资料来源:前瞻产业研究院，中邮证券研究所
➤政策支持：2025年7月，工信部等七部门联合发布《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》，明确提出到2027年和2030年的发展目标，包括关键技术突破、产业规模壮大、打造产业发展集聚区等。此外，脑机接口被列为未来产业六大方向之一，上升至国家战略层面。
➤技术突破：中国在侵入式脑机接口技术上取得重要进展，成功开展首例侵入式临床试验，成为全球第二个进入该领域临床试验阶段的国家。同时，“北脑一号”GCP多中心临床试验正式启动，标志着我国脑机接口研究迈向规范化、大规模临床验证的新阶段。
➤市场规模：据Grand View Research数据，全球脑机接口市场规模从2019年的12亿美元💵增长至2023年的近20亿美元💵，复合增长率超13%。麦肯锡预测，到2030年，全球脑机接口在医疗应用领域的市场规模有望达到400亿美元💵，到2040年突破1450亿美元💵。
什么是脑机接口？
一
脑机接口本质上是一种通信系统
国家医保局对脑机接口的定义：脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）是 在大脑与外部设备之间建立直接连接的通 路 。大脑在思维活动时产生脑电波，脑机 接口则通过识别脑电波特征直接读取大脑 意图，将其转化为计算机指令，实现人与 机器或外部环境之间的交互联通，创造让 瘫痪者行走、让失语者“说话”、让盲人 “复明”等奇迹。
BCI技术的关注度快速上升：BCI被寄予在 医疗康复、辅助交流、智能控制、脑功能 评估等场景中实现“突破性革命”的期望， 同时作为神经科学/脑科学、计算机技术、 人工智能、人机交互等多学科交叉融合的 前沿领域，近年来从研究到产业转化均受 到高度重视。
脑在环路的双向闭环：在自然状态下，大脑通过传出与传入通路形成闭环控制；同样，脑机接口也需兼具脑到机（B2C）与机到脑 （C2B）双向环路，才能实现高效交互。
脑机接口的独特性在于其互适应性：大脑与计算机作为两个智能控制器相互调整与优化，这种“脑在环路”的通信模式，不仅具备现代 通信系统的成熟方法，更因智能特性而在康复、增强与新兴交互领域展现独特潜力。
脑机接口技术根据最终实现目的的不同，可分为脑感知技术 和脑调控技术 。
脑感知技术：以“解译脑机制”为前提， 通过电、磁、光、超声等手段采集和分析 大脑信号，从而解码出大脑意图，解码结 果可用于揭示脑状态和输出意图，还可被 转化为控制命令。
脑调控技术：以“解析脑机制”为基础， 核心目标包括神经与精神疾病治疗和认知 功能增强；已出现明确闭环发展趋势的脑 调控技术也纳入脑机接口范围。当前，基 于电、磁、光、超声的神经调控技术和神 经反馈技术正面向成瘾戒除、抑郁症治疗 及阿尔茨海默等疾病展开攻关，但多数技 术方案仍处于硬件优化、算法验证及临床 前测试阶段。
脑机接口按双技术路线发展并分三阶段演进：1.0 时代（2013年前），脑感知与脑调控技术各自独立发展，缺乏双向交互能力与闭环能 力；2.0 时代（2014-2023年），脑感知交互性提升，脑调控走向闭环；3.0 时代（2024年起），感知、刺激、控制技术融合发展，不 仅能精准感知大脑活动信号，还能依据这些信号对大脑状态进行调控，同时实现对外围设备的有效控制，为用户提供更自然、智能的交 互体验。
完整的脑机接口系统由脑信号、脑机接口硬件以及脑机接口软件组成：脑机接口硬件主要承担脑信号的获取、放大、『数字化』和传输，包 括传感器、模拟前端和计算机处理单元，兼顾信号特性与安全性；脑机接口软件一般由数据采集、信号分析、输出执行和系统级协议四 个核心模块组成，形成支持闭环交互的平台，依赖高效算法来解释脑信号、推断意图并实现实时处理。
脑机接口通常用信息传输速率（ITR）来量化可靠传输的最大速率（信道容量），目前，脑机接口的信道容量仍显不足，如何进一步提升 ITR 依然是走向实际应用的核心挑战。
二
脑机接口技术路线清晰，侵入式/非侵入式有望并存
根据脑信号采集的方式，脑机接口技术路径可分为侵入式 、半侵入式 和非侵入式 ，侵入式与半侵入式为有创脑信号采集方式，非侵入式 为无创脑信号采集方式。
非侵入式：无需通过侵入大脑，只需通过附着在头皮上的穿戴设备来对大脑信息进行记录和解读，虽然避免了昂贵和危险的手术，但是 记录到的信号强度📶和分辨率并不高；
半侵入式：将脑机接口植入于颅骨内腔与大脑皮层之间的硬膜外/下间隙，基于皮层脑电图采集神经电信号，信号分辨率与强度介于侵入 式（皮层内）与非侵入式（头皮EEG）之间，且降低了因穿透脑实质引发的免疫排斥反应及愈伤组织风险；
侵入式：需通过开颅手术将电极阵列直接植入大脑皮层灰质，这样可以获得高质量的神经信号，但存在显著临床风险和成本；此外，由 于异物侵入，可能会引发免疫反应和愈伤组织（疤痕组织）及手术并发症，导致电极信号质量衰退甚至是消失。
脑机接口最大瓶颈不在算法，而在信号采集，其依赖的脑信号分为侵入式和非侵入 式两大类。
侵入式脑信号：如ECoG、单神经元放电， 具备高时空分辨率但伴随手术风险；
非侵入式脑信号：如EEG、MEG、fMRI、 fNIRS，则以安全普适为优势，适合大规 模应用；
近年来，便携和无线🛜化的 EEG 系统因成 本低、操作简便而成为研究主流。与此同 时，“脑在环路”系统也依赖硬件实现机 到脑的信息写入，如经颅电刺激电极或皮 层微电刺激电极，为神经调控和智能增强 提供可能
脑机接口最大瓶颈不在算法，而在信号采集，其依赖的脑信号分为侵入式和非侵入 式两大类。
侵入式脑信号：如ECoG、单神经元放电， 具备高时空分辨率但伴随手术风险；
非侵入式脑信号：如EEG、MEG、fMRI、 fNIRS，则以安全普适为优势，适合大规 模应用；
近年来，便携和无线🛜化的 EEG 系统因成 本低、操作简便而成为研究主流。与此同 时，“脑在环路”系统也依赖硬件实现机 到脑的信息写入，如经颅电刺激电极或皮 层微电刺激电极，为神经调控和智能增强 提供可能。
政策与市场趋势
政策推动：国家层面的政策支持不断加码，从七部门联合发文到地方政府积极响应，脑机接口产业的发展得到了明确的政策指引和资金支持。
市场潜力：随着技术的不断进步和应用场景的拓展，脑机接口市场展现出巨大的增长潜力，特别是在医疗康复、辅助交流、智能控制等领域。
产业链分析
上游：主要涉及电极和『芯片』等核心元器件的研发与生产，技术领域尚未形成统一标准。
中游：包括感知和分析脑神经活动的系统、软件及平台，企业数量占比37%。
下游：聚焦于特定应用场景，如医疗健康、生活消费、工业生产等，企业数量占比55%。
