郑拓分享了脑机接口的最新进展。

启明创投主管合伙人胡旭波、阶梯医疗创始人赵郑拓

赵郑拓认为，脑机接口（BMI）是打破人类生物极限、人机高效连接的“关键枢纽”。他提出一个极具产业价值的洞察：脑机接口将成为具身智能进化的关键数据源。阶梯医疗通过侵入式路径的极致工程化，让受试者通过意念精准操控物理设备，这不仅能替代受损功能，更使其成为具身智能“大脑”训练师，高效产出稀缺的真实场景高精度控制数据。他预判，未来8-10年，随侵入式脑机接口系统实现“耳钉级”微型化和低损伤化，该技术有望走进普通人的生活。

以下系对话精选：

01/
脑机接口拥有的价值带着历史使命感

胡旭波：过去几年脑机是比较热的一个词。我的第一个问题是，在目前人工智能时代，作为全球脑机最资深的研究者之一，您能否分享一下脑机接口未来有多大的价值？

赵郑拓：我简单介绍一下我自己——我是中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心研究员，我成立了一家公司叫阶梯医疗，主要想解决的问题是通过脑机接口技术更高效地连接外部的世界，尤其是连接如今快速到来的智能时代，这是简单的一些背景介绍。

之所以做脑机，是因为我觉得它所拥有的价值带着历史的使命感。从科技革命蒸汽时代、电气时代以及信息时代到现在快步走入智能时代，有一个规律或者说我们看到的趋势是，机器变得越来越复杂，信息链接变得越来越紧密，信息交互的效率、速度、体量都在飞速增长，但是这个过程中我们发现人跟一千年前没有区别，所以人可能跟外部世界交互的瓶颈或者我们自身的瓶颈已经成为了未来生产力提升或者未来社会发展的限制因素。所以我们认为，在这个时间节点，类似于脑机接口这样的技术是带着使命感出现的，让我们虽然没有办法进化出来更复杂的肢体，但对于越来越复杂的外部设备，比如像人形机器人这样有几十个自由度的智能化设备，跟我们同等带宽地进行信息交互、控制与被控制的信息构建。

另外就是提高对外的交互效率，靠我们自己外部的器官能够向外传递信息、交换信息的速度其实已经受到了很大的限制。物理世界、数字世界在飞速链接，但人因为受限于交互的速度，所以这个链接变得非常低效。脑机接口也需要出现，以提高人与未来各种软硬件人工智能系统之间交互的效率与带宽，这是另外一个层面。

刚才是向外，还有一个我们往内部看也有很大的使命感。信息在爆炸、能量在爆炸，各种各样技术的发展使得我们所生存的环境飞速变化。可能在一百年前我一个月接触的信息量是我现在一天接触的信息量，但是人内在处理信息的能力和适应环境的能力没有进化那么快，使得我们看到很多青少年的焦虑、抑郁等，这一系列跟环境变化没有很好的适配带来了一系列社会问题，所以我觉得一样的，脑机接口也有向内去调控内生的状态，使我们适应外部环境的变化，例如我们的睡眠、代谢、内分泌、认知等。每天有大量的信息来了我得有能力接受它、学习它，所以未来脑机接口对我们内部状态的调控，也是科技革命很重要的使命，这是我认为的脑机接口的价值所在。

另外一点，我们对大脑的理解是沧海一粟，我觉得很难量化一个数字，但理解其实是非常少的。人的大脑有将近千亿个神经元在处理各种各样的信息，所以我们现在理解非常有限，但通过脑机接口这件事情，打开了我们对大脑理解和认知的通路，未来随着大规模的应用和推广，我们收集到大量的数据。这跟AI领域类似，我们理解大脑也纯靠其采集各种各样信息的任务数据来解读背后的规律，所以人类大脑认知的终极疆域未来也是通过脑机接口规模化应用以及普及。当我们理解大脑了，我想人的一些终极问题可能在这个过程中被解答，当然这就是一个有点理想主义的目标了，但我认为这也是脑机接口重要的使命所在。

胡旭波：我觉得这一观点很有启发性。一方面我能从中感觉到很强的使命感，而这个使命感并非着眼于短期内解决一两个问题。 其次可以看到，人类有限的大脑若要去理解、分析，并真正做到有效驾驭未来技术，所需要付出的努力，与物理 AI 领域所需的投入大致相当。

