上篇文章发布后，在脑机接口圈子里引起了不小的热议，也有一些投资人来和我沟通，有的想看看有没有脑机接口的好项目，有的想探讨下对脑机接口的看法，其中有些投资人之前看过一些脑机接口项目，但是最终调研之后的看法：目前脑机接口离真正的产业化落地还很远，目前还不具备投资价值，这句话大部分的时候都对，但是其实也不尽然，在这个圈子里，还是有不少踏踏实实的好项目的，但是就像科学的发展，总是遵循一定的规律的，但是如果市场对此的期待过高，资本的助推过度的拔苗助长的话，小行业被做的口碑全无，成了忽悠也不是没有可能，这样的例子太多了，2015年的时候，自动驾驶的创业者们喊出三年实现自动驾驶，结果牛皮吹破的时候，崩坏的，除了创业者的口碑，还有一众的投资人。
上篇文中提到：受限于大脑本身是个复杂系统（关于复杂系统及混沌等被发现的历史，可以通过下述链接查看上篇内容，），人类基本没有可能对多个神经元的活动做三体以上的动力学分析，那么，人类是否就不能对神经元活动做研究了呢？也不尽然，这还要归功于统计力学。
一、关于统计力学
统计力学由玻尔兹曼创建，他认为宏观尺度上的属性（例如热）是由微观属性产生（例如无数分子的运动）。比如，想象房间里充满了运动的空气分子。经典力学分析是确定每个分子的位置和速度，以及作用在分子上的力，并根据这些，确定每个分子未来的位置和速度。当然，根据量子力学的测不准原理（不清楚的可以去看看上篇），这在理论上也无法实现。而统计力学的方法则不关心各个分子具体的位置、速度以及未来的变化，而是去预测大量分子整体上的平均位置和速度。
统计方法有一个问题——它只给出系统的可能行为。例如，如果房间里的空气分子随机运动，那么它们将极有可能扩散到整个房间，从而保证我们所有人都可以呼吸到空气。我们预计会这样，并且生命维系于此，而且也从没有失败。然而，根据统计力学，由于分子是随机运动，这样就存在一个极小的概率在某个时间分子都飞到一个角落里。然后那个角落里的人会被高气压压死，而我们其他人则会窒息而死。不过据我所知，这样的事情还从未发生过。这并不违反牛顿定律，只是极为不可能。玻尔兹曼认为，如果有足够多的微观对象进行平均，他的统计方法就几乎一直都能给出正确答案，而事实上也确实如此。但是在玻尔兹曼的时代，大部分物理学家都只接受绝对正确的物理定律，“几乎一直”正确的物理定律是不会被接受的。此外，玻尔兹曼认为存在分子和原子这样的微观对象也让他的同行们感到不可理喻。玻尔兹曼于1906年自杀离世，有人认为这是大多数科学家对他的思想排斥所导致的。他死后不久，他的思想就被广泛认同了，现在他被认为是历史上最伟大的科学家之一。
对神经电生理的研究即建立在统计力学的基础思想之上，我们不关心每个神经元的活动状态，我们更关注的是所有的这些神经元的微观活动所最后呈现的宏观状态的结果，记住这一点结论哦，后面我们在看具体的创业公司在做的事情时，还会关心这个问题，到底我们对神经元的研究，要细分到什么样的尺度才是最合适的？传统的科学告诉我们，任何事情，研究的越细，了解的越深，那对他的理解也将会越多，但是从量子力学的角度来看，划分到最后，测不准原理可能是永远也无法跨越的鸿沟。
二、脑机接口的范式
还是回到脑机接口的正题吧，不然读者们可能要觉得作者东扯西扯、不着边际了，那么，现阶段大家是如何来研究脑机接口的呢？首先解释一下什么是范式吧，作者其实也不想用这个词，因为一般人可能不理解，但是行业内确实就是这么叫的。范式（paradigm）的概念和理论是美国著名科学哲学家托马斯·库恩(Thomas Kuhn) 提出并在《科学革命的结构》（1962）中系统阐述的。范式从本质上讲是一种理论体系、理论框架。在该体系框架之内的该范式的理论、法则、定律都被人们普遍接受。
目前，主流的脑机接口范式有几种：
运动想象
运动想象的基本原理是这样子的，人在想象自己运动时（实际并没有运动，例如想象自己的左脚正在迈出），会激活特定的脑区，最终在大脑皮层的特定区域形成神经电信号活跃的现象。
