对话上交大郭亮：从柔性电极先驱到超声脑机先锋

过去20多年里，郭亮几乎一直聚焦于脑机接口最核心、也最困难的那个问题：如何让人脑和机器之间建立一个高通量、长寿命、且能真正落地的连接。

早在2005年赴佐治亚理工学院攻读博士期间，他就开始研究高密度柔性可拉伸神经微电极阵列。在那个时期，侵入式神经电极还被许多人视为通往高性能脑机接口的必经之路，而他做的柔性电极，本质上是为了尽可能降低硬质电极对神经组织造成的损伤。

但后来，一篇来自加州理工学院（Caltech）的论文，彻底改变了他的判断——那是Mikhail G. Shapiro团队关于功能超声神经成像（fUSI）脑机接口的研究。

他用“茅塞顿开”“相遇恨晚”来形容当时的感受。在他看来，过去侵入式电极路线始终受困于一个根本矛盾：高通量往往意味着植入，而植入又必然带来免疫排斥、组织损伤和寿命问题。fUSI的出现，让他第一次看到一种新的可能性——不依赖植入电极，也有机会实现高通量、长寿命的神经信号读出。

2025年，郭亮回国，担任上海交通大学特聘教授，并创办了“脑器时代”，押注fUSI脑机接口。他把这条路线视为通向“全脑接口”的起点：先用非侵入式的方式，实现当前最先进侵入式脑机接口能够完成的精细脑控功能，再逐步提升人脑与AI的交互效率。

在这次采访中，我们和郭亮聊了聊，一个长期做侵入式电极神经接口的人，为什么转向了超声；他到底相信什么样的脑机接口才能走向长期应用；以及，中国在超声脑机接口这个新赛道里，到底是真同步、真领先，还是被资本推着跑。

以下是DeepTech和郭亮的对话。

从柔性电极转向超声

DeepTech：你过去20多年一直在做脑机接口，尤其是侵入式柔性电极相关研究。先介绍一下你做柔性电极的相关研究背景。

郭亮：2005年我刚开始读博，那时就一头扎进了高密度柔性可拉伸神经微电极阵列的研究。回顾起来，我应该算是较早系统开展柔性神经电极研究的华人科学家之一。

我博士论文所属的大项目叫“神经电子桥”，也就是今天常说的“脑-脊髓接口”。我负责开发用于脊髓硬膜表面时空微电刺激的柔性可拉伸微电极阵列。之所以选择柔性、可拉伸、可共形的微电极阵列，是因为这类器件能紧密贴合脊髓表面，满足特定应用场景对形变适配和组织相容性的要求。

（来源：受访者提供）

从科学逻辑看，当时领域内已经意识到，犹他电极、密歇根电极这类硅基硬质电极在植入及长期在体过程中，会造成较大的组织创伤，直接影响了电极寿命。我的博士导师Stephen P. DeWeerth教授也是较早倡导用软电极替代硬电极、降低组织机械应力损伤的学者之一。

此外，我们采用的是表面电极阵列，而不是刺入式电极阵列，目的就是为了进一步降低机械损伤。柔性刺入电极还有一个麻烦：如果柔软的线性电极插入神经组织，受软组织形变影响，每个电极的空间位置会变得难以确定，这会给后续信号解析增加不小的难度。

到2011年博士毕业时，我开发的那套高集成度可拉伸神经电极阵列平台，代表了当时较为先进的柔性神经电极技术，也为后续ECoG脑机接口、人工视网膜和脑-脊髓接口等神经代偿系统提供了技术基础。

DeepTech：读到那篇Caltech关于超声脑机接口的文章后，你认为这才是神经工程学家一直在追寻的高通量、长寿命脑机接口技术。为什么会作出这样的判断？

郭亮：最早是在旅途中，通过一篇公众号文章注意到这项工作的。那篇文章引用的是我在MIT Langer Lab时的同实验室同学Mikhail G. Shapiro的新论文——他现在已经是Caltech的教授了，一位非常有开创性的科学家。读完论文之后，确实有一种“茅塞顿开”“相遇恨晚”的感觉。

（来源：Nature Neuroscience）

这些年，我们从硬质微电极做到柔性微电极，又不断追求柔性微电极的分辨率和集成密度，本质上都在寻找一种能同时满足两个关键指标的神经接口：在体使用寿命和信息传输通量。长期以来，领域里存在一种惯性思维——如果要获得大信息通量，就必须使用植入式微电极，因为其他神经接口模式，包括超声、红外光、磁场等，在信息传输量和速率上似乎都难以与电极相比。

