清华大学团队此次研发的技术方案也正是契合了非侵入式的脑机接口技术发展方向。基于SpiralE BCI技术，研究团队提出了一种新的脑机解决方案，该解决方案由SSVEP-BCI和听觉 BCI 组成，前者捕捉并解码用户的视觉脑电波，后者记录并解码用户所听到的声音。
一直以来，尽管脑机接口(BCIs)技术在治疗疾病、语言康复、教育、人工智能交互、军事等领域展现出来广阔的发展前景，但基于非侵入性、基于头带的商业产品或微针的侵入性方法带来的应用有限、炎症风险甚至对软组织的不可逆损伤而受到限制。
近日，清华大学冯雪研究团队宣布开发出一种名为SpiralE BCI的脑机接口（传感器），即基于耳内生物电子学的耳内视觉和听觉脑机接口。据悉，该传感器由柔性材料制成，采用了螺旋设计，可以在电热驱动下自适应地沿着耳道扩展和螺旋，以确保保形接触，从而不影响使用者听力。
“脑机接口”的概念最早是在1973年提出的，出自加州大学洛杉矶分校一位教授发表了一篇名为《论直接的脑机交流》的论文。该论文正式提出了“脑机接口”的概念和定义，由此“脑机接口”正式成为一个独立的研究领域。
近十年以来，由于人工智能技术的快速发展，脑机接口也进入到一个技术爆发的新阶段。发展至今，脑机接口可以分为侵入式、非侵入式以及半侵入式三种。
其中，侵入式是把传感器的电极直接植入大脑里面，用回路来替换大脑的部分神经元，需要开颅手术完成植入；非侵入式是把传感器的电极放在头皮外面，类似大家现在做的心电图；还有一种半侵入式，就是把电极放置进头皮或者颅骨，但还没放入到大脑里。
但毫无疑问，侵入式、半侵入式都存在物理伤害，而非侵入式长远来看是脑机接口技术普及应用的主要技术方向，比如Meta等其他企业出于安全考虑更多地采用了非侵入式，试图通过头盔、腕表等穿戴式设备来实现脑机对接。
而清华大学团队此次研发的技术方案也正是契合了非侵入式的脑机接口技术发展方向。基于SpiralE BCI技术，研究团队提出了一种新的脑机解决方案，该解决方案由SSVEP-BCI和听觉 BCI 组成，前者捕捉并解码用户的视觉脑电波，后者记录并解码用户所听到的声音。
由于该传感器采用“入耳式”设计，其的接触面积较小（50 mm×3 mm），因此可以在稳定地记录脑电图的同时，减少与耳道内壁的摩擦。而使用者只需要将传感器插入耳道，即可读取相应脑电波信息，侵入性远远低于同行的“颅骨贴片”设备。
在无标定的40个目标稳态视觉诱发电位(SSVEP)在线拼写实验中，参与者在9个目标的稳态视觉诱发电位(SSVEP) BCI分类和目标短语的离线正确率达到95%。
有趣的是，耳内SSVEP表现出显著的二次谐波趋势，这表明在SSVEP研究中，耳内传感可能是研究谐波空间分布的补充。在鸡尾酒会实验中，自然语音听觉分类准确率可达84%。SpiralE为设计3D柔性生物电子学提供了创新的概念，并有助于生物医学工程和神经监测的发展。
实验数据表明，SpiralE BCI的解码精度在95 %左右，信息传输速率（ITR）达到36.86±15.53比特/分钟，证明了基于SpiralE构建高效脑机接口的潜力。
据麦肯锡预测，未来10年到20年脑机接口产业在全球范围内每年直接产生的经济规模可达700至2000亿美元。
虽然脑机接口相关技术还处于早期，但在应用领域和商业价值方面的巨大潜力正为相关产业链带来机遇。这主要体现在两大方面：一是为商用芯片、通信IP厂商打开全新市场空间；二是关注脑机接口芯片重要功能模块无线通信的价值，基于低功耗、低延迟的蓝牙、私有协议、UWB技术有望成为主流备选方案。
不过，联合国教科文组织（UNESCO）也警告称，目前包括大脑植入或扫描（脑机接口）在内的神经技术正经历“飞速发展”，可能会导致人工智能操控人类大脑，且该技术与AI的结合对“精神隐私”构成了威胁。
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