利用此原理，我们可以实现在数个自由度内的意念控制，例如想象不同的部分运动，例如左手、右手、双脚、舌头，他们所激发的脑区是不同的，再将此脑电信号特征提取分类，即可用此控制、驱动外部设备，理论上来说，能够区分的运动越多，那么，对于外部器械的控制，就可以越精细，但是可惜的是，目前能够区分的运动想象，大概也仅限于上述例子中的那几个。有不少的创业公司基于此原理在做脑机接口的创业项目，那些不用受试者盯着屏幕的脑机接口，大部分都是利用运动想象这个范式来做文章的。
高大上的意念控制设备，经过作者这么一解析，是不是瞬间就变得清晰、简单了，其实也不仅仅是脑机接口这一个行业如此，大部分的行业，穿透到最底层，其原理都是大众所熟知的，但是要把它做成一个可以产业化的产品，往往还有很长的路要走。
2.P300范式
简单来说，P300是一种ERP（事件相关电位），是一种本能的特殊诱发电位，P300K可以通过视觉（最主要）、听觉和体感刺激诱发，在对被试者施加刺激后300毫秒左右而产生，故命名为P300。
目前关于P300的范式，已经有好几种细分了，主要包括行列刺激范式、单个现实刺激范式、棋盘格刺激范式等，大家看名字大概就知道这些范式主要区别在于屏幕上的显示差别，具体的原理在文中不再过多叙述，有兴趣的可自行百度P300范式。
P300可用于实现意念打字，主要是利用P300的特殊刺激，实现26个字母及10个数字的准确识别，P300的优势是他的诱发特别稳定，个体差异性很低，一个人经过简单训练，即可使用这个脑机接口范式，但是他的缺点也很明显，需要受试者一直盯着屏幕，而且需要全神贯注，作者曾经试用过，不得不说，确实挺累的。
3. SSVEP（稳态视觉诱发电位）
这个范式的大抵原理是这样的，当受试者盯着屏幕中的某个具有一定频率（例如5HZ）的闪烁点时，在大脑皮层的某个区域会形成同频率的响应（不得不感叹，人体真的很神奇）。
当频率改变的时候，大脑皮层的响应也会随之改变，例如我们将4HZ定义为向左转向，6HZ定位为向右转向，8HZ定义为直行，那我们就可以通过注视屏幕上闪烁这三个频率的按键，通过检测大脑特定区域的响应，实现对轮椅的三个维度的控制。当然，也可以实现字母打字等，具体的应用很多，要看受试者的具体需求。
这个范式的优点是受试者不需要经过过多的训练，同时，有效的刺激频率也很多，信号的识别分类也比较方便，缺点是，受试者需要盯着屏幕，长期使用会造成眼睛疲劳或视力受损。
以上是比较主流的脑机接口范式，其实还有一些其他的范式，有兴趣可以百度下脑机接口范式，有更多更详细的介绍，本文受限于篇幅，对脑机接口范式不再做更多的阐述。
三、马斯克在做什么
马斯克不可谓不是一个自带话题的男人，不管在特斯拉还是spacsx,亦或是neuralink，每一次的发布会，都会在科技圈引起一阵热议，我们在系统梳理脑机接口行业之前，不妨先看看，马斯克想做什么？
Neuralink在去年的4月份发布了一段关于猴子玩mind pong（意念乒乓球）的视频
猴子可以通过意念控制屏幕上的光标块来和电脑对战，有来有往，人们不禁惊呼，意念控制真的来了。那么，马斯克是如何实现的呢？为什么猴子可以实现意念控制呢？大抵的流程是这样子的：
猴子需要使用摇杆将光标移动到指定的方块内，便可以喝到吸管中的香蕉奶昔；
与此同时，猴子颅内的芯片记录了移动光标时对应的脑信号，并对此信号进行解码；
经过一段时间的训练以后，当研究人员断开了遥感和计算机的连接时，猴子仍然能控制光标移动到指定区域，此时，控制链已经从大脑-猴子的手-遥感-计算机光标，变成了，大脑-芯片-计算机光标，而在外部看来，就是用大脑控制了计算机光标，这不就是大家想象中的意念控制嘛！
之后，研究员将移动光标的游戏变成了 mind pong的游戏，顺利实现了猴子用意念打乒乓球。
当然，neuralink的最终目标显然不是为了让猴子学会打乒乓球，而是为了解决某些人的问题，例如让残疾的人可以实现意念控制轮椅或意念控制机械臂，或者将电极植入人体后实现某些疾病的治疗，那么，透过这只猴子，他们又在做什么呢？
事实上，他们做的事情，在业内人士看来，一点也不神秘，主要包括以下几块：
1、电极
为了优化电极与周围脑组织的兼容性，它们应该与相邻神经元具有相近的大小并尽可能灵活。因此，他们用薄膜金属和聚合物来制作微电极，并且电极必须有足够的表面积以允许刺激。为了满足这些标准，他们开发了新的精密加工工艺。
