2026年，超聲腦機接口技術成為全球科技與資本關注的焦點。OpenAI聯合創始人Sam Altman以聯合創始人身份加入Merge Labs，助力其完成2.52億美元天使輪融資，投后估值飆升至8.5億美元。與此同時，Coinbase創始人Fred Ehrsam創立的Nudge也宣布完成1億美元A輪融資。這一系列動作表明，超聲技術憑借其全腦覆蓋、精準聚焦和高分辨率讀寫等特性，正被視為下一代人機互聯的關鍵路徑。
然而，兩年前這一領域還鮮有人問津，資本主要聚焦于電學腦機接口。是什么推動了超聲路線的快速崛起？其技術發展現狀如何？全腦讀寫的可行性及面臨的挑戰是什么？帶著這些問題，動脈網專訪了腦伽科技創始人孫俊峰教授——一位在超聲腦機接口領域深耕15年的學者。
孫俊峰是上海交通大學生物醫學工程學院教授、博導，同時擔任神經工程領域頂級期刊IEEE Transactions on Neural Systems & Rehabilitation Engineering的副主編。他主持和參與了多項國家重點研發計劃和國家自然基金委項目。自2011年投入經顱超聲研究以來，孫俊峰團隊幾乎見證了中國超聲腦機接口從無到有的全過程：2015年發表國內首篇經顱超聲動物研究論文，2021年發布首篇人腦研究論文，2023年完成首篇臨床研究論文，2025年則開展了基于同步神經影像的經顱超聲刺激神經調控效應檢測與反饋研究。
在訪談中，孫俊峰將超聲腦機接口的發展劃分為五個階段（L1-L5）：從簡單的聚焦超聲神經調控（L1），到“超聲刺激+導航”（L2），再到“超聲刺激+導航+監測反饋”的閉環系統（L3），隨后是半侵入式超聲解碼（L4），最終實現人腦與AI的高帶寬雙向交互（L5）。他指出，當前行業正處于從L3向L4過渡的關鍵時期，而中國在技術研發和臨床應用上已與國際同步。
盡管前景廣闊，超聲腦機接口仍面臨三大核心挑戰。首先是顱骨對超聲傳播的影響。顱骨的厚度、密度和曲率差異會導致超聲衰減、折射和散射，影響聚焦精度。孫俊峰團隊通過AI算法修正聲場形態，結合相控陣技術動態調整聲場焦域，部分解決了這一問題。其次是超聲刺激的量效關系。目前國際上缺乏統一的刺激參數標準，不同團隊的研究結果難以復現。孫俊峰強調，需通過大規模臨床研究建立可重復、可量化的參數體系。第三是系統小型化。L4階段需要半侵入式設備，如何在有限空間內集成探頭、芯片和電池，同時控制功耗和散熱，是技術突破的關鍵。
談及超聲與電學路線的競爭關系，孫俊峰認為兩者將長期互補。電學路線在“讀”神經信號方面具有微秒級時間精度，而超聲的優勢在于“寫”和全腦覆蓋。例如，大腦的記憶、情緒等功能依賴跨腦區的神經網絡協同，超聲可實現多靶點同步或時序調控，這是侵入式電極難以做到的。超聲波作為機械波，不會干擾神經電信號記錄，為多模態閉環調控提供了可能。
腦伽科技成立于2024年3月，是孫俊峰從實驗室走向產業化的重要一步。他表示，推動這一決策的有兩個“臨界點”：一是超聲神經調控技術經過十余年積累，已具備產業化基礎；二是個人研究從技術探索轉向臨床應用。2021年，孫俊峰團隊與國際合作首次證實經顱超聲可無創改變人腦神經元興奮性，為治療抑郁等精神疾病奠定生理學基礎。2023年，他們又完成了國內首例針對精神分裂癥的超聲臨床研究，結果顯示顯著療效。
目前，腦伽科技已構建從硬件到算法的完整產品矩陣，包括單陣元和相控陣超聲刺激系統、經顱聲場導航技術，以及實時監測反饋系統。其閉環平臺已應用于精神分裂癥、成癮、意識障礙、腦卒中和慢性疼痛等多種適應癥的臨床研究。例如，在植物人促醒研究中，應答率達50%；在阿片類藥物成癮治療中，87.5%的受試者在30天內未復吸。
對于全腦讀寫的終極目標（L5），孫俊峰坦言，這需要突破監管、技術、倫理等多重壁壘。從L3到L4，需解決“讀”的帶寬和通量問題，并開發基于AI的神經信號解碼模型；從L4到L5，則需面對意識數字化、記憶上傳等哲學命題。他強調，腦伽科技的發展哲學是“腳踏實地，仰望星空”：一方面穩步推進產品注冊和臨床研究，首張三類醫療器械證有望獲批；另一方面持續探索前沿技術，如柔性換能器和薄膜相控陣，為未來人機融合場景儲備能力。