神经电极技术发展成熟、临床转化基础较好，这一点并不意外。但植入电极的有效寿命始终是临床落地的关键障碍，这就造成了高通量与长寿命难以兼得的困局。

Shapiro团队的论文之所以重要，是因为他们使用了一种此前没有被脑机接口领域充分重视的新型超声技术——超快多普勒功能超声神经成像（fUSI）。这项技术展现出一种兼顾高通量和长寿命的神经接口可能性。fUSI可以非侵入地、在较大范围、较深脑区中实时记录与神经活动相关的功能信息；由于不需要植入传感器，也就不存在由免疫排斥反应导致的寿命问题。对一直在寻找高性能神经接口方案的人来说，这确实是一个非常关键的方向。

Shapiro团队在2024年和2024年分别在猴子和人身上验证了fUSI信号可用于构建脑机接口。既然fUSI能提取脑内功能活动信息，那么这些信号就有可能用于脑机接口控制。这个推论看起来自然，但能够第一个敏锐地意识到并做出验证，其实并不容易。看到这些工作后，我决定全力投入fUSI脑机接口方向。

DeepTech：做了这么多年侵入式脑机接口，现在不再把它作为主线，会不会觉得可惜？

郭亮：严格来说，我过去24年一直在做的是高性能脑机接口，只是此前主要采用神经电极这一神经接口模式。为了实现高通量，电极通常需要被植入到信号源附近，也就是我们常说的侵入式方式。

与此同时，我的实验室也在研究生物型脑机接口、纳米材料神经接口和声遗传方法，只是这些方向在整体工作中的占比相对较小。其中，生物型脑机接口的概念和初步实验验证，也是我较早提出并开展的。

现在有了fUSI这种不需要侵入也有望实现高通量的神经接口模式，我并不是放弃高性能脑机接口——而是以一种更具可操作性、更可能走向广泛应用的方式，继续沿着同一个核心方向前进。

DeepTech：你现在怎么看侵入式脑机接口的价值和局限？

郭亮：当代侵入式脑机接口的临床研究和产业化浪潮，可以追溯到1998年Philip Kennedy博士在一名脑干中风瘫痪患者身上开展的侵入式运动脑机接口临床研究。到今天，这个方向已经发展了近30年。它在医学和未来人机交互方面的潜在价值都非常大。

但必须承认，以植入电极为主流的侵入式脑机接口技术，距离公众期待仍有明显差距。很多人想象中的功能，以目前的技术水平还无法真正实现；即便一些高级功能已经在演示中间出现，其临床落地也仍然受到植入电极寿命问题的限制。

因此，当前脑机接口在技术层面的主要矛盾，可以概括为：大众对应用前景的丰满想象，与脑机接口实际技术能力之间的差距。这一矛盾在2000年前后其实已经在美国出现过。

脑机接口不只是开不开颅的问题

DeepTech：超声脑机接口和今天大众熟悉的Neuralink式侵入式脑机接口相比，只是不用开颅，还是整个技术范式不同？

郭亮：要回答这个问题，首先要区分脑机接口领域中的两类力量。

一类可以称为“硅谷派”，代表人物包括马斯克、山姆·奥特曼以及更早关注该领域的扎克伯格、贝佐斯、比尔盖茨等。他们关注脑机接口，根本上不是为了做传统意义上的医疗器械，而是把脑机接口视为硅谷IT文化的延伸：如何让人更好地使用新一代IT技术，尤其是AI。

另一类可以称为“学院派”。他们的主要支持来自NIH、DoD等机构，关注点更多是治疗或改善伤残平民、士兵的功能障碍，因此研究思路往往被限定在医疗器械框架内。

Neuralink的核心愿景并不是单纯做一款医疗产品，而是建立人脑与外部AI之间的高通量双向连接。马斯克早期曾提出，人类未来需要把外部AI作为一种可以被人脑直接沟通和支配的“大脑数字第三层”。要在新皮层和这一数字第三层之间建立物理连接，就需要一种双向、高通量的“全脑接口”——这也是Neuralink一直强调电极数量和通量的根本原因。

从这个角度看，Merge Labs（山姆·奥特曼组建，专注超声脑机接口）与Neuralink想做的事情在愿景层面是一致的，都是把人脑与AI连接起来，而不是局限于医疗器械。但在具体实现路径上，Merge Labs选择的新超声技术可能是更优的答案。所谓范式差异并不只在于是否开颅，更重要的是它是否为高通量、长寿命、低门槛的人脑-AI连接提供了新的可能。

