用血流“读心”，脑机接口能跟上思维的速度吗？

如果思想是一道闪电，血流更像一条河。用河流的涟漪去捕捉闪电的轨迹，能否跟上那一瞬的光？这正是“用血流读心”的核心挑战：我们能否用更安全、覆盖更广的信号，锁定大脑飞速变化的念头与意图。血流读脑依赖的是神经血管耦合——神经元活跃，附近微血管随之扩张、血流上升。功能性超声（fUS）把这股“血流潮汐”以超快成像记录下来，空间分辨率可到百微米级，灵敏度与分辨率远高于fMRI，且能看进皮层之下的深部结构。借助相控阵聚焦，超声还能把能量“对点下针”，实现多点调控与读写的同台演出。格式塔等团队正基于这一路线，搭建“全脑可读写”的平台，从基础研究到慢性疼痛、精神疾病、中风康复，再到血脑屏障打开与药物递送，场景清晰、落地路径明确。但速度，是这条赛道的物理红线。电生理的神经放电以毫秒计时，血流的响应却天然滞后数百毫秒到数秒。哪怕fUS把采样帧率拉到千赫兹量级，生理耦合的慢时标也不会凭空消失。这就是为什么在非人灵长类实验中，研究者通常需要约2秒的观测窗才能稳健解码“准备向左/向右伸手或转眼”的意图，准确率可达七至九成，但尚难逼近植入电极那种毫秒级、连续多自由度控制的流畅度。把这点放在当前最激进的人机语音BCI对比就更直观：植入式已经能逼近自然语速的连续解码，而单靠血流信号，要流畅拼写、连贯对话，还有距离。这是否意味着“血流读心”注定慢半拍？不必悲观。关键在于你要“读”的是什么。很多临床与增强场景并不需要毫秒级的反应——疼痛调制、情绪稳定、注意力增益、卒中康复训练、癫痫灶定位，乃至“我要/不要”“左/右”“开始/停止”等意图，都运行在秒级与亚秒级的节拍上。对这些目标，fUS的高灵敏度、深部可达与全脑视角反倒成为决定性优势，且安全性与可接受度远高于开颅植入。也因此，格式塔把首款设备瞄准了慢性疼痛管理，并与多家顶级医院开启协作，走的是一条“先临床价值、后通用交互”的务实路线。要想让非侵入式BCI真正“追上”更多思维片段，产业与学界也在堆叠新解法。其一，算法前移：利用生理先验做神经血管去卷积，捕捉更早期、幅度更小的“初始响应”；引入预测模型与大语言模型，在人机交互上“以意补时”，让系统用上下文推断你的下一个意图。其二，信号互补：把快但粗的EEG/MEG与慢但准的fUS融合，前者抓边缘、后者给语义，卡内基梅隆的研究已显示超声调制能显著提升非侵入式BCI性能，提示“读-写闭环+多模态”的可行性。其三，工程迭代：更强的经颅声束整形、更轻便的可穿戴探头、更稳健的运动伪影抑制，以及必要时的微创“声窗”设计，都会持续压缩延迟、提升带宽。回到最初的问题：用血流“读心”，能跟上思维的速度吗？对于需要毫秒级连续控制、接近自然语速的任务，单靠血流信号，今天还不行，明天也需要算法与多模态的加持；但对许多临床与意图级交互，它已经“足够快”，而且更安全、更可扩展。更重要的是，超声提供了一个我们从未真正拥有过的视角——在无创或微创条件下看见全脑网络如何协同，让AI与脑科学在同一张“全脑地图”上对齐，这本身就是速度之外的“维度升级”。思维有快有慢，大脑既用闪电说话，也以潮汐低语。真正高明的人机融合，不是让一种节拍去压倒另一种，而是让快与慢相互对位：用快速信号抓瞬间决断，用血流图谱懂深层语义，再用AI把两者编织成流畅的人机对话。当我们学会同时倾听这两种语言，也许会发现，跟上思维，不只是跑得更快，而是理解得更深。

