脑机接口的下一阶段竞争，正在从运动功能解码向语言神经解码延伸。对于因脑卒中等疾病失去语言能力的患者而言，如果能够通过脑电信号直接解码语言意图，并将其转化为文字或语音，将有望为传统语言康复提供新的技术路径。

2026年11月13日，在第五届南渡江智慧医疗与康复产业高峰论坛上，西湖灵犀科技有限公司联合创始人、西湖大学研究员杨杰发表了题为《脑机接口语言神经假肢技术》的演讲，介绍了团队在侵入式脑机接口语言解码、神经信号采集芯片和类脑计算等方面的研发进展。

现场披露的信息显示，西湖灵犀与西湖大学已经建立了包含20位被试、累计50小时任务数据的侵入式中文语言脑机接口数据库，涵盖约1.4万个汉字和4200个句子。在早期语言解码实验中，团队实现了71%的字符准确率，系统处理延迟小于20毫秒。

从运动解码到语言解码，脑机接口打开新方向

脑机接口的发展经历了较长时间的技术积累。早期研究主要集中在运动功能解码，通过采集大脑神经信号，识别患者的运动意图，再控制外部设备完成光标移动、机械臂操作等任务。

经过多年发展，从神经信号采集、算法解码到刺激反馈，运动功能重建已经形成相对完整的技术研究链条。相比之下，语言神经解码起步较晚，近几年才逐渐成为脑机接口领域的重要研究方向。

杨杰认为，语言神经假肢具有明确的医疗需求。以脑卒中患者为例，他在演讲中提到，约30%的患者无法实现语言功能重建。对于这部分患者，如果能够通过脑机接口识别大脑中的语言活动，并将其转换为文字或语音，将为语言功能障碍患者提供新的交流方式。

在杨杰看来，语言神经解码还具有更长远的产业价值。一方面，医疗场景能够提供明确的应用需求和数据积累；另一方面，随着信号采集、解码算法和芯片技术不断成熟，脑机接口也有望成为下一代人机交互的重要技术基础。

他在演讲中提出，脑机接口的发展将逐渐从传统键盘、触摸屏等输入方式，走向更加接近人类自然表达的神经交互。

芯片、数据、算法三线并进，西湖灵犀布局脑机接口底层基础设施

西湖灵犀科技成立于2022年，由西湖大学科研团队孵化，专注于脑机接口底层核心技术研发，产品方向包括高通量神经接口芯片、无线采集芯片、神经刺激芯片和解码芯片。

杨杰介绍，西湖灵犀的长期战略是构建脑机接口基础设施，重点围绕芯片、数据和算法三个层面展开布局。

在芯片方面，公司已经形成神经信号采集、神经刺激和类脑计算三条产品线。

神经信号采集方面，团队正在推进256通道和1024通道芯片研发，其中1024通道采样芯片相关成果已发表于ISSCC。随着脑机接口需要采集的神经信号规模持续扩大，高通道数芯片将成为提升数据采集能力的重要基础。

神经刺激方面，团队目前已有双通道方案，并计划在2027年进一步实现采集与刺激一体化闭环。

值得关注的是类脑计算芯片。与传统计算架构主要依靠数字处理器完成数据计算不同，类脑计算尝试利用神经元脉冲信号的编码特征，探索更加适合神经信号处理的计算方式。

杨杰认为，神经信号本身具有脉冲式编码特征，如果能够利用类脑计算架构直接处理神经元脉冲活动，有望降低信息处理过程中的功耗，提高脑机接口系统的数据处理效率。

目前，西湖灵犀正在研发用于语言神经解码的类脑计算芯片，并计划推动相关产品在2027年进入量产阶段。

杨杰还提出了对脑机接口芯片产业发展的阶段性判断：未来一两年，产业关注重点仍将集中在神经信号获取；未来三至四年，芯片传输能力将成为重要方向；再往后，随着数据采集和传输逐步成熟，如何高效处理海量神经数据、实现准确解码，将成为产业竞争的重点。

从长期来看，脑机接口芯片有望逐渐向成熟的ASIC或SoC方向发展。

20位被试、50小时数据，西湖灵犀建设中文语言神经数据库

语言解码不仅需要芯片获取高质量神经信号，也需要大量数据训练和验证算法。

与运动功能解码相比，语言神经解码涉及更加复杂的语言结构、语音特征和上下文关系。如何建立高质量的侵入式神经信号数据库，是推动中文语言解码的重要基础。

杨杰介绍，西湖灵犀联合西湖大学已经建立了侵入式中文语言脑机接口数据库，目前包含20位被试的数据，累计任务时长约50小时。

从数据规模来看，该数据库包含约1.4万个汉字、4200个句子，覆盖单字任务、连续句子任务和朗读范式，同时记录了语音信息、拼音、声调、任务起止时间，以及电极通道数据和电极坐标等信息。

这意味着数据库不仅包含语言任务对应的神经信号，还建立了语言内容、时间信息与电极采集位置之间的关联，为后续神经信号解码算法训练和验证提供数据基础。

杨杰表示，目前数据库仍在持续扩充，计划于2027年全面向社会开源，希望借助开放数据促进脑机接口产业和科研生态发展。

对于脑机接口行业而言，数据资源的重要性正在进一步凸显。随着神经信号采集技术逐渐成熟，算法训练对数据规模、质量和标注完整性的要求也会越来越高。特别是在中文语言解码领域，建立具有代表性的神经信号数据库，将有助于推动相关算法从实验室研究走向更加广泛的应用。

字符准确率达到71%，中文脑机接口距离自然交流还有多远？

在语言神经解码方面，西湖灵犀已经展示了初步的技术验证成果。

杨杰介绍，团队早期采用基于声调信息的中文语言解码方法，字符准确率达到71%。在实际解码过程中，系统首先识别单个字符，再通过语言模型进行纠错，最终将解码结果组合成完整句子呈现在屏幕上，整体处理延迟小于20毫秒。

这一结果展示了从神经信号到中文字符输出的技术路径。不过，单字解码准确率与连续自然语言交流之间仍存在差距，如何进一步提升连续语句的解码准确性、稳定性和实时性，仍需要芯片、算法和数据的协同优化。

杨杰表示，团队希望在2027年进一步实现更加自由的中文语言交流，减少对固定词库的限制。

从产业化规划来看，西湖灵犀预计2027年推出三款量产芯片，同时推进中文语言数据库开源和实时语言解码技术的发展。

从运动功能解码到语言神经假肢，再到类脑计算和自然语言交互，脑机接口正在拓展新的技术边界。对于西湖灵犀而言，芯片、数据与算法三条技术路线的协同推进，将成为其构建脑机接口底层技术平台的重要基础。

未来，随着植入式神经信号采集、低功耗计算和语言解码技术不断成熟，脑机接口有望从辅助运动控制进一步拓展至语言交流等更复杂的应用场景。如何将实验室中的解码成果转化为稳定、可靠且能够满足临床需求的医疗产品，将是这一技术走向产业化需要解决的关键问题。