近年来，随着脑科学、人工智能、大数据等技术的进步，脑机接口逐渐成为全球科技竞争的前沿热点。世界主要发达国家和地区都在加快脑机接口产业布局，积极开展相关技术研发。

目前脑机接口的应用方向主要集中在医疗、教育、娱乐、军事等领域。在医疗方面，脑机接口主要用于疾病诊疗，已经普遍研究的疾病包括癫痫、中风等，此外在精神疾病和心理健康测评方面也颇具潜力。在教育方面，脑机接口主要用于精神状态监测、心理评估等。在娱乐方面，脑机接口呈现出与玩具、VR/AR结合的发展特征，出现脑控小车、脑控VR/AR等产品。在军事方面，脑机接口主要用于操控军事设备和增强作战能力，如操作无人机等。

工业领域也是脑机接口的重要应用方向。本文旨在对脑机接口在工业领域的前沿应用进行研究，探索脑机接口在工业领域的应用潜力，并提出促进脑机接口工业领域应用的建议。

一、脑机接口概述

脑机接口（Brain Computer Interface, BCI）是一种将大脑和计算机或其他外部设备进行连接的技术。脑机接口通过脑信号采集、解码和处理、脑信号转化，最终实现人与外部机器的无线交互，其最大特征是不依赖于外周神经及肌肉。

脑机接口具有多种分类方式。根据脑信号采集的方式，可分为侵入式和非侵入式脑机接口。侵入式脑机接口采用手术将电极植入大脑内部，采集信号质量高，但技术难度大且往往无法避免给人体造成损伤，因此会带来伦理难题，导致其难以进入临床实验。非侵入式脑机接口通过附着在头皮上的穿戴设备（如脑电帽、近红外头盔或磁共振头线圈等）获取信号，信号质量较差但无需手术，因此安全性较高，更容易实现落地。按照与大脑互动方式，脑机接口又可分为主动式和被动式脑机接口。监测司机状态以避免交通事故等“解码”非有意大脑情感与认知状态的脑机接口为被动式BCI，由用户有意的运动图像刺激（MI）驱动的脑机接口为主动式BCI。

二、脑机接口工业应用方向及典型场景

01 工业应用方向

脑机接口在工业领域的应用是通过非侵入式技术路线实现的，主要针对工人进行“监测”、“增强”和“补充”，用以监测工业安全和提升工业生产效率。

脑机接口可用于监测工业安全。工业安全可分为设备安全、人员安全、生产安全。对于人员安全和生产安全，目前传统的安全保障措施包括岗前考核、安全意识教育、简单生理状态检测、定期培训、轮岗休息、环境和位置监测等，这些手段存在依赖人的主观意识、缺乏实时性和准确性、无法预警等问题，因此难以满足工业安全需求。脑机接口技术非常适用于监测人员安全和生产安全：在人员安全方面，脑机接口通过检测生命体征、疲劳状态、意识状态等用以及时发现可能存在的工伤风险，从而采取相应的措施进行预防和控制；在生产安全方面，脑机接口可通过检测认知负荷、注意力水平、工作记忆、情绪状态等特征，用以保证生产过程的安全和稳定性。

脑机接口可用以提升工业生产效率，如机器效率和人员效率。在机器效率方面，脑机接口通过对机器进行直接控制以实现更加智能化和自主化的生产过程，从而提高生产效率和质量控制水平。如在制造业中，工人可以通过脑机接口直接控制机器人或生产线设备的操作，不再需要使用繁琐的物理按钮或键盘输入，这种直接的脑电波控制使得机器能够立即响应指令，提高生产效率并减少错误。在人员效率方面，脑机接口可用于技能训练和人才选拔等。如通过监测工人的脑电信号，可以评估工人在某项任务上的表现，并根据评估结果来制定相应的训练计划，这样可帮助工人快速和有效地掌握新技能。如通过监测和分析工人脑电信号，可评估认知能力、情绪稳定性、反应速度等多方面的综合能力，从而为企业提供更加精准的人才选拔指标。

02 典型场景

工业领域中脑机接口的典型应用场景包括隧道施工、电力巡线、基坑作业、应急管理等。

在隧道施工场景中，盾构机等大型机械和重型物料的运输、吊装、转场等都非常危险，一旦出现任何物和人的接触都会造成严重人员安全事故。通过使用脑机接口来监测隧道工人的身体状态、疲劳程度和工人位置，可对工人进行安全提醒和指导，降低安全风险。

