從傳統(tǒng)互聯網，發(fā)展到移動互聯網，再到IoT和AIoT，信息產業(yè)不斷地升級迭代。

有人說融入AI后的AIoT是物聯網的終極形態(tài)，但是也有人說人機交互是IoT追逐的終極目標之一，百口莫辯，眾說紛紜。但是能夠明白的一點是，IoT的形態(tài)不可能以一種簡單的方式去定義。

相信大家對于腦機接口的新聞已經有所耳聞，更多的可能僅僅停留在治療疾病的層面。但是在腦機接口與物聯網領域存在一個概念，那就是BMIoT（大腦-機器），也可以說是人機物聯網。

在搞清楚BMIoT之前，我們先來了解一下腦機接口是什么？

腦機接口

腦機接口按照交互對象被分為兩類，一種是BMI（上面提到的大腦-機器），另外一種是BCI（人腦-計算機界面），先不論這種分類是否正確，目前來看大部分腦機接口企業(yè)做的都是BMI。

當然還分為有創(chuàng)和無創(chuàng)，顧名思義，二者區(qū)別在于芯片和電路是否需要植入人腦、是否需要開顱植入。

不論是哪一種方式，腦機接口的原理都是通過人腦與計算機或其它電子設備之間建立的直接的交流和控制通道，通過大腦直接操縱設備，無需語言或者動作。其最初的設計目的是用于提高無法與外界交流和控制外部環(huán)境的神經患者的生活質量。

從實操來看，腦機接口的基本實現步驟分為采集信息→解碼處理→再編碼→環(huán)境反饋。

簡單地說，采集信息分為侵入式和非侵入式。侵入式的腦機接口主要是將獲取信息的電路接口直接植入大腦灰質，雖然很容易造成免疫反應和愈傷組織，但是這種方式所獲取的神經信號更強，數據質量更好。相反，非侵入式主要就是無創(chuàng)，但是顱骨會對信號產生不小的衰減作用。

最后通過信息處理，也就是解碼處理→再編碼的過程，這個過程主要是解碼、處理神經信號來分析你想干什么，再根據解碼好的信息來輸出編碼好的數字信號反饋給機械手臂或者其他操作設備進行控制。

普遍認為，在這些步驟當中，最后的反饋過程是相當復雜，這其實也是感知能力的難點和痛點，其中涉及到視覺感知、觸覺感知以及多模態(tài)感知等方面。

從IoT，到AIoT，再到BMIoT的夢

物聯網發(fā)展至今，不再是單獨的個體，越來越多的跟大數據，人工智能結合在一起，從萬物互聯，到萬物智聯，物聯網現在已經離不開智能的交互方式。

根據艾媒咨詢《2019中國AIoT行業(yè)前沿應用及前景預判分析報告》可以看到，中國AIoT場景已經深入智慧家居、智慧零售、智慧城市以及智慧制造等方面。

無論是互聯網，IoT， AIoT，還是為了實現人機智能交互的BMIoT其實都脫離不了人類主體。

在 2019 年中科院人工智能發(fā)展白皮書中，腦機接口技術與計算機視覺技術、智適應學習技術以及智能芯片技術等被列為了人工智能的八大核心關鍵技術。

認為，在人工智能的這八項技術里，多半都可以應用于腦機接口技術，換句話來說，如果擁有足夠的想象空間，腦機接口技術所涉及的學科將不限于生物科學、神經科學、計算機科學。

從愿景來看，BMIoT可以說是AIoT在人機交互智能上的璀璨明珠。

但是它現在能做的事情還很有限。

馬斯克的腦機接口公司Neuralink在前不久吸足了眼球，但是從技術的角度來說，實際上啥也不是，Neuralink 目前只是讀取豬的腦電波，并預測其動作，這些技術原理也就是上面提到的解碼處理的過程，實際在應用層面要走的路還有很長。

不過，Neuralink在工程層面上是有創(chuàng)新力的，比如壓縮成硬幣大小、數量龐大的微電極陣列，讓商業(yè)化推廣更進一步，僅此而已。

相比于Neuralink，另外一家公司BrainCo來的更加實際一點。2015年成立的BrainCo比Neuralink早了兩年，是一支出身于哈佛大學創(chuàng)新實驗室的華人團隊。

BrainCo已經基于無創(chuàng)腦機接口技術推出了可供商用的產品：用于智慧教育的Focus專注力訓練設備和用于上肢殘疾人士的BrainRobotics智能仿生手。

同時，BrainCo研發(fā)的BrainOS大腦智能操作系統(tǒng)的核心理念就是BMIoT，即通過應用腦機接口技術，讓人腦控制智能家居、交通工具、手機等設備，妥妥地展現出一副科幻電影的畫面。

當然，說歸說，回歸本質，目前BrainCo能做的只是上面介紹的用于訓練和仿生手的產品，所以無論是BrainCo，Neuralink，還是陳天橋雒芊芊研究院（TCCI）、BrainGate、BrainCo、ElMindA等國內外機構，在實現落地腦機接口應用以及BMIoT上暫時只是一個美好的愿景。

腦機接口是BMIoT的技術基礎，所以要實現BMIoT的話，對于腦機接口的技術沉淀、科研倫理的研究必須先行。
責任編輯：tzh