DeepTech：侵入式脑机接口常被认为卡在“高通量”和“长寿命”的矛盾里。但通量一定越高越好吗？还是要看具体适应症和任务需求？

郭亮：通量需求一定要放在具体应用目标中讨论。对特定医疗器械而言，并不一定需要很高的信息通量；真正需要超高通量的是全脑接口。医疗器械和全脑接口对信息通量的需求，完全不可同日而语。

因此，不能因为Neuralink追求高通量，国内所有团队就都盲目追求高通量。Neuralink的目标是全脑接口，如果一个团队做的是某一类医疗器械，那就应当按照这款医疗器械的实际需求来定义所需通量。

同时也要看到，受物理条件限制，神经电极能够达到的信息传输通量是有限的。相比之下，fUSI可能实现的信息通量，是高密度电极阵列的1,000倍甚至10,000倍以上，而且没有植入电极寿命问题的困扰。这是我看好新超声技术的根本原因。当然，如果某一类应用对通量要求并不高，植入电极技术也许反而更适合。

DeepTech：也有观点认为，电极放置位置对解码性能的影响可能远大于通道数量增加。未来通过微创方式把电极放到更精准的位置，会不会也是一条可行路线？

郭亮：这种理解是对的。大脑中，特定意图和信息处理过程通常存在于特定且体积并不大的脑区，有时还需要几个分立脑区通过神经纤维跨区域协同处理。当前我们对上肢运动规划和控制研究最多、了解也相对最充分，因此多数脑机接口都是运动脑机接口。

颅内神经微电极的有效检测范围通常只有约100微米。只有当目标神经元落在这个范围内，电极才能记录到有效信号。因此，尽可能将电极植入目标信号源附近才有意义；记录不到目标信号源的电极，在解码上价值有限。

通常在规划神经微电极植入位置时，需要通过fMRI等脑功能成像手段确定最佳位置。通过提高电极植入的精准性来提升解码精度、降低对电极数量的需求，是一条合理路线。但它有一个前提：我们需要事先知道目标信号源在哪里。目前，人类对这些信号源的位置及其相互作用机制的了解还非常有限，因此仍需要基础神经科学研究为脑机接口工程提供更坚实的基础。

DeepTech：侵入式脑机接口已经发展很多年，超声脑机接口真正作为脑机接口路线受到关注只有几年。今天两者在性能上大概处在什么位置？超声路线在哪些指标上已有优势，哪些指标还明显不如电极？

郭亮：如果从Philip Kennedy博士1998年开展临床研究算起，当代侵入式脑机接口已经发展了近30年；如果把更早的动物实验也算进去，时间更长。相对而言，fUSI脑机接口从Shapiro团队2024年底的论文算起，到现在还不到3年。

需要澄清的是，国内有时会把经颅聚焦超声神经刺激（tFUS）也放进“超声脑机接口”这个概念里。这个说法可以被接受，但必须说明，tFUS并不是新技术，仅在美国临床试验中就已经被研究了15年以上。我们现在讨论的是fUSI脑机接口，而不是tFUS大脑调控。

如果用一句话概括fUSI脑机接口和植入式电极脑机接口的性能差异，我会说二者“天差地别”——但它们面向不同应用场景，并不是非此即彼的关系。fUSI的最大优势，是超高信息通量和无需植入的使用方式，这不仅降低了用户门槛，也为产品赋予了更强大的功能潜力。植入式电极脑机接口的优势则可能体现在特定场景中，比如全植入式、无线控制系统对部分患者而言，植入后使用便利性和稳定性可能优于需要佩戴在头部的fUSI系统。

同时也要看到，植入式电极脑机接口已有长期科研积累，而fUSI脑机接口才刚刚开始。它还有大量未知空间需要严肃科学研究去开拓。科研基础是一切工程化和产业化的前提。在fUSI方向上，中美几乎站在同一起跑线，但这也意味着大家都需要从基础科研开始真正探索。

DeepTech：你特别强调fUSI，而不是tFUS。为什么认为fUSI是更能实现全脑接口的技术？

郭亮：全脑接口必须是双向的，包括读出和写入。fUSI解决的是高精度、高通量读出问题；而真正有可能实现高精度、高通量写入的，是声遗传，而不是tFUS。tFUS在无创大脑调控上有独特优势，但远不能承担精细神经电路写入的功能。

声遗传产生于光遗传成功之后。2013年美国启动脑计划时，一个重要方向就是参照光遗传，开发其他物理遗传神经读写技术，包括声遗传、磁遗传、热遗传等。我在2014年也独立提出了声遗传的概念和方法，当时称为acoustogenetics。但由于后来没有获得相应科研经费，这一方向没有继续深入推进。