赵郑拓：是的，大脑支持我们人类从历史上取得今天所有的成就，但我们对于大脑背后机制的理解，我觉得现在还是非常少的。当然，这些理解我觉得不见得是必然的，不见得是必要的。因为现阶段我也在学习AI，听前面的报告很有收获，AI的发展尤其从数字世界进入到物理世界之后，AI一定程度上是Recapitulate（复现）大脑的模式，比如说通过复杂的结构编码信息等，我相信未来脑的理解跟现阶段物理AI、数字AI的发展在一定程度上会找到交叉点，甚至脑的智能方式最终在一定程度上反哺到我们现阶段人工智能的发展。

那我不见得这是一种必然的原因是因为脑有它不同于现阶段AI发展的模式，它有它擅长的。未来是否会交叉？我认为是Question Mark。但远远不能舍弃人脑的重要一点在于它的好奇心，这个好奇心可能真的不是说我非常功利目标导向的要解决什么样的问题，可能就是未来很多问题已经通过这些物理AI或者数字AI解决了，但人的大脑留有一个好奇心理解、发现世界提供给AI更高层次的目标，这是未来的一种形态。

02/
技术路径不同，但核心目标“殊途同归”

胡旭波：赵老师您一方面做过研究，也创建了阶梯医疗。回到阶梯医疗本身，整个脑机领域有很多技术路径可以选，能否分享一下阶梯医疗选择了什么样的技术路径？为什么您会这样选择？

赵郑拓：不管各种各样的技术路径，脑机的核心目标是殊途同归的，就是增进大脑和外部数据交互的效率。交互有多个层面，比如说感知、决策两端的输入输出还有中间信息Process（处理）的过程，类似于推理认知的过程，所以现阶段所有的脑机接口都是提升我们人跟外部世界的交互信息的能力，从而使得我们最终实现脑和机器或者脑和智能的融合，这是殊途同归的。

现阶段有不同路径，比如有外部声光电磁、超声等交互大脑信息，也就是提取大脑信息写入大脑信息，也有马斯克Neuralink为代表的侵入式方案，直接将传感器置入大脑中，以实现单神经元级别的信息交互，也就是将单神经元放电作为最小分辨率单位，从而在理论上具备更高的信息通量与控制精度。在我看来，现阶段通过各种其他的能量形式，包括电、声、超声，它受限于颅骨和头皮（的阻隔），它的信号质量会大大衰减，使得我们没有办法达到大脑处理这些信息时最精细化的差异。

所以对于非侵入式路径来说，它现阶段的挑战是在于需要底层技术的变革或者底层技术革命使得非侵入式方式获得非常精细化的大脑活动信息；而对于侵入式信息来说，它已经是大脑功能单元神经元级的信号了，要做侵入式，即使是微创手术也是手术，所以它的接受程度会低一点，它解决的问题就是极致的微型化、微创化，让更多人接受它是极致工程化的目标。

总结来讲，非侵入式这些技术路径进行的是底层技术突破方面的开发，侵入式是在进行极致工程化的开发，我们选择的是后者，因为极致工程化总归确定性更强，只要投入足够多的资源，它未来有可能导出的概率更高，而底层技术的突破有一定不确定性，或者搏一定的概率在里面。

但不管什么技术路径，我们今天关注的是侵入式或者植入式，但未来所有脑机接口的这些技术路径只是解决第一步信息的交互、信息采集以及信息写入，信息采集了之后后续还有很多事情要做，信息需要被处理、解码翻译成机器读懂的语言，跟机器交互，跟不同机器交互过程中再产生一个软硬件、人工智能等外涉的生态，所以我们现阶段聚焦在工程化确定性的问题，未来希望关注不同技术路径的发展，在合适的时间将下游侵入式构建起的Pipeline嫁接到不同技术前端的路径上，这是我们的路径选择。

03/
脑机接口能给具身领域的发展创造颇多价值

胡旭波：假设未来具身智能成为现实，您认为脑机接口会扮演什么角色？中间还有哪些很重要的路要走？阶梯医疗处于什么样的状态？

赵郑拓：我们其实也是在实践过程中去积累认知，在我们没有拿到今年上半年数据之前，这方面思考还少一些，更多是觉得它未来必然是融合，不管是数字AI还是物理AI。但是拿到一些实践过程中数据之后，我们发现未来脑机接口在具身智能这个领域的发展贡献一定的价值，我们认为这个价值还是比较重要的。