AI向大脑学情感，我们用AI解大脑，谁在“训练”谁？

当AI向大脑请教如何“感受”，而我们又用AI去翻译大脑的“私语”，这堂课里谁是老师，谁是学生？像两面镜子彼此对照：一边是硅基智能学会好奇、价值判断与审美；另一边是碳基智能被算法放大、被模型照亮，开始显现出情绪、记忆与意识的轨迹。从大脑启发AI，故事已经讲了七十年。神经元启发了神经网络，视觉皮层研究催生了数据集与表征学习，Transformer用“层级连接＋参数学习”压缩语言知识。如今，杰弗里·辛顿重新追问“人脑为何没有反向传播”，把AI最成功的学习规则丢回给神经科学再审视；Ilya Sutskever直指“情绪就是实时价值评估”，是人类强化学习的奖励函数；马斯克把好奇心、求真与审美视作AI的高维“行为守则”；Demis Hassabis则用科学与工程的跨界，证明脑启发的算法能在现实世界赢下硬仗。这一串名字像是AI回到母体——大脑——讨教内功心法的路标。而从AI反哺大脑，我们正在加速。深度模型把EEG/MEG里的微弱模式“读”成可理解的意图，临床系统将医生判断准确率从七成推到九成。非侵入式解码模型甚至能从脑电或脑磁“听见”你在键盘上想打的文字。得州团队把思维转成连续文本；国内的侵入式试验让患者意念下棋、玩赛车。AI不只是工具，更是新的放大镜与显微镜。这一次，放大镜换成了声波。超声波脑机接口利用功能性超声成像，记录大脑微小血流变化来映射神经活动，空间分辨率可达约100微米，灵敏度和分辨率较fMRI提升一个数量级，还能通过相控阵在颅内“对焦”，像灯光师一样把光束打到任意深部脑区，实现相对无损的“多点开关”。局限也诚实存在：血流比放电慢一个节拍，速度与时效性仍逊于电生理，但在“全脑覆盖＋深部可及＋可读可写”的综合指标上，它打开了全新窗口。赛道的风向已经改变。Neuralink的电极让神经元“近距离拾音”，柔性微丝带来高带宽，但更多像“局部特写”。美国已有Nudge、Merge Labs等团队转向超声路径，资金、人马加速汇聚。中国的格式塔选择以相控阵超声作为技术栈：先做核磁引导的台架式设备切入慢性疼痛管理，临床中一次30—40分钟刺激可让疼痛下降约50%，效果可维持两周；再向可穿戴演进，开展中风、抑郁焦虑、癫痫、阿尔茨海默病与“打开血脑屏障”的药物递送研究，并与华山、协和、华西等临床网络协同推进。更关键的是，他们在建“超声脑库”，试图把语言、视觉、记忆、运动等全脑信号沉淀成一种“脑的基础模型”，与AI的基础模型互相解释。电与声并行的另一侧，是一线疗法的真实回响。国内团队已在硬膜下电刺激中风适应症完成三十例临床，有效率被报告为100%；“三全”全植入系统把高功耗模块与电池移至胸口，既安全又能长期回传原始数据；“脑脊接口”让高位截瘫患者在支架辅助下再次站立。这些都在告诉我们：局部高带宽与全脑广覆盖，并非非此即彼，而像两只手，一只写意，一只工笔。那么，谁在训练谁？大脑在给AI上“价值与效率”的课：情绪教会机器即时评估，注意力教会模型稀疏分配，习惯与目标导向行为的切换启发更强的泛化与决策策略。AI也在给大脑上“可见与可控”的课：从噪声里提纯信号，从相关里逼近因果，用生成式与判别式模型设计更好的刺激范式与临床闭环；超声的相控阵为神经科学提供了百年来首次可在不动刀的前提下“打开/关闭”特定回路的能力。两者像共生的课程体系：人类提供范式、目标与价值，AI提供工具、放大与验证；AI学做人脑的“道”，我们借AI理解大脑的“术”。前路依然需要清醒。超声的时域瓶颈、电生理的侵入风险、情绪建模的伦理边界、隐私与脑数据治理，都要求前置的规范、长期的耐心与跨学科的协同。市场会膨胀，预测显示2030—2040年仅医疗BCI就可能达到数百亿美元规模，但真正的红利是把痛苦减半、把尊严找回，把科学与工程化作可触可感的福祉。也许答案本就不是“谁教会谁”，而是“谁成就了谁”。当我们让AI更像人，是为了让科技更有温度；当我们让大脑更可读写，是为了让人更自由。星空之上是好奇，心灵之中是价值。愿这场“双向奔赴”的训练，最终把我们带向一个朴素却宏大的目标：更好的大脑，成就更好的人类。