目前社会上有很多tFUS项目，也有一些团队希望把tFUS与fUSI结合形成诊疗闭环。它们本质上多是在做医疗器械。而我创立“脑器时代”，是希望做全脑接口——做下一代人机交互的革命性平台技术。由于当前fUSI技术还存在局限，我们仍需要先从医疗场景切入，但最终瞄准的是更广泛的消费级人机交互市场。

DeepTech：你说超声脑机接口这个赛道中国和美国几乎同步，这个判断具体基于什么？

郭亮：在fUSI脑机接口方向上，中国与美国的差距不到3年。这个判断主要基于该方向真正作为脑机接口路线受到关注的时间点——Shapiro团队的关键论文也只是近几年才出现。

但“几乎同步”并不意味着可以轻松追赶。更准确地说，我们是在和美国一起从非常早期的阶段开始探索。因此，这个赛道当前需要顶尖科学家站到前面，开展开拓性的基础科研。如果没有足够强的原创研究能力，就只能做一些追随式工作。

DeepTech：超声读脑读到的是血流变化，间接映射神经活动。它和电极记录相比，信号质量怎么样？

郭亮：从信号分辨率和质量来看，二者可以说是旗鼓相当。植入电极的分辨率并不是简单由电极尺寸决定，而是受脑组织内电场传播性质影响。例如，10微米电极的空间分辨率并不是10微米，而可能在100微米量级；当电极尺寸大于30微米后，电极越大，空间分辨率反而会下降。

fUSI的空间分辨率通常在50到200微米之间，时间分辨率可以达到20毫秒，足以满足实时控制需求。因此，从用于脑机接口控制的角度看，fUSI的信号质量与电极记录相比并不逊色。

DeepTech：神经元本身对超声敏感吗？如果要实现“写脑”或调控，是否一定需要声遗传学、基因编辑，或者其他辅助手段？

郭亮：神经元本身对超声并不敏感。声波，包括超声，不能使哺乳动物神经元直接放电。但声波可以通过改变细胞膜电容特性，或在细胞内外产生微空泡，影响神经元原本放电的响应速度和效果。这两个科学发现也来自Shapiro团队。

因此，单纯依赖超声波的tFUS技术只能用于相对粗略的神经调控，不能进行精细神经电路写入。声遗传的思路，是将真菌中一种或几种可被超声开启的机械离子通道，通过病毒载体导入哺乳动物神经元，使其在神经元中表达并安装进细胞膜，从而让神经元对超声产生直接放电反应。

除此之外，也可以考虑将压电纳米材料插入神经元，再通过超声诱发压电纳米材料产生电刺激，使神经元直接放电。总之，声波刺激本身不能使人类大脑中的神经元直接放电，要实现精细写入，必须依赖声遗传、纳米材料等辅助手段。

如果脑机接口诞生千亿公司，一定是非侵入式的

DeepTech：你似乎更看好脑机接口在康复等方向上的应用。对于脑控机械臂、外骨骼、智能设备这些任务，什么样的脑信号才算“够用”？临床康复需要的信号，和消费级人机交互需要的信号有什么不同？

郭亮：并不是我特别偏好康复方向，而是在当前技术发展阶段，运动康复是脑机接口相对靠谱的落地场景。公众对脑机接口应用的期待很高，但现阶段技术能够实现的功能和适配场景仍然有限。

对于脑控简单设备等应用，当前侵入式高密度电极脑机接口基本能满足信号需求。但如果要进一步提升性能，包括控制灵活性和精度，就需要提取更丰富的脑信号。当前侵入式高密度电极脑机接口面临的主要产品落地障碍，仍然是植入电极寿命较短。

消费级人机交互产品则提出了更高要求：它需要在非侵入、最好无创的条件下，提取比临床康复场景更丰富、更大量的脑活动信息。临床康复中，行动困难患者对实时控制灵活性和精度的要求相对较低；而消费级产品需要满足日常人机交互的流畅性和自然性，因此对信息通量的要求更高。

DeepTech：除了超声脑机接口，你也关注神经再生型脑机接口。从适应症和技术逻辑看，这两条路线有什么不同？

郭亮：神经再生型脑机接口可以看作植入式电极脑机接口的一种替代方案。它的主要目的，是避免在颅内植入异体材料，从而绕开困扰植入电极的免疫排斥反应，实现长寿命神经接口。因此，神经再生型脑机接口与植入式电极脑机接口面向的应用场景在很大程度上是相似的。