我们现阶段在开展临床试验，有18位（截至2026年7月）患者植入脑机接口的系统在进行各种各样电子设备的操控。同时，我们在操控物理外设机器人、机器狗、轮椅之类的，在进行机器人操控的时候，最初始是一个类似于七轴机械臂的操作，我们发现其实患者可以做得非常好，他可以“如臂使指”般通过自己的意念操纵机械臂去完成一些动作，这个都是运动轨迹级的控制，不是简单一个end point X、Y、Z的解码而是真正所谓的多个关键节点角速度、角加速度的解码，最终可以流畅地操纵机械臂。

在看到这个结果之后我们非常兴奋，因为了解到现阶段具身智能领域的核心挑战之一是高质量数据的缺失或者说高质量数据还不够多，所以这些机器人见过的场景不够丰富，具体的Corner Case可能没有办法在真实世界应用场景中手把手教它什么是正确的。

当我们看到这些结构之后，发现我们的受试者是刚需的群体，它可以类似于特斯拉的驾驶员一样，天天驾驶着这些具身智能机器人在家里通过自己的意念进行高精度运动轨迹级的数据采集。看到这一现状后，我们发现这可能是一个很大的价值点，因为这些是低成本甚至零成本的在通用具体应用场景中采集高质量数据的模式，而且这个模式显而易见是可推广的，今年中国的脑机接口领域加起来有100位患者和受试者在长期使用脑机接口系统。

这是脑机接口技术规划的前夜，从明年开始陆续获证进入商业化之后，这个数字会大规模扩张，比如说信息预测，明年就是千例，再往后面就是万例甚至更多。这个过程中我们可以简单做计算，前面也看到了2025年还是万小时的数据规模，简单计算100位受试者每天6小时使用，365天大概就是二三十万小时的数据规模，如果再把数量乘以十和一百的话，我相信这样高质量大规模的数据会给现阶段具身智能领域发展提供一些所谓的数据的支持。

另外它是真机实操，又是具体真实应用场景下的数据，未来也反过来对于我们的患者可以提供非常大的帮助，或者应用模式给我们的受试者提供了非常好的获益和帮助。对于他们来说，一个几万小时训出来的基座模型可以帮助他们完成基础操作，但在特殊的场景下可以给他一些指示性的帮助，比如说像自动驾驶、辅助驾驶一样，我相信有更多患者通过脑机接口技术获得更多生活质量的改善，这个正向的循环一定程度上会使得更大的群体愿意接受这件事情，形成了很好的闭环。

另外对于他们来说，我们受试者从原本的机能障碍患者、瘫痪患者，社会中有点被抛弃的角色，一跃成为具身智能大脑训练师，又跟时代最前沿形成了连接，这也是蛮有意思的事情或者有公益价值和责任感的事情，这会形成良好的模式，能给具身智能的未来，尤其是大脑的开发或者发展的过程、进程注入一定的价值。

04/ 
有望在8-10年内实现“耳钉级”微型化和低损伤化

胡旭波：整个脑机接口市场非常热，目前市场给每家公司的估值相较一两年前高了不少。在您看来，行业下一个关键的里程碑或者亟待突破的是什么？也就是通过达成这一里程碑，能够让市场充分认可当前投资估值的合理性，并进一步打开未来的成长想象空间，请您分享一下您的判断。

赵郑拓：跟我上一个回答也有一定的关系。对于我们来说，我们现在三到五年的目标还是聚焦在临床场景下对于这些机能丧失的患者、运动语言功能丧失，无法对外部高效输出信息以及感知觉的丧失，无法从外部获取信息，视觉、听觉之类的进行交互，这些是三到五年内要解决的临床场景、临床问题。这个阶段现在剩下的更多是工程化问题，所以我认为这一块不需要期待一个Breakthrough Level的里程碑，更多其实就是我们踏踏实实做好工程化，因为临床有一个非常严苛的监管要求，一定把可靠性、安全性做到极致，所以这一块是这个阶段三到五年内核心的要突出解决的问题。

从这个角度来讲，我个人认为作为一款医疗器械能够实现类似于刚才提到的残障群体生活质量明显改善，同时像我们刚才讲到类似于内生的问题，神经系统疾病包括精神类的疾病，通过神经调控可以改善他们的精神状态和他们的日常健康状态，这其实也是有非常大的价值，现阶段的估值完全跟这样的状态相匹配的。