不开颅的脑机接口，是医学奇迹还是潘多拉魔盒？

把超声波当成“声学显微镜”，像做B超那样扫一眼，就能看到你大脑里血流暗涌、念头像涟漪般被捕捉，这不是科幻桥段，而是正快速落地的不开颅脑机接口新路径。它承诺不切开头骨也能“读写”大脑，是医者的新钥匙，还是潘多拉的魔盒？先说它为什么令人眼前一亮。传统植入式脑机接口靠电极直接“听”神经元放电，响应快，但需要开颅；而功能性超声（fUS）换了思路：用高频声波测微小血流变化，借此推断神经活动。配合相控阵聚焦，超声束可以像聚光灯一样指向深部目标点，做到多点、可编排的刺激与成像。分辨率可达百微米，灵敏度比fMRI更高，且无需在脑内留针脚。这意味着我们第一次有望以低创方式，对“全脑网络”进行连续观测与温和调控，而不是只盯着某个局部功能区的电火花。产业侧正在加速下注。Neuralink系工程师出走创办超声脑机企业，投资人从Web3巨头到硅谷名宿纷纷押注。OpenAI的掌舵者发起新公司，直指这条非侵入式路线。中国也迅速加入：由彭雷与陈天桥联合创立的格式塔（成都）宣布以超声为技术栈，首代产品是核磁引导的台架式设备，先从“治病救人”切入——慢性疼痛管理的临床探索显示，每次30—40分钟刺激可让疼痛下降约一半，效应维持两周；随后还有中风神经保护、抑郁与焦虑等精神疾病干预、精准打开血脑屏障递药，乃至癫痫、阿尔茨海默等适应症的前景。与多家三甲医院的合作，配合监管注册路径，显示这并非“PPT技术”。你可能会问：不开颅也能“读脑控物”？在实验中，研究团队已用超声血流信号解码运动意图，控制鼠标、机械臂，甚至做语言解码雏形。更重要的是，超声为“全脑视角”提供了平台——许多临床病症并非单一区域故障，而是跨环路的协同失衡。用相控阵在不同节点“点亮/熄灭”功能，像在复杂电路里做无损A/B测试，这是神经科学百年追寻的能力。但奇迹不等于魔法。超声读的是血流而非电信号，先天有时间滞后，在速度与动作复杂度的上限上，短期难与植入电极比肩；百微米虽精细，距离单神经元级还有距离；把实验室的清洁条件搬到真实世界，抗噪和跨人群泛化仍是硬骨头。更大的挑战是“别被话术裹挟”——脑机接口历来容易被过度想象，技术成熟度、可用性与伦理合规必须跟得上，否则从科研到产业都会被泡沫反噬。魔盒之险，不只在技术边界，也在人之边界。谁拥有你的神经数据？系统输出失准时，患者与临床如何识别并介入？当设备参与“决策”，道德责任如何归属？国内外伦理指引已给出底线：以健康与福祉为目的，尊重被试与知情同意，风险可控与长期安全监测，公平与透明并重，创新必须置于规制之内。面向情感脑机接口，研究者提出面向真实场景的“可信度估计”框架，让系统在输出之外同时给出风险画像，帮助医生和用户判断“可不可信、可信到什么程度”。这类“自证其可靠”的能力，才是走出实验室的通行证。那我们该如何走向“钥匙而非魔盒”的未来？一条现实主义的路径是：以医疗刚需为牵引，从慢性疼痛、卒中、癫痫、重度抑郁等高收益/可评估场景起步；把“全脑数据”当基础设施建设起来，用严谨的AI解码与可解释性校验提升可靠性；制定神经数据权利与最小采集、边缘加密、第三方审计等硬规则；对任何“增强性”应用设置红线与缓冲区，保留物理与算法双重“熔断”机制。只有这样，技术的速度才不会超过社会的刹车距离。不开颅的脑机接口是不是医学奇迹？在许多患者眼里，它已经点亮了希望的灯；会不会成为潘多拉魔盒？若无边界与审慎，它当然可能放出不该释放的风。科技史一再提醒我们：工具本无善恶，关键在握柄之手。当我们用声波倾听大脑，也请用理性与同理心为它设定音量与节奏。也许真正的奇迹，不是“读懂大脑”，而是在人脑与机器之间搭起一座可控、可信、可共享的桥——让更好的大脑，成就更好的人类。

