2026年，超声脑机接口技术成为全球科技与资本关注的焦点。OpenAI联合创始人Sam Altman以联合创始人身份加入Merge Labs，助力其完成2.52亿美元天使轮融资，投后估值飙升至8.5亿美元。与此同时，Coinbase创始人Fred Ehrsam创立的Nudge也宣布完成1亿美元A轮融资。这一系列动作表明，超声技术凭借其全脑覆盖、精准聚焦和高分辨率读写等特性，正被视为下一代人机互联的关键路径。
然而，两年前这一领域还鲜有人问津，资本主要聚焦于电学脑机接口。是什么推动了超声路线的快速崛起？其技术发展现状如何？全脑读写的可行性及面临的挑战是什么？带着这些问题，动脉网专访了脑伽科技创始人孙俊峰教授——一位在超声脑机接口领域深耕15年的学者。
孙俊峰是上海交通大学生物医学工程学院教授、博导，同时担任神经工程领域顶级期刊IEEE Transactions on Neural Systems & Rehabilitation Engineering的副主编。他主持和参与了多项国家重点研发计划和国家自然基金委项目。自2011年投入经颅超声研究以来，孙俊峰团队几乎见证了中国超声脑机接口从无到有的全过程：2015年发表国内首篇经颅超声动物研究论文，2021年发布首篇人脑研究论文，2023年完成首篇临床研究论文，2025年则开展了基于同步神经影像的经颅超声刺激神经调控效应检测与反馈研究。
在访谈中，孙俊峰将超声脑机接口的发展划分为五个阶段（L1-L5）：从简单的聚焦超声神经调控（L1），到“超声刺激+导航”（L2），再到“超声刺激+导航+监测反馈”的闭环系统（L3），随后是半侵入式超声解码（L4），最终实现人脑与AI的高带宽双向交互（L5）。他指出，当前行业正处于从L3向L4过渡的关键时期，而中国在技术研发和临床应用上已与国际同步。
尽管前景广阔，超声脑机接口仍面临三大核心挑战。首先是颅骨对超声传播的影响。颅骨的厚度、密度和曲率差异会导致超声衰减、折射和散射，影响聚焦精度。孙俊峰团队通过AI算法修正声场形态，结合相控阵技术动态调整声场焦域，部分解决了这一问题。其次是超声刺激的量效关系。目前国际上缺乏统一的刺激参数标准，不同团队的研究结果难以复现。孙俊峰强调，需通过大规模临床研究建立可重复、可量化的参数体系。第三是系统小型化。L4阶段需要半侵入式设备，如何在有限空间内集成探头、芯片和电池，同时控制功耗和散热，是技术突破的关键。
谈及超声与电学路线的竞争关系，孙俊峰认为两者将长期互补。电学路线在“读”神经信号方面具有微秒级时间精度，而超声的优势在于“写”和全脑覆盖。例如，大脑的记忆、情绪等功能依赖跨脑区的神经网络协同，超声可实现多靶点同步或时序调控，这是侵入式电极难以做到的。超声波作为机械波，不会干扰神经电信号记录，为多模态闭环调控提供了可能。
脑伽科技成立于2024年3月，是孙俊峰从实验室走向产业化的重要一步。他表示，推动这一决策的有两个“临界点”：一是超声神经调控技术经过十余年积累，已具备产业化基础；二是个人研究从技术探索转向临床应用。2021年，孙俊峰团队与国际合作首次证实经颅超声可无创改变人脑神经元兴奋性，为治疗抑郁等精神疾病奠定生理学基础。2023年，他们又完成了国内首例针对精神分裂症的超声临床研究，结果显示显著疗效。
目前，脑伽科技已构建从硬件到算法的完整产品矩阵，包括单阵元和相控阵超声刺激系统、经颅声场导航技术，以及实时监测反馈系统。其闭环平台已应用于精神分裂症、成瘾、意识障碍、脑卒中和慢性疼痛等多种适应症的临床研究。例如，在植物人促醒研究中，应答率达50%；在阿片类药物成瘾治疗中，87.5%的受试者在30天内未复吸。
对于全脑读写的终极目标（L5），孙俊峰坦言，这需要突破监管、技术、伦理等多重壁垒。从L3到L4，需解决“读”的带宽和通量问题，并开发基于AI的神经信号解码模型；从L4到L5，则需面对意识数字化、记忆上传等哲学命题。他强调，脑伽科技的发展哲学是“脚踏实地，仰望星空”：一方面稳步推进产品注册和临床研究，首张三类医疗器械证有望获批；另一方面持续探索前沿技术，如柔性换能器和薄膜相控阵，为未来人机融合场景储备能力。
