脑机接口研究现状与展望
张 敏，邓玉婷，聂英男，王守岩
脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）是在人脑与计算机或其他电子设备之间建立的直接的交流和控制通道［1］。1929 年，德国科学家首次通过电极记录了大脑皮层电信号［2］，此后科学家们开始尝试通过分析人脑电信号来解读思维。关于脑机接口的研究则正式起步于20 世纪70 年代。1973 年，美国加州大学洛杉矶分校脑科学研究所的Jacques J.Vidal 首次评估了尝试利用人脑信号实现人机对话的可行性和实用性［3］。20 世纪90 年代，关于脑机接口的研究开始步入正轨。1999 年，美国纽约州卫生署沃兹沃斯中心（the Wadsworth Center of the New York State Department of Health）主办了第一届BCI 国际会议。会上，来自美国、加拿大、英国、德国、奥地利和意大利的22 个研究小组回顾了脑机接口的研究情况、明确研究目标、识别关键技术等［4］。
我国的研究起步虽较晚，但具有后发优势。我国关于脑机接口的研究起步于2001 年，清华大学研究团队在第八届国际神经信息处理学术大会发表了1 篇关于基于稳态视觉诱发电位的高传输率脑机接口系统的文献［5］。我国政府同时在相关政策制定上也给予脑科学研究充分的支持，如《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》将“脑科学”写入了国家战略科技力量，将“类脑智能”作为谋划未来产业的重要技术［6］。
就应用层面而言，脑机接口最初应用于癫痫的临床诊断，后来的主要应用领域是医疗健康，如肢体失能患者的康复治疗、假肢控制、对新生儿脑损伤和脑发育的评估等。随着技术的发展，脑机接口也逐渐被应用于多种领域，如智能家居设计、辅助军事活动、自动驾驶等。
为了全方位探讨国内外脑机接口领域的研究现状、关键技术以及前沿发展，本文对“脑机接口”这一核心概念进行检索，并对检索的多个学术文献集进行数据清洗和主题规范，采用文献计量、主题聚类、专利分析等方法，开展定量和定性分析，揭示脑机接口领域的国际研究现状，为相关学者开展研究提供参考。
本文以“脑机接口”为主题对学术文献进行检索与分析。选择了收录全球学术信息最重要的数据库Web of Science 和完整收录了100 多个国家及授权机构专利信息的Orbit 专利检索与分析系统，作为本文的数据源。
Web of Science 数据库选择SCI-E 和CPCI-S 子集。检索式为：TS（主题）=（brain-computer or brain-machine or braincomputer or brainmachine）and（interface* or communicat*），文献类型为论文（article）和综述（review），出版年限定为截止2021 年（检索时间为2022 年2 月20 日）。共检索出14 968 篇相关论文。
Orbit 专利检索与分析系统中检索式为：（（（brain-computer OR brain-machine ）AND（interface+OR communicat+））OR 脑机接口），数据清理后，共检索出2 618 项专利家族（包括申请+授权），检索时间为2022 年2 月20 日。
3.1 发文趋势
自1973 年美国学者首次提出脑机接口概念后至2021 年，将脑机接口的研究历程划分为4 个阶段。图1 清晰地展示了脑机接口主题学术论文的源起、萌芽、发展与爆发阶段。
图1 脑机接口研究领域的发文趋势
3.1.1 萌芽阶段
1973 年，美国学者首次提出脑机接口概念后，该主题的研究并未立即引起科学界的关注；
20 世纪70、80 年代只有寥寥数篇，主要是受制于计算机科学、神经生物学的发展，脑机接口仍然只能是一种科学设想，并没有显著进展。20 世纪90 年代，该主题的研究开始稳定，学者主要关注脑电图的深入分析，以及通过脑电图帮助严重运动障碍患者与环境或计算机进行通信和交互，如基于脑电图的光标控制脑机接口［7］；