当思维能被读取，如何保护最后的大脑隐私？

当传感器开始“听见”你的犹豫、扫描你情绪的涟漪，隐私的最后疆界就来到了大脑。随着超声波脑机接口从实验室走向临床——用功能性超声在100微米级的精度下捕捉血流细微变化，灵敏度可达传统fMRI的约十倍——“读脑”正从科幻变成工程。它已能解码鼠标与机械臂的操作、语言意图，产业界还在建设“超声脑库”。问题随之而来：当思想可被观测，我们如何守护不被打捞的心底之海？先厘清风险画像。超声读脑并不直接读取电信号，而是借由神经活动引发的血流变化来“侧写”脑区功能，这让它侵入性更低、覆盖更广，但并不意味着隐私无忧。当模型能从血流耦合的动态中推断出注意力、偏好或情绪倾向时，医疗之外的工作场景、教育场景，乃至广告定向，都可能成为灰色地带。更需警惕未成年人脑区尚在发育，任何非治疗性干预都可能越界。底座要从权利开始。以“认知自由、精神隐私、精神健全、心理连续性”为核心的神经权利，应被明确写入制度与合约之中。国内发布的脑机接口伦理指引已强调：研究须以修复为主、以健康福祉为目的，遵循知情同意、公平正义、风险管控与透明原则；国际层面亦倡议限制对儿童与青少年的非治疗性使用，并禁止在职场中以隐性方式监测生产力。这些都在为“读取之前，先界定不可读取之域”划线。治理要可执行、可追责。任何面向人的试验与产品应通过严格伦理审查与技术成熟度门槛评估，确立“用途限定、范围最小化、时间有界”的数据治理：只为明确的医疗与科研目的收集，分级脱敏，过期即删，不得用于广告或画像。建立跨学科的独立监督与黑匣子审计，配置强制保险与事故处置流程，化解“多手问题”和“责任鸿沟”，让风险不再无主。技术上把隐私“焊死”在架构里，而非写在用户协议里。采用“零原始脑数据出设备”的边缘计算策略，只输出不可逆的高层意图向量；联邦学习让模型在本地训练、参数再聚合；对敏感推断加入差分隐私与噪声注入，防止反向还原个体特征；在芯片侧启用可信执行环境与端到端加密，重要操作须经物理急停与双因子确认；对情绪、奖励等高敏感通道设置硬件级权限开关与可视化提示，让“被读”可见、可控、可撤回。为了更安全的可监控性，系统可以接受一定的“监视税”——用算力与时延换取可审计、可解释的决策链。交互上让同意成为“活的”。动态知情同意应细化到“读什么、为何读、读多久、给谁用、何时彻底遗忘”，并允许一键撤回即全链路擦除；为用户提供权限仪表盘与会话灯，预设“医疗模式”“科研模式”“离线模式”等隐私姿态；对弱势与未成年用户，默认更严的保护阈值与更严格的家属—伦理双授权。把落地场景纳回正轨。优先在明确获益与明确边界的医疗场景推进，如慢性疼痛管理、中风康复、抑郁干预与精准药物递送；坚决回避以效率之名行监控之实的滥用路径，让“治病救人”成为产业公约，而非宣传口号。当思维可以被“看见”，自由并非来自毫无遮拦，而是来自可被选择的边界。真正值得追求的脑机时代，不是让每个念头都裸奔，而是让每个人都能决定：哪一缕心声被转换为指令，哪一段沉默只属于自己。技术让我们更懂自己，规则让我们敢于走近自己。你愿意把哪一部分心事交给机器看见，又愿意把哪一部分，永远留给沉默与夜空？

