前不久熱映的好萊塢科幻電影《環太平洋2》中，主人公身處機甲戰士身體內，隨心所欲地控制機甲，就好像是控制自己的身體一樣。“神經元融合度越高，機甲的戰斗力越強”，片中的臺詞道出了人機融合的關鍵所在。

影片中所描述的這種人機融合，即為腦控技術——用人的意念來控制機器等外部事物。

在腦控技術領域，西北工業大學電子信息學院謝松云教授所帶領的神經信息團隊已進行了長達十余年的研究，研發出了多種誘發模式相結合的腦控技術。目前，這一技術已經可以做到3種誘發模式、7種腦特征的提取與識別。更多模式的腦特征的開發與利用，也有望在近期攻克。

意念控制，無人機起落自如

近日，記者在西北工大電子信息學院看到這樣的實驗場景：

控制室內，實驗人員戴上一個科技感十足的“帽子”，面對著屏幕，無需任何操作。看起來，他只是認真地盯著屏幕……

而在室外的空地上，一架無人機緩緩滑行、起飛，按照計劃繞過障礙物飛行，而后，成功降落……實際上，無人機的每一個動作都是由實驗室人員的“大腦”直接控制。

“所謂的‘意念控物’，是通過采集腦電波，然后用某種裝置對腦電波進行分析解碼，轉換為控制信號，進而實現對‘事物’的控制。”謝松云說，這些“事物”可以是設備裝置，甚至也可以是生物體。

至于腦電波，其實很早就被人類所認識和獲取。“要想實現高質量的控制，難度最大的就是對腦電波的提取、分類和識別，也就是所謂腦功能特征的提取。”通俗一點講，就是需要知道大腦想要做什么，獲取的腦電波要能代表這種“訴求”，不同“訴求”要能在腦電波中體現出來。

在利用腦電波進行控制時，腦特征的產生通常需要有特定的激發方式，亦稱誘發模式。目前的腦控技術應用，絕大部分處于單一模式的水平，也就是只能提取一類腦特征，這使得所轉換的控制指令在“自由度”上十分有限，也就限制了意念控制的能力和發展。

顯然，只有單一模式腦特征的提取與識別，遠遠不能滿足人們對腦控技術的渴望和期待。現實中，人們對物體的控制需要更多的控制狀態。“比如，要實現一輛腦控平衡車，至少需要走、停、加速、減速、轉彎等5至6個特征量”。

這幾個腦特征的增加，并非簡單的數量增減，而是腦控技術應用領域質的變化。謝松云表示，上述系統中對于腦特征的誘發，主要采用3種模式：視覺刺激、運動想象、事件想象。

“腦機一體化”讓腦控技術走向應用

盡管實現了多模式腦特征的提取，但腦機接口的一些固有局限性，如速度慢、正確率不夠高等，仍是國際上腦控技術的一大障礙。為解決這一問題，謝松云教授團隊率先提出了“腦機一體化”概念，有力推動了腦控技術的實際應用。

通俗講，“腦機一體化”就是通過腦機接口，將大腦的智力和基于計算機技術的人工智能結合起來，把大腦作為計算機控制系統的一個組成部分，構成一個既有大腦的靈活和智能，又有計算機的高速和大容量的新型系統，用于對各種設備與系統的控制。

“它既不是完全依靠‘腦’，也不是完全依靠計算機進行全程控制，這樣可以大幅度提高系統的智能化和適應性。”比如，在未來無人駕駛汽車應用中，汽車的運行主要靠基于人工智能技術的計算機系統控制，但是人工智能系統的“智能”則是依靠它所經歷過的場景，這樣的場景是非常多的，常規的智能系統不可能經歷所有場景，這就是當前的無人駕駛汽車發生交通事故的原因所在。

加入了腦控，可以在可能發生事故的瞬間，及時發出各種警示和模式切換指令，避免交通事故，提高靈活性。

正是基于這樣的理念，謝松云將長期理論研究的成果應用于實際的腦控技術。比如，在腦信號采集方式上。

腦信號的采集，可以分為腦植入電極的“侵入式”和無植入的“非侵入式”。“侵入式”就是將腦電檢測的電極植入大腦，這種方式采集的信號強、穩定性強。但顯然，這種方式會對人體造成創傷，除非特殊情況，否則很少有人愿意接受這種方式。

另一種就是“非侵入式”，也就是目前多見的、在頭上佩戴一種腦電檢測裝置。相比之下，“非侵入”式裝置穩定性不強，要想獲得穩定的特征信號，通常需要較多的采集電極，這樣的多導聯裝置由于穿戴不方便，限制了推廣應用。

謝松云團隊成功突破了這項難題，在少導聯精確性上作出多項創新，提高了信號傳輸的精準度與實時性，在相關技術上達到國際先進水平。