现行高通量脑机接口的常见思路，是把微电极植入脑内。但这会引发免疫排斥反应，导致电极短期内失效，进而影响产品落地。我认为，植入电极带来的免疫排斥难题在某种意义上是人为制造出来的。如果我们不往颅内插电极，而是让大脑中的神经元把纤维长出来，延伸到颅骨外，再在颅骨外建立神经接口，颅内就不会存在异体材料，也就绕开了接口寿命问题。

我把这种接口形象地称为“阿凡达”神经接口，借用了电影《阿凡达》中脑神经从辫子中延伸出来的意象。这一接口架构是我首先提出的，目前我在上海交通大学的实验室也在积极推进相关研究。另一种绕开免疫排斥问题的策略是不植入，fUSI脑机接口正是这种策略的体现。总体而言，神经再生型脑机接口和fUSI脑机接口都是围绕绕开植入电极免疫排斥问题展开的，也是我当前研究和转化的两个重要方向。

DeepTech：你目前也在创业中，2025年在上海注册成立了公司。在这之前，你曾在硅谷创办过Twibetu, Inc。那次创业主要做出了哪些成果？它给这次做超声脑机接口产业化带来了哪些经验或教训？

郭亮：Twibetu（推背图）当时想做的是前面提到的神经再生型脑机接口。后来这个方向没有继续推进，我关闭了公司，并来到了上海交通大学。

在美国，头部脑机接口公司的技术路线往往各不相同，而不是高度趋同。Twibetu的神经再生型脑机接口路线在美国也是相对独特的，并且具有一定优势。来到上海后，我们选择fUSI脑机接口作为产业化路线，主要是看中它在高性能、非侵入式、研发可行性和产品落地方面的综合优势。同时，fUSI所面向的潜在市场也更大。

DeepTech：现在，脑机接口技术服务的还是相对小众的重症患者。它如何支撑一家公司的长期发展？你认为脑机接口产业是否一定需要从医疗走向更广泛的人机交互？

郭亮：当前脑机接口技术能力仍然有限，这是它目前主要以医疗器械形态服务细分市场的重要原因。但fUSI脑机接口的功能潜力更大。我们的思路是先从医疗康复场景切入，再逐步扩展到更丰富、更偏消费级的人机交互应用场景。

因此，“脑器时代”的愿景不是做一家只面向细分医疗市场的医疗器械公司，而是希望成为一家开创下一代人机交互平台技术的AI硬件公司。我们瞄准的不只是几百万患者用户构成的医疗市场，而是潜在拥有数亿用户的消费级市场。fUSI脑机接口为这一愿景提供了更切实的技术基础。

当然，脑机接口产业并不一定必须以通用人机交互为主。以医疗为主同样是合理路径，因为在医疗场景中，脑机接口可以发挥很多不可替代的作用。但从公司长期发展和市场规模来看，通用人机交互市场显然更大。马斯克和山姆·奥特曼想做全脑接口，我也希望沿着这个方向推进。如果未来脑机接口赛道诞生千亿级公司，我认为它很可能是一家消费级高性能脑机接口公司——并且，它的产品一定是非侵入式的。

DeepTech：“全脑接口”这个概念很有想象力，但也容易被理解成过度超前。你如何定义一个可验证、可工程化的“全脑接口”？它至少要达到哪些指标才不只是概念？

郭亮：全脑接口首先是一个宏大愿景，它指引我们不断提升人脑与AI的交互效率，也指示我们的产品应当面向人脑与AI交互这一核心目标。这一点不能偏离，也是“脑器时代”区别于其他脑机接口公司的关键。

从工程路径看，第一步并不是一开始就实现终极意义上的全脑接口，而是用非侵入式fUSI脑机接口实现当下最先进脑机接口系统已经能够完成的功能——例如犹他电极脑机接口所展示的较精细脑控功能。只要fUSI能以非侵入方式实现这些功能，它的商业价值就会立刻显现，因为它同时具备低风险、低成本和高性能优势。

在此基础上，未来的产品迭代应持续围绕提升人脑与AI交互效率展开。全脑接口不是一句概念口号，而是一条可以通过功能、通量、稳定性、使用门槛和交互效率不断验证的工程化路线。

1.Griggs, W.S., Norman, S.L., Deffieux, T. et al. Decoding motor plans using a closed-loop ultrasonic brain–machine interface. Nat Neurosci 27, 196–207 (2024). https://doi.org/10.1038/s41593-023-01500-7

注：封面/首图由 AI 辅助生成