未来学技能靠下载而非苦练，大脑会变“懒”吗？

如果明天醒来，你会弹肖邦、会说法语、还会开直升机——只因“下载”了一个技能包，这听起来像电影。但在脑机接口正从“植入电极”迈向“超声读写”的当下，这个想象不再只属于科幻。问题也随之而来：当学习像安装软件一样轻松，大脑会不会变“懒”？先把“下载技能”的科学现实摆清楚。当前最受关注的新路径是超声波脑机接口：它用相控阵超声在颅内“点到即止”地聚焦刺激，并用功能性超声记录脑内血流细微变化，间接读出神经活动。分辨率可精细到百微米，穿透深部脑区而又基本无创，这比开颅植入电极覆盖面更广，也更安全。像格式塔等团队正在把它用于慢性疼痛、抑郁、中风康复、精确开合血脑屏障给药等医疗场景，离“整包写入钢琴技巧”还有漫长距离。原因很朴素：人的技能存储不是文件，而是亿万个突触连接长期可塑性的结果，需要在基底节、小脑、运动皮层之间通过反复误差、奖励和睡眠巩固，慢慢雕刻。换言之，哪怕未来能用超声去“引导”和“加速”，也很难绕开练习本身。这并不悲观。非侵入式“写入”的真正价值，可能在于把学习从“蛮力重复”变成“精准放大”。通过多点超声刺激把与当前任务最相关的回路“点亮”，再配合实时解码与AI反馈，强化恰当的时间-脉冲配对，等于给突触可塑性拧上“助推器”。这在中风运动重建、语言恢复等方向已显露希望：不是把技能塞进大脑，而是让大脑更容易长出那条路。从这个角度说，未来的“下载”更像园丁施肥、修枝，而不是3D打印一棵成树。那大脑会不会因为省力而“变懒”？行为科学早有线索。人类一旦把记忆、计算外包给工具，确实会减少对某些底层能力的内在练习，短期内出现“用进废退”。近年来对学习中滥用AI的观察也提示，如果把思考完全交给机器，解决问题能力会下滑，专注与元认知变弱。这是风险的实话。但历史同样告诉我们，文字、印刷术、计算器并未让人类退化，而是把脑力从机械负担挪到更高层次的抽象与创造。关键不在工具本身，而在我们把它放在认知系统的哪一层：替代，还是增强。超声脑机接口提供的是全脑多点的“可调旋钮”。若用它来放大注意力的聚焦、动机的维持、错误的及时标注，让每一次练习都踩在回路可塑性的“最佳时机”，学习会更快，但主体性仍在你。反之，若把它做成黑箱式的“自动驾驶大脑”，在你不知情的情况下替你决策和反应，大脑确实会在能动性上“变懒”，甚至产生责任归属的空档。技术路线选择，几乎直接决定了人脑是被替代，还是被成全。值得一提的是，哪怕在AI阵营内部，也在回看生物大脑的“训练配方”——情绪、好奇、价值感这些奖励信号。它们不是学习的装饰，而是压缩搜索、提高样本效率的本质。技能的获得从来不仅是“知道怎么做”，更是“为什么要做、愿不愿做”。就算哪天真的能把小提琴指法“写”进感觉运动图谱，没有情绪系统的点火与长时巩固，它也会像未保存的文件一样悄然丢失。所以，未来当“下载式学习”渐行渐近，大脑不会注定变懒，它会变得更像一台有外设的自适应系统。我们可以用脑机接口把练习变短、把错误变少、把反馈变准；也必须保留探索的艰难、选择的权利、专注的锻炼，因为这些塑造了技能背后更深的能力：判断、创造与责任。也许真正该问的是另一句：当我们能更快获得“会做什么”时，要如何守住“为什么去做”？技能的速度，终究敌不过意义的重量。愿未来的脑机与AI，不是替你活，而是帮你把想成为的自己更快地活出来。

