哈佛中國博士創立腦機介面公司，實現首例殘疾人用智能假肢彈鋼琴

10 月 27 日，由《麻省理工科技評論》、DeepTech 深科技聯合主辦的「全球科技青年論壇」在北京舉行。論壇集結了海內外 30 余名頂尖科學家、企業家與研究者，為現場超過 600 名關注新興科技、熱愛科學事業的參會者開啟了接觸前沿領域專家的機會。

在「拆掉科技的高牆」板塊，《麻省理工科技評論》 2017 年度中國區「 35 歲以下科技創新 35 人」獲獎者、BrainCo 公司與BrainRobotics公司創始人兼CEO韓璧丞為我們展示了腦機介面技術的最新進展。通過這項技術，我們能夠通過意念向機器發出指令，控制機器設備，實現人機融合。

在哈佛大學腦科學中心深造攻讀腦科學博士期間，韓璧丞帶領哈佛教授和哈佛腦科學中心科學家創立了腦機介面技術公司 BrainCo 。同時，他創立的為殘疾人製造智能假肢的半公益項目 BrainRobotics 開發的產品可以幫助殘疾人通過自己的意念控制假肢和手指，實現靈活運動。

DT君對此次會議現場韓璧丞的演講進行整理，內容如下：

腦機介面技術其實有近百年的歷史，從1924年德國漢克斯伯格醫生，第一次從人類大腦上發現信號，到現在無數的實驗室都在努力地推進這項技術。

我們團隊成員大概一半的人是在神經科學和人工智慧領域，主要想把腦機借口技術落地來解決人們日常生活中的一些問題。傳統人們對於腦機介面的認識可能還停留在應用時需要先做一個開顱手術，然後把電極插在人的頭裡，然後做很多的意識控制。

但是，我們在去年實現了一個非侵入式的演算法的重度標註，使我們可以通過非侵入式直接用意識來控制機器，來進行很多的抓取。

我們公司現在研發出了大概三款產品：

第一款，把我們以前在哈佛腦科學中心幫助比如美國宇航員、賽車手，來提高他們工作和學習效率的一款訓練方法，帶到日常生活中來，用於提高學生們在學習過程中的學習效率。

第二款，我們也研發了世界上第一款高性能、低價位的人工智慧假肢。首先這款產品是一個高精度的腦電檢測器，它可以非常精準地檢測人們大腦的信號，並且能夠在大腦非常高度專註時給予獎勵，讓孩子通過30天養成一個高效學習的習慣，用以提高學生的學習效率。

目前我們已經拿到將近20萬台的產品訂單，預計會在很多的學校投放，希望能夠建立一個大概600萬人高精度的腦電信息庫。目前這款產品也在超過7個國家使用，我們也會彙集這些數據。

第三款，利用腦機介面技術製作人工智慧假肢，以前當人們經受事故失去雙手的時候，大多數人選擇什麼也不佩戴，或者帶著一個看似像手的，我們叫做美容手沒有功能的假肢。因為智能假肢的價格非常昂貴，大概50萬人民幣左右，而且只能做開和張的幾個動作。

我們通過大概三年左右的研發，在它的機電信號和腦電信號進行了一個吻合處理，目前把這個精度提高到大概90%以上。

我們目前也幫助了十幾名殘疾人佩戴上了智能假肢，並且我們的假肢是傳統智能價格的1/20。比如陳夢，他是來自於雲南的一個小朋友，在小時候失去了雙手，在通過大概3分鐘的訓練以後，他可以用雙手進行一個非常微弱的開張的控制，但是他胳膊上的機電信號其實是非常微弱的。

另一個案例是尹敏老師。因為他肌肉還是比較發達的，所以他的肌肉信號特別好，在尹敏成老師不斷努力之下，最後他可以實現用單指控制去抓筆寫毛筆字。這個手其實對於殘疾人來講，是極大改變了他生活的面貌。

在我們幫助尹敏成實現他能夠寫毛筆字的事情之後，後來有一個女孩找到我們，她也是失去了她的右手。她當時跟我們說，她特別想裝上手彈鋼琴。當時我們跟我們團隊包括很多教授討論這個事，大家都跟我說這個事是不可能的，因為彈鋼琴的速度很快而且要求整個協同性非常難。

但我們當時也把這個事接下來了，我們說我們試一試，然後我們跟林安璐說，現在最大問題是你的肌肉信號我們區分不開，因為它太微弱了，而且它不穩定。

我們建議她每天訓練3小時，她自己卻每天堅持訓練13個小時，然後我們說她肌肉信號不強，她自己拿著一個大的礦泉水綁在自己的斷肢上每天練，大概在3個月的時間之內，讓自己的胳膊變粗了大概2-3厘米左右。

最後經過3-4個月的訓練，我們也有2個全職的演算法團隊跟著她一直做這個項目，最後她終於實現了她的夢想，並且能夠用她的假肢彈奏音樂。

這也是人類歷史上第一次殘疾人可以用她的意識控制智能假肢並且彈鋼琴。這件事其實讓我對於人機融合概念有了更深刻的理解，因為以前學習腦介面的時候，我們覺得真正突破其實是在演算法方面。

很多人可能說，我們也不是殘疾人我們是正常人，所以人機融合、腦機介面離我們很遠。但我記得以前，我在博士二年級的時候，因為我們學校教本科生的課，所以我在教本科生課的時候，我問學生的第一個問題就是，如果我們生下來有4隻手，大家覺得我們能否像控制我們現在雙手一樣靈活的控制我們的4隻手，當時所有的學生給我的回答是一定可以的。

所以，我相信人機融合一定是我們未來的形態。

腦機介面研究目前包括侵入式、部分侵入式以及非侵入式不同類別，此次韓璧丞展示的非侵入式腦機介面與人工假肢相結合，可以幫助患者恢復機體的運動能力。此外，腦機介面還可用於幫助患者恢復更多的機體能力，如視覺、聽覺、甚至認知能力。

韓璧丞今天為我們分享的智能假肢研究方向能夠獲得目前的進展，還包括其他科學家對腦機接解碼神經元信號方面做出貢獻，這其中包括布朗大學的John Donoghue、匹茲堡大學的Andrew Schwartz、加州理工的Richard Anderson等研究人員在這一領域的貢獻。這些腦機介面不但可以用於計算肢體的運動參數，還可用於計算肌肉的電信號，幫助癱瘓病人重建自主運動功能。可以預見，未來當腦際介面技術發展到一定程度後，將不但能修復殘疾人的受損功能，也能增強正常人的功能。

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