2026年商贸零售行业深度报告：多场景需求打开消费级脑机接口市场空间

脑机接口技术全景

脑机接口（brain–computer interface，BCI）是一种将用户及其大脑共同 纳入环路的通信与控制系统，核心目标在于绕过或补充外周神经或肌肉输出 通路，实现基于脑信号的直接信息交互，其本质是以中枢神经信号为信息载体 的人机交互闭环系统。

1.1 脑机接口的基本原理

脑机接口是一项跨学科集成技术，其系统架构涵盖信号获取、处理与解码 的完整流程，从而实现“脑在环路”的通信。

脑机接口所依赖的脑信号主要分为侵入式与非侵入式两大类。

侵入式如 ECoG、单神经元放电；非侵入式如 EEG、MEG、fMRI、fNIRS。 依据神经功能，脑信号还可划分为感觉信号、知觉信号和认知信号，它们在不 同时间尺度与脑区产生，是设计脑机接口范式的重要基础。其中脑电图（EEG）： 通过头皮表面的电极采集。优点是安全、无创、成本低；缺点是信号经过颅骨 衰减，信噪比低，空间分辨率差，难以捕捉深层脑区信号。这是目前消费级产 品主要采用的技术路线。皮层脑电图（ECoG）：电极植入颅骨内、硬脑膜外。 信号质量优于 EEG，创伤小于侵入式，但仍需手术，目前主要用于临床科研。 半侵入式是指将脑机接口植入颅腔内，脑皮层之外，不直接接触神经元细 胞。这种模式通常需要将电极植入头皮下、贴合硬脑膜但不需要直接穿透脑皮 层，目前较为典型的应用是脑皮层电图，通常用于癫痫病灶的定位和手术指 导。这种方式的优点在于信号质量高，手术风险相对较小；缺点在于需要开颅 手术，对患者有一定的损伤，费用也较高。 非侵入式脑机接口是指通过附着在头皮上的感知穿戴设备来记录脑信息 并进行解读的技术。这种模式无需将电极植入脑内部，只需要将穿戴设备，如 脑电帽、近红外头盔或磁共振头线圈等附着在头皮上，即可获得所对应的脑电 数据。目前已广泛应用的脑电波检测就属于这一类型，这种不破皮的检测方式 安全性高，操作简单，医生和患者的接受度高。非侵入式脑机接口系统的脑信 号采集方法除了在头皮直接采集外，还可采用近红外光谱、经颅磁刺激等。

1.2 产业链上游：脑机接口的关键组件

脑机接口产业链可划分为上游核心部件、中游系统集成与下游应用场景， 上游和中游的技术壁垒较高。 BCI 的必要组件包括 BCI 范式与神经编码模块、脑信号采集模等。这些 必要组件不仅可作为判断一个系统是否属于 BCI 的基本标准，也是 BCI 科学 定义的核心基础。

BCI 系统通过将用户的大脑信号与外部设备直接相连，形成闭环通信与 控制系统，用户不仅提供中枢神经信号，还影响系统设计，包括范式、传感器 布局、反馈方式及训练流程。BCI 范式通过心理任务或外部刺激将用户意图 “写入”脑信号中，神经编码模块将这些意图由脑信号特征编码，并通过解码 算法识别用户的意图，为 BCI 的有效运行提供基础。 脑信号采集模块通过植入式或非植入式方式获取大脑电、磁等神经信号。 该模块需提供高时空分辨率、高信噪比和良好抗伪迹性能。在线实时意图解码 模块负责脑信号的预处理、特征提取和机器学习（包括深度学习）算法的应用， 以确保系统在实时性和准确性上的表现。BCI 算法性能的金标准是在线系统 中的实际表现与可用性。 输出映射与外设控制模块将解码后的用户意图转换为控制外设的信号， 并结合共享控制等融合用户意图与机器策略的人机协作方法。通信与控制外 设包括物理设备（如外骨骼、轮椅等）和非物理外设（如光标、拼写器等）， 这些外设通常具有一定的自主性和智能性。 最后，感觉反馈结合神经反馈模块通过视觉、听觉或触觉反馈等，形成闭环调节，帮助用户优化脑信号特征、提高分类精度和控制效果。

1.3 现阶段应用场景受限于技术发展

目前非侵入式技术相对成熟，但受限于信号质量，应用场景受限；侵入式 技术性能强大，但安全性和伦理门槛极高。短期内消费级产品将主要基于非侵 入式 EEG 技术。现阶段脑机接口在技术层面仍存在边界限制，这些技术限制 制约了消费端的规模化落地。

1.3.1 信噪比与信号稳定性

根据清华-IDG/麦戈文脑科学研究院研究团队综述，非侵入式方法需通过 头皮与颅骨采集脑信号，信号更微弱且易受干扰，导致 ITR 更低。头皮 EEG 信号极易受环境噪声、用户运动（伪影）影响。用户转头、眨眼、咬牙都会产 生比脑电信号强得多的肌电干扰。导致消费级设备在移动场景下难以使用，限 制了应用场景仅限于静止状态。获取高质量脑信号将极大推动后续的脑信号 解码工作，要实现这一点，需考虑噪声、干扰及外部来源伪影等因素。近年来， 自适应滤波、伪影去除算法及先进传感器设计等技术，已为提升脑信号质量与 可靠性提供了支持。 EEG 信号固有的低信噪比（SNR）长期以来是重大挑战。目前利用多通 道 EEG 采集来空间上提升信号质量等方式，是解决这一局限的可行方案。

1.3.2 信息捕捉与传输率

大脑皮层中每个神经元与数千个其他神经元形成突触连接，而物理世界 的前沿技术仅能同时捕捉数千个神经元的信息，与大脑皮层包含的神经元数 量有着数量级的差距。从功能层面看，大脑处理速度慢、存储容量有限，显著 慢于计算机的处理速度与存储能力，在操作层面，生物神经元之间的信息传递 通过离子电流或化学递质实现，而物理世界则通过电子电流完成，需要合适的 媒介将离子电流转化为电子电流。将这两种截然不同的系统整合到同一平台 以实现协同工作，具备极高的挑战。 尽管目前已开发出多种 BCI 范式，但均存在局限性。以更成熟的非侵入 式技术，运动想象 BCI（MI-BCI）与稳态视觉诱发电位 BCI（SSVEP-BCI） 为例：MI-BCI 系统通常需要在使用前进行大量训练，部分用户训练后仍无法 达到预期效果，且速度较慢，不适用于 VR 环境或视频游戏等场景。SSVEPBCI 长时间观看闪烁屏幕会导致视觉疲劳。

1.3.3 材料与制造工艺

脑机接口技术从实际应用的角度来看，面临着材料和制造工艺等方面的 制约。从材料角度看，脑机接口必须兼顾生物兼容性和存在形态的稳定性，相 应的材料研发滞后于应用发展的需要，而且由于规模尚未形成，成本居高不下 的情形会在较长时间内存在。从制造工艺来看，脑机接口各组件之间的融合性 以及各独立部件的精密性，都给生产制造带来极大的挑战。