如果大脑能被“写入”，谁来定义“正常”的情绪？

想象一下，情绪像手机音量键，一滑就从“焦虑”切到“安宁”。超声波脑机接口把这种科幻拉近现实：相控阵超声可以在颅内远程聚焦，像“声学显微镜”一样记录血流变化来读脑，也能通过聚焦声场去调控目标环路，关闭或打开某个功能区。它不必开颅即可触达深部脑区，安全边界更友好，却也把一个尖锐问题摆在我们面前——当“写入”成为能力，“正常”的情绪由谁来定义？别急着把答案交给某个按钮。科学首先提醒我们：情绪没有单一物理刻度。《基于情感脑机接口的情绪评估系统技术要求》已经明确，不存在一种生理信号可以客观地量化全部情绪，脑电、眼动、血流各自只映射了一个侧面。更何况，情绪深受文化与情境影响，同样的心跳加速，可能是惊恐，也可能是热恋。医学也不是靠直觉给“正常”下定义，而是依循量表、证据和功能结局：能否恢复社会功能？苦痛是否减轻？副作用是否可接受？在抑郁、焦虑、慢性疼痛等疾病上，超声调控的目标，是把人从病理区间带回可自理、可共处的生活，而非把人人“调成”同一种心情。所以“谁来定义”，合理的答案必须分层。最核心的，是个体本人的自主权与自我认可。国内专家提出，神经数据及其用途应归属于产生它的人，采集与使用必须基于具体、分场景的知情同意，目的受限、可撤回，任何二次利用都应被禁止或重新授权。当设备具备预测与干预能力，系统的工作状态、解码逻辑、调控历史要“可记录、可追溯、可审计”，以便在争议时厘清“神经责任”——是产品故障、算法偏置，还是使用者意图——并按“产品责任、用户责任、混合责任”的框架划分。其次，是临床与伦理共同体。我国已将侵入式脑机接口纳入《科技伦理审查办法（试行）》的重点清单，并发布《脑机接口研究伦理指引》与人工智能伦理规范，要求把伦理审查嵌入项目全流程。对于情绪类干预，应以医疗适应症为起点，优先采用可逆、渐进、小剂量、可个体化闭环的方案，以客观疗效和患者主观福祉双指标评估。对未成年人、重度精神障碍等特殊人群，则需监护人同意与独立伦理委员会的更严审查。再次，是工程与政策护栏。技术上，应尽量在边缘设备侧完成解码与控制，降低数据外泄风险；建立“个体情绪基线”，让算法以“你自己的一段长期数据”而非“他人的平均值”为参考；默认设置坚持“最小必要干预”和“随时一键停止”，所有写入都带时间限制与自动回退。政策上，避免形成“情绪特权阶层”，要通过可及性与支付政策让治疗性应用惠及更广人群，我国将“非侵入式脑机接口适配费”“无创神经刺激治疗费”纳入医疗价格体系，正是开放可及的信号。还需要一点清醒的边界感。今天的超声读写主要记录血流这条“慢通道”，与神经元电信号相比速度有限；写入也更像是温柔的“拨码”而非精确的“编程”。专家反复强调：未说出口的思想、私密情感并不会被当前系统直接获取，更谈不上“精神控制”。现实落地的方向，是缓解疼痛、抑郁和中风康复，或者在药物递送时精准打开血脑屏障，而不是把一个人“改造成另一个人”。当AI与神经科学这枚硬币的两面相互照亮，“正常”的情绪也许不再是单点，而是一段由个人共识、医学证据与社会伦理共同界定的区间。格式塔的名字来自Gestalt——“整体大于部分之和”。情绪的“正常”，也应是你的人生故事、你所处的关系与文化、你的价值认同的整体协同，而不是某个仪表盘上的最佳数值。或许真正值得我们追问的是：当我们拥有调节情绪的钥匙，怎样的自我，才是我们愿意承担、也愿意成为的自我？愿每一次技术写入，都以自愿、自知、可逆、可审计、可撤回为底线，让更好的大脑，成全更好的人。