2、芯片
由于大脑中的神经信号很小（微伏级别），所以整个的脑机接口必须有高性能的信号放大器和数字化仪。此外，随着电极数量的增加，这些原始数字信号变得过多，无法通过低功率设备传输。因此，需要在芯片上实时识别和表征神经电信号。这些工作都需通过他们的定制芯片来完成。
3、密封包装
保护脑机接口系统免受周围组织液和盐的影响。制作防水外壳可能不是很困难，但当外壳必须由生物相容性材料建造、在结构上替换头骨并允许超过1000个电极通道通过时，就变得困难了。
4、神经外科手术机器人
电极太细密了，无法自由进入大脑（想象一下用线缝纽扣，但没有针）。因此，我们需要以精确和高效的方式安全地插入它们。Neuralink的解决方案是基于一种新型手术机器人，其最初的原型是在加州大学开发的。目前，他们正在对机器人设计、成像系统和软件进行创新，以构建一个机器人，该机器人可以通过单个 8 毫米颅骨开口精确有效地插入许多电极，同时避免大脑表面的血管。
5、神经解码
神经电信号包含大量信息，但必须对这些信息进行解码才能使用它来控制计算机。他们通过设计计算机算法，通过数百个神经元的活动控制虚拟计算机鼠标（就是上面那只猴儿）。目前，他们希望使用额外的信息来进行更精确和自然的控制，并包括额外的虚拟设备，如键盘和游戏控制器。为了实现这一点，他们正在利用统计（还记得我上文讲的统计力学吗？）和设计自适应算法，以期保持可靠和稳健的性能。
以上大概就是马斯克的neuralink目前在做的全部工作了，其实思路也是非常的清晰，通过精密的高通道柔性电极（还记得电极的关键性能指标吗？如果不记得了，记得去翻一翻上篇的内容：）采集到高质量的神经元信号，再通过芯片的信号放大及A/D转换,将信号传输到计算机中，利用算法进行神经解码，然后再来控制外部的器械，例如鼠标、键盘、游戏控制器、机械臂、外骨骼、轮椅等，能实现的应用场景很多，而能否实现上述场景，目前还有几个问题需要解决：
如何实现低损伤，让人们放心在大脑中植入电极。
如何实现长时间有效性的植入，长期植入的时候，由于人体免疫系统的攻击，会在电极周围包裹一层神经胶质细胞（再次感叹人体的神奇），使得采集到的神经信号变弱。
如何对神经进行有效的解码？还记得我们在上篇说过三体问题和量子力学的测不准原理吧，我们没有办法对多个神经元的协同机制实现准确的测量，那么，在此基础上，通过统计力学以及一些更新的算法（例如自适应算法或遗传算法等），能否彻底解决这个问题呢？目前尚还是一个未知数，作者也期待neuralink能在这些方面，做出一些更有引领性的东西来。
四、其他人在做什么？
除了马斯克，其他人又在做什么呢？作者对目前所知悉的公司做过一个统计与分类，大概可以分为以下几类公司：
利用植入式脑机接口针对退行性神经疾病的治疗：例如品驰、景昱、瑞神安、诺尔等；
利用植入式脑机接口实现对外部器械的控制，旨在帮助高度残疾的人实现更高品质的生活，例如neuralink等；
利用非植入式脑机接口实现对外部器械的控制，例如控制康复设备，旨在帮助脑卒中等残疾人实现更好的康复训练效果，例如迈联医疗，臻泰智能等；
利用非植入式脑机接口实现对头皮某些信号特征比较明显的信号的解码，实现某些教育、娱乐、睡眠等方面的功能，例如专注度训练、意念控制小车（注意力越集中，小车跑的越快），或者是通过检测脑电波来评价睡眠质量等；这儿的技术壁垒相对比较低，同时离C端市场也比较近，所以创业公司也比较多，在下篇的时候会分别介绍下这几个方向，但是到底是不是刚需点呢？我们下篇一起来探讨一下，可以透露一下作者体验后的观点：我觉得这块，大部分都没啥用。
由于神经科学领域的研究还处在早期阶段，大量的工作其实还在科研阶段，所以围绕神经电生理科研这块，还有很多的科研仪器公司，例如做电生理采集设备的、做动物实验手术设备的、做科研用脑电极（这个也是我本来的创业方向）等方向，这块也是非常有意思，未来随着神经科学的发展越来越成熟，我相信也会有一批企业可以因此而受益，在下篇中也会花一些篇幅去介绍一下。
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