但我相信现阶段的脑机领域，尤其是科技类的投资人关注到脑机领域不只关注在医疗场景的应用，更多关注的是未来交互方面是不是可以从底层变更我们的交互方式，相应的商业模式、社会运行方式也会发生变化。另外是否能够跟人工智能这一波浪潮形成非常好的互相促进、互相推动的态势。我相信背后也蕴藏巨大的商业价值，这是未来五到十年的事情。

现阶段解决的运动语言等这些输出场景，其实就是在替代键盘和鼠标，我们现在已经可以很好地替代键盘和鼠标了。接下来要做的视觉重建和听觉重建就是替代屏幕和麦克风，基本上当这些输入输出信息交互的方式被替代后，所有的计算可以放到云端，未来就是人机交互方式的变革，可能手机、平板、电脑这些不需要了，我们出门什么都没带，但高质量的信息交互一点都没有少，这是值得期待的下一个Milestone。我们可能会有一个Question，侵入式是需要手术的，但仪器还是工程化的问题，我们有信心预测八到十年将整个侵入式脑机接口系统压缩到一颗耳钉的大小，也就是说我打一颗耳钉就具备所有交互能力了，这样普通的受众群体、消费场景一定程度上也会考虑这是个人的增强或者Upgrade，所以这是我认为下一个值得期待的里程碑。

同时，跟它并行的另外一个里程碑就是前面一个问题讲的，类似于特斯拉的车队一样，组建脑机接口受试者队列，这样的队列每天日常生活使用过程中不断反哺最高质量的数据给具身智能大脑，让它提高各种，尤其是Corner case的理解能力或者智能理解，最终使得具身智能可以更快实现“GPT时刻”，我觉得这是另外一个重要的里程碑，而且我觉得这不是一个故事，是有切实可行的路径目标，我认为这也是五到八年内可预期的Milestone。

胡旭波：所以我觉得无论是做创业还是投资，好奇心是非常重要的特质。未来五到十年，如果脑机接口、人工智能继续保持高速发展，极有可能改变人类很多生活方式。

05/ 
在中国这片创新土壤上进行全球竞争有四大优势

胡旭波：您在中国从事研究工作，之后又创业，能否分享一下在中国创业具备哪些得天独厚的条件，尤其立足当下中国人工智能的产业环境。

赵郑拓：现阶段大家都有感受，WAIC这么火也是一个写照。中国的前沿技术、未来产业有非常好的氛围，又有非常好的生态，所以支撑大家在这里不断地交汇、碰撞、连接产生新的价值。

前两天还和做可控核聚变的、商业航天的朋友聊天，我们可以看到上海最前沿的东西在以什么样的密度、规模、效率发生交互，这是非常重要的，当然这跟政策导向有很大的关系。

具体通过在中国创新土壤上做全球竞争有几个核心点：

第一，制造业的优势。对我们来说，做脑机这一块其实有很多半导体、消费电子等方面的技术来源，包括核心元器件都来自产业的，中国先进制造业在全球范围内的基础和优势给我们提供了很大的技术支撑。

第二，生态的优势。脑机是一个接口，接口要接到某个东西上发挥价值，中国在消费电子、具身等人工智能领域很好的生态，使我们做很好的开源模式去进行。我不喜欢用竞争这个词，我觉得大家更好去推动人类进步，美国在脑机这个领域有一点必然，脑机这个领域非常明确，Neuralink都是一个必然，在中国我希望也能够呼吁未来构建自己的Android System，这样用开源的方式，用连接最终高效地去产生价值。

第三，中国工程技术类的智力资源其实是非常有优势的。工程技术类的学生也好，包括现阶段有很多海外的头部学校优秀人才回来，我觉得我们团队也吸纳了很多，看到了中国发展的势能，这种势能可以共同为这个领域做贡献。当然，也离不开政策的支持。     

最后一点，政策往往可以推动反商业逻辑或者短期内的商业逻辑不支持的决策或者行为，比如说像马斯克可能擅长的是极致工程化的压缩成本规模化等这一类事情，做得非常漂亮，但是脑机里面有很多的基础东西，但大脑什么时候能利用到什么程度，这个过程中基础研究阶段是不能马上给商业化赋能的，但一定会长期决定这件事情可以走到多远的天花板，所以这一块政策的引导使得产学研结合起来，这也对中国脑机可能在未来发展中提供很大的帮助。