新知 - 大圆镜｜解码全脑风暴：超声波脑机接口重塑AI未来？

对抗知识焦虑，从看懂这条开始

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一种窥探思想的全新可能

如果将人类大脑比作宇宙，那么860亿个神经元就是其中的繁星。长久以来，神经科学家们想要绘制这片星空的地图，却不得不依赖一种略显粗暴的方式：在颅骨上钻孔，将冰冷的电极植入那片柔软如“白色豆花”般的脑组织中。这就像为了研究一颗星星，却可能惊扰了整个星系。我们对大脑的理解，也因此被局限在了一个个孤立的功能区上。

然而，一场静默的技术革命正在发生。当AI领域的巨头马斯克与Sam Altman在脑机接口领域再度交锋时，一条全新的赛道正浮出水面。它无需开颅，不植入电极，仅凭一束束精准控制的声波，就能穿透屏障，以前所未有的广度与深度，聆听整个大脑的“血流交响曲”。这不仅为无数神经疾病患者带来了新的希望，更可能彻底改写我们理解大脑的方式，并为陷入瓶颈的人工智能，指明一条通往更高阶智能的道路。

“格式塔”的诞生：一场从局部到整体的认知革命

2026年1月1日，由前脑虎科技CEO彭雷与盛大集团创始人陈天桥联合创立的“格式塔（Gestala）”科技有限公司正式官宣成立。这不仅是中国首家专注于超声波脑机接口的公司，更是一次理念上的宣言。公司名“格式塔”源于德语“Gestalt”，一个核心理念为**“整体大于部分之和”**的心理学流派。这正是彭雷在多年侵入式脑机接口实践后得出的深刻反思。

“我们对大脑的理解远远不够，”彭雷坦言，“大脑应被视为一个整体，而非局部功能区的叠加。” 过去的电学脑机接口，无论是硬质电极还是马斯克Neuralink的柔性电极，本质上都是“管中窥豹”，通过植入特定脑区来解码运动、语言等单一功能。然而，人类的情感、意识、记忆，乃至困扰全球数亿人的抑郁症、阿尔茨海默病，其病理机制都并非源于单一脑区，而是涉及全脑多区域神经环路的协同异常。

要真正理解大脑，就需要一张能够同时观测整个“星空”的地图。超声波脑机接口，正是绘制这张地图最有潜力的工具。

用声波“读心”：从电信号到血流信号的范式转移

超声波脑机接口的原理，颠覆了过去数十年来的技术路径。它不再试图直接捕捉神经元放电时微弱的电信号，而是转向了一种更宏观的生理指标——血流信号。

想象一下，大脑中每个神经元活动时都需要消耗能量，就像一座城市里繁忙的街区需要更多的电力和物资。为了满足这一需求，流经该区域的血液就会增多。大脑中血管总长度超过100万公里，它们构成了最精密的“后勤网络”。通过高频超声波，科学家可以实时、高分辨率地“看到”这套网络中血流的细微变化，从而间接推断出哪些神经元集群正在活跃。

这项技术的核心是**“相控阵”**，一种对“波”进行精妙管理的算法。通过它，研究人员可以像用放大镜聚焦阳光一样，将超声波束精准地聚焦到大脑内部任意位置，实现两大关键能力：

