复旦大学刘骁教授剖析侵入式脑机接口芯片的机遇与挑战

9月2日下午，在2026Medtec同期举办的“智能前沿论坛——脑机接口”专场上，复旦大学生物医学工程与技术创新学院长聘教授、博士生导师、副院长刘骁带来了题为《侵入式脑机接口芯片——机遇与挑战》的主题演讲。

芯片在脑机接口系统中扮演着连接碳基生命与硅基电子的关键角色——细胞膜依赖钠钾离子传递信息，芯片则依靠电子与空穴载流子运作，而神经系统本身是功耗仅20W的高效模拟系统，这就意味着脑机接口必然要走专用芯片的道路。然而，通道数量增多所带来的功耗与数据流“双重爆炸”，正在成为万级通道时代的新难题。

刘骁教授的核心观点是：脑机接口专用芯片需要在增益、功耗、噪声、面积等八项指标之间不断权衡，市面上现成的通用芯片没有一款能够达标；“卡脖子”问题已从全面封锁转变为“高性能版芯片被卡脖子”；只有借助神经信号的时空稀疏特性、用AI来管理芯片，才能同时化解功耗与数据流的困境，走向片上闭环。

八项指标相互牵制，自研专用芯片是唯一出路。

侵入式采集对放大器有着严苛的底线要求：市售产品的最低标准为增益40dB，而侵入式采集实际上需要达到60—85dB（千倍至万倍）；每通道功耗须控制在10μW量级（百万通道总功耗才能维持在1W左右）、噪声低至7μVrms等，市面上6000余款放大器芯片没有一款能同时满足这些条件——高增益必然要付出巨大功耗的代价。

电容反馈放大器架构虽然功耗较低、能够自动屏蔽半电池电位，但增益电容比与输入阻抗之间彼此制约，团队通过多重反馈环路、片上温湿度传感等方式逐项攻克，在八项指标之间反复寻找最优方案。

2. “卡脖子”动态演变，高性能万级通道芯片成为新瓶颈。

2015年之前，电极、芯片、系统、算法全面受制于人；2015—2020年，电极、系统、算法陆续取得突破，芯片依然被卡；2020—2025年，国产脑机接口芯片大量涌现，如今“高性能版”成为新的瓶颈。

国内对标产品仍是TI ADS1299（2012）、Intan RHD2164、IMEC Neuropixels（2018）等科研级芯片；而国外同期Neuralink N1已从256通道升级至1024通道并预研10000+通道，Blackrock预研产品达到10000+通道，Precision Neuroscience、Paradromics等公司的同期通道数也已达到很高水平——驱动机械臂数百通道够用，但复杂认知与记忆解码必须依赖成千上万通道。

3. 功耗与数据流“双重爆炸”，AI稀疏管理提供破局路径。

按现有水平推算，10000通道系统功耗约为2.7W，一块200mAh植入电池8分钟就会耗尽；1000通道原始数据流达240Mbps，远超蓝牙约1—2兆的有效带宽。出路在于利用神经放电的时空稀疏性：片上尖峰检测只传输有信号的通道，进一步仅传放电时间戳与通道编号，数据流可降至3Mbps、接近蓝牙可传水平；更复杂的解码可提取波形特征（如马斯克方案的一阶、二阶导极值）。

芯片集成路径也随之演进：记录芯片→ADC→片上DSP压缩→闭环电刺激一体化→融合颅内压力、温度、免疫因子等多传感。团队已完成256通道与1000通道版本芯片并通过第三方验证及动物实验。

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