图：脑机接口用于隧道施工场景

数据来源：华脑技术发展有限公司

在电力巡线场景中，巡线人员需长时间在户外进行工作，有时会遇到复杂的天气条件和危险的工作环境，如高温、低温、高海拔、高压等，这些因素会影响巡线人员的身体状态和健康状况。通过使用脑机接口来监测巡线人员精神状态、注意力水平和应急反应，可以及时发现和处理异常情况，保障巡线人员的安全和健康。

图：脑机接口用于电力巡线场景

数据来源：公开资料

在基坑作业场景中，工人需长时间进行重复性的体力劳动，容易出现疲劳和注意力不集中等问题。通过脑机接口技术监测工人的脑电波和生理指标，及时发现疲劳和注意力不集中的情况，提醒工人休息或进行调整，保障工人的安全和健康。此外工业机器人被广泛应用于基坑作业中的挖掘、运输、装载等工作，通过脑机接口，工人可以通过大脑信号来控制机器人的动作，提高操作的精度和效率。

三、脑机接口工业应用面临的技术难点

相比其他领域应用，工业领域的脑机接口应用还需要攻克很多技术难点，主要体现在硬件、软件和系统等方面。

硬件设备方面的主要难点在于确保采集高质量脑电信号的前提下实现便携可穿戴、易用、耐用的设计。一方面，脑电信号的采集是脑机接口最为关键的一步，高质量的脑信号对于后续分析至关重要。另外一方面，工业领域脑机接口需做到便携可穿戴、易用、耐用的设计。为长时间采集到高精度脑信号，脑机接口通常需使用高质量的传感器和处理器，这些设备往往比较笨重，不适用于工业环境，因此需设计轻便、小巧、低功耗的设备。此外，工业环境比较复杂，通常存在大量的电磁干扰和噪声及水、油、灰尘等污染物，因此脑机接口设备需要具备防水、防尘、耐用等特点，以保护设备的安全性、可靠性和耐用性。

软件方面的主要难点在于需在复杂工业场景中实现高度稳定可靠的算法输出结果。一方面，工业场景下采集到的脑信号比较复杂，需对环境粉尘状态、高湿度等恶劣工况信号进行有效识别，并且可在人员行走、登高、负重、跳跃等运动状态下进行脑电采集和处理。另一方面，脑机接口在工业场景的应用通常需要做到1000人以上的信号同步采集和处理，这种大规模的数据量需要在软件算法方面实现技术突破，如采用运算资源消耗较小的算法语言和架构、针对极端安全事件下的留够冗余等。

系统方面的主要难点在于确保脑机接口在实际工业环境中实现快速稳定的运行。此方面的难度需要在三方面进行攻克：

一是数据传输。在工业环境中，数据传输需具备快速性、可靠性和稳定性，以确保系统的快速准确响应。

二是系统集成。脑机接口系统需要与工业机器人、传感器等设备进行集成和优化，同时也需要跨平台部署，以实现更加高效、精确的控制和操作。

三是用户界面的设计。用户界面是脑机接口系统的重要组成部分，需要设计简单易用、直观明了的界面，以方便用户操作和使用系统。

四、促进脑机接口在工业领域应用的建议

加强脑机接口技术的研究和开发，提高系统的稳定性、可靠性和精度，以满足工业环境下的特殊需求。脑机接口技术发展需要依托于科学研究和技术创新。在工业领域应用脑机接口，需要针对不同的应用场景和需求，开发出更加稳定和精准的脑机接口技术。如对于需要高精度控制的场景，需开发出更加精细的脑电信号采集和处理算法，以提高信号的分辨率和准确性；对于需要快速控制的场景，需开发出更加高速率的数据传输技术，以提高控制的响应速度和实时性。

建立标准化的脑机接口应用规范，推广其在工业领域的应用。脑机接口技术应用需要遵循统一的标准和规范，以确保其安全可靠，并且能够与现有的工业设备和系统无缝集成。建立统一的信号采集和处理标准，规范脑机接口设备的设计和制造，确保其符合相关安全标准和法规。此外，还需要建立统一的数据格式和通信协议，以便不同的设备和系统之间进行数据交换和通信。

搭建央国企与脑机创新企业的融通平台，促进脑机接口技术在工业生产场景加快落地应用。目前脑机接口工业应用处于初级阶段，应用成本较大，因此一些民营企业不愿意使用。为促进脑机接口的场景应用，可通过搭建央国企与脑机创新企业的融通平台，积极推动脑机接口公司融入中石化、中煤集团、国家电网、中广核等央企的产业布局中，以此促进脑机接口产业的发展。

作者：中关村产业研究院｜樊浩、张晓燕

编辑：中工联创

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