“读”脑： 通过功能性超声（fUS）技术，高精度地成像全脑血流活动，其灵敏度和分辨率比传统的核磁共振（fMRI）高出10倍，空间分辨率可达100微米级别，接近单个神经元群。
“写”脑： 通过聚焦超声，对特定脑区的神经元活动进行非侵入式的精准调控，或“激活”或“抑制”，这为神经科学研究提供了梦寐以求的“开关”工具，也为疾病治疗打开了全新的大门。

这标志着一种对大脑相对无损的“多点调控机制”已经出现，为解开大脑这个终极“黑盒”提供了前所未有的平台。

AI与大脑：一枚硬币的两面

就在神经科学家们为获得全脑图景而兴奋时，人工智能领域的顶尖思想家们也正不约而同地将目光投向大脑的深层机制。这场看似发生在两个不同领域的探索，实际上是“一枚硬币的两面”。

人工智能的诞生，本就源于对生物神经网络的模仿。但如今，当算力驱动的强化学习效率渐显瓶颈时，AI的先驱们开始重新审视人类智能的独特之处：

杰弗里·辛顿，这位“AI教父”在获得诺奖后，重返神经科学领域，试图解答“为何人脑学习无需反向传播”这一终极问题。
伊利亚·苏茨克维则认为，AI的下一代突破需要借鉴人类的**“情绪”**。在他看来，情绪是人类高效决策的“实时价值评估”系统，是强化学习中最完美的“奖励函数”。
埃隆·马斯克更是直言，未来的AI需要被注入好奇心、追求真相和爱这些人类独有的价值。

这些AI无法自行产生的特质，正是神经科学研究了上百年的课题。而超声波脑机接口，恰恰为这两者的深度融合提供了完美的桥梁。格式塔科技正在建设的**“超声脑库”**，就是一个雄心勃勃的计划。他们将系统性地记录人类在执行不同任务时，全脑血流信号的变化，构建一个关于人脑功能的“基础模型”。

这个“大脑基础模型”将与AI领域的语言大模型形成镜像，最终实现相互解释、相互促进。AI强大的解码能力，将帮助我们从海量的血流信号中破译大脑的语言；而从大脑整体运作中获得的洞察，则将反哺下一代AI算法的设计，让机器真正学会“思考”，而不仅仅是计算。

从治病救人到人机融合的未来

技术的最终价值在于落地。格式塔将应用场景牢牢锁定在**“治病救人”**上，这既是商业化的务实路径，也是科技向善的体现。

慢性疼痛管理： 针对癌痛、幻肢痛等顽固性疼痛，通过超声波刺激大脑疼痛中枢，临床试验显示，单次30分钟的刺激可使患者疼痛程度下降50%，效果维持长达两周。这对于深受阿片类药物滥用之苦的社会而言，意义重大。
神经与精神疾病： 从中风后的神经保护，到抑郁症、焦虑症的非侵入式调控，再到为阿尔茨海默病开辟药物递送新通道（通过超声波暂时打开血脑屏障），超声波脑机接口展现了广泛的临床潜力。

格式塔规划了清晰的三代产品路线图：从应用于医院的台架式设备，到方便日常使用的可穿戴设备，再到远期的半植入式设备。目前，其首款用于慢性疼痛管理的台架式产品已与华山、协和、华西等顶尖医院建立合作，即将启动注册流程。

这场由超声波引领的脑机接口新浪潮，已然席卷全球。在美国，OpenAI的Sam Altman、Coinbase的联合创始人Fred Ehrsam等人纷纷下场，成立或投资了多家同类公司。一个全新的产业生态正在快速形成。

格式塔的口号是**“Better brain for better humanity”（更好的大脑，为更好的人类）**。这句宣言的背后，是一个宏大的愿景：当我们能更深刻地理解大脑，我们不仅能治愈疾病，更能弥合因不同“脑回路”放电导致的认知鸿沟。未来，人脑与AI的连接，或许将不再是科幻，而是提升人类整体福祉的现实路径。在这条双轮并进的道路上，对外部宇宙的探索与对内部心智的洞察，正以前所未有的方式交汇，共同定义人类的下一个时代。