脑机接口加速爆发! 三大重点核心赛道, 龙头厂商全梳理

翰棋说财经2024-07-02 12:53:38  85

脑机接口技术打破了传统的信息传输模式,在人或动物的大脑与计算机或其他电子设备之间架起桥梁。

脑机接口不依赖于常规的大脑信息输出通道,通过解码大脑活动,转化为计算机可理解的指令,并实现对外部设备的控制。

根据Data Bridge Market Research的数据,脑机接口市场近年来呈现高增长态势,预计到2030年脑机接口市场的规模将增至56.92亿美元,行业具有广阔的发展潜力。

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脑机接口产业链

从产业链角度来看,脑机接口技术上游环节主要是脑电信号的采集与初步处理,包括脑电采集设备、BCI芯片、处理计算机数据集、处理算法、操作系统级分析软件等。

上游参与者有芯片及脑电采集设备的供应商、操作系统、软件、数据分析服务等厂商

中游环节主要是脑机接口产品的研发与供应,主要由脑电采集平台型公司和脑机接口设备型公司构成。

下游应用领域包括医疗保健、教育培训、游戏娱乐、军事国防等多个领域。

从系统构成上来看,脑机接口分为七大部分:大脑是信号源,脑信号采集技术用于捕捉大脑活动,经过脑信号预处理和解析后,通过控制接口与外部控制设备相连通过神经反馈形成一个完整的闭环。

脑机接口技术核心环节和技术壁垒图示:

1、脑机接口芯片

脑机接口技术的核心在很大程度上取决于材料和芯片。

BCI芯片在脑机接口主要是信号模数转换,其高集成度、低功耗和高稳定性是关键特性。需要使用到数据管理、机器学习和软件工程等技术,且硬件层面的技术需求也非常广泛,此外接口设备的材料与人体的兼容性也十分重重要。

脑机接口芯片的研究横跨多个科学领域,包括生物学与神经科学、工程学、计算机科学、心理学与医学等。

目前,BCI芯片主要有通用芯片和ASIC两种解决方案。

全球多家知名企业和院校如Neuralink、复旦大学、布朗大学和中电云脑等都已设计出ASIC芯片。

其中,Neuralink是由特斯拉创始人马斯克创立,公司专注于开发安全高效的脑机接口设备,芯片设计强调侵入式技术以实现高精度信号采集。Neuralink自研的N1脑部传感器芯片能够通过滤波等处理将细胞膜表面电位转换成数字信号。

此外,国内多家企业在脑机接口领域布局,包括博睿康科、脑虎科技、宁炬科技、深圳创达云睿智能、臻泰智能和阶梯医疗等。

复旦大学研发的BCI芯片图示:

2、脑电采集

脑电采集通过专门设计的仪器来捕捉并记录大脑皮层自然产生的生物电位。

脑电采集技术主要用于监测和记录大脑神经元活动时释放的微弱电信号。通常会将电极放置在受试者头皮上,电极能够捕捉到大脑皮层的自发性生物电位。

采集到的原始电位信号经过放大和滤波处理,最终以直观的脑电图(EEG)形式展现在屏幕上。

脑机接口信号采集技术主要分为侵入式、非侵入式和半侵入式三大类。

侵入式脑机接口技术将设备直接植入人或动物的大脑灰质或颅腔内,以获取高频和高精度的神经信号。可以细分为ECoG、LFP、SUA等多种类型,该技术路经当前成为国际脑机接口技术的主流路线。侵入式的优势主要在于能够更贴近脑组织,从而获得更为清晰准确的脑电信号,但是 这种方法存在非常大的潜在风险。

非侵入式脑机接口在头部外部佩戴设备,来采集脑电和神经电信号,这种方式获取的信息精度和分辨率相对较低,适用于简单的信号识别和反馈.

非侵入式的优势在于设备的便携性和易用性,不需要进行开颅手术;劣势在于信号的空间分辨率不足。

而半侵入式脑机接口是将设备植入头皮与大脑皮层,该技术试图在侵入式和非侵入式之间找到一个平衡点。

整体来看,在三种技术路线中,侵入式技术的研发难度和风险更大,对技术和资金的要求也更高。

脑电采集三种技术路线图示:

近年来,我国脑机接口领域的研究非常活跃,主要研究机构包括清华大学、上海交通大学、天津大学、复旦大学以及华东理工大学等院校。此外国内相关领域的优秀的代表厂商包括博睿康、强脑科技、臻泰智能、伟思医疗、诚益通、创新医疗、三博士脑科、翔宇医疗、爱朋医疗、中科信息、南京熊猫、世纪华通以及佳禾智能等。

3、脑机接口数据处理

脑机接口数据处理技术的核心在于精准地将脑电信号转化为操作指令,涉及到数据预处理、数据管理、机器学习技术等整合。

其中数据预处理的主要任务是从复杂的神经信号中筛选出有价值的信息,然后将这些大脑产生的信号诠释为具体指令。该环节的相关技术包括去除噪声、提取信号特征和解码等多个环节。

高效能计算能力确保了信号能够快速且准确地被转换,保证了即便面对海量的脑电信号数据,系统也能进行迅速且准确的分析。

脑机接口各环节部分代表厂商:

资料来原:行行查

结语

当前全球各国纷纷启动脑计划,对脑机接口的发展给予大力扶持。在今年政府工作报告中,脑机接口也被重点列入新质生产力范畴。

但需要注意的是,脑机接口在发展过程中仍面临许多地挑战。例如,基础理论的欠缺、以及技术成熟度的不高。还有在商业化过程中的各种问题,也制约了该技术的快速发展。此外,隐私保护、数据安全和伦理道德等问题也是重点关注的因素。

整体而言,脑机接口当前尚处于初步阶段,随着各国政策力度不断加大以及全球龙头企业加码布局引领背景下,行业未来空间十分广阔。

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