1999 年该主题的文献已经增加到13 篇。脑机接口研究的萌芽阶段提出的科学设想，成为后面脑机接口研究的主要内容和主要方向。
3.1.2 加速阶段
21 世纪，脑机接口的研究开始迅猛发力，论文数量呈现显著上升态势。从2000 年的34 篇增加到2009 年的541 篇，相比于第一阶段，2000-2009年，脑机接口已稳定发展为一个科学研究主题，并且越来越多不同学科的研究者参与其中。
第一阶段主要研究方向是工程、神经科学、计算机科学、医学信息学等方向，以理论探讨为主；
第二阶段除了在工程、计算机科学、神经科学方向有稳定的研究之外，康复治疗、放射医学影像、通信、自动控制系统、机器人等方向也开始产生不少研究成果。
期间，我国也开始了有关脑机接口的研究，大多是SSVEP 的脑机接口研究，始于2001 年关于基于稳态视觉诱发电位的高传输率脑机接口系统研究［5］。
3.1.3 爆发阶段
这个阶段的发文量经历了3 次爆发式增长（2010-2011 年、2012-2013 年、2014-2015 年），最终形成了陡峭的曲线，并且达到了发文量的顶峰（2019 年的1 482 篇）。这个阶段也是脑机接口研究的第一个黄金时期。
为了深入了解每次爆发式增长的具体情况，本文对这期间的高被引论文进行了分析，发现高被引论文从2011 年开始出现。2011 年关于优化脑机接口实现方式的高被引论文受到了广泛关注：分别是运用新型干式泡沫电极［8］、运用近红外光谱（NIRS）［9］、提出更廉价的脑电图方法［10］、开发能保持高空间分辨率的情况下对大脑的大片区域进行采样的新设备［11］，这可能是引起爆发式增长的关键。2013 年大量学者关注脑机接口在临床的应用，如瘫患者神经假体控制［12］、慢性脑卒［13］等。2015 年的高被引论文提出了植入式柔性神经组织的设计与实现［14］，自此侵入式脑机接口的研究开始迅猛发展。2017 年的高被引论文讨论了利用卷积神经网络深度学习（Deep ConvNets）深度解码脑电图的潜力［15］，有力推进了脑机接口与人工智能技术的结合，开辟了更广泛的研究方向。2019 年的高被引论文着重关注了脑机接口接入元件的创新设计。有学者指出脑机接口的通道数量限制了其发展，并设计了一款多达3 072 个通道、体积小、精度高的脑机接口系统［16］，开启了高通道数、微型级可植入元件脑机接口的大量研究。也有学者从仿生学角度出发，改进了神经探针设计［17］，为新一代脑机接口的发展提供理论依据。
3.1.4 稳定应用阶段
脑机接口发文量在2019 年达到1 482 篇的峰值后，2020 年和2021 年连续回落，但还是保持在1 200 篇以上的稳定状态，这说明脑机接口的现有研究基本稳定，而近两年可能没有突破性的进展和新方向。
结合脑机接口专利的全球申请情况（图2），发现脑机接口技术在2000 年以前，由于还处于理论和实验室研究的萌芽时期，不具有实用性，所以没有专利申请；
但是2001 年以后，随着研究的深入，脑机接口首先结合医疗，开始了应用性研究，学术界和产业界也开始了专利布局；
近10 年（2012 年至今），脑机接口的专利申请爆炸式增长，且并未呈现出类似学术论文的回落或者趋于平稳（专利提交申请到公开可查询有一段时间滞后，导致2021年数据不全），说明目前脑机接口的研究开始进入应用爆发期。高校和研究机构、国家、相关企业纷纷投入脑机接口技术的应用开发、市场布局、产业化等方面，重点应用也扩展到智能医疗、脑科学、人工智能等多个产业。
图2 脑机接口专利家族的最早申请年分布
目前正处于的第四个阶段（2020 年以后）是否能成为脑机接口广泛应用和产业化的黄金期呢？其实专利的爆发只能说明相关技术已经具备了可用性和可实施性，是否能真正广泛应用和产业化还有很长的路要走。这一点中国市场有明显缺陷，目前脑机接口专利最大市场——中国市场绝大多数的专利权人是高校。众所周知，中国高校的专利转化效率较低，有学者2021 年统计推算，中美两国高校的专利转化率数值分别为6%和50%［18］，我国高校高质量专利的培育和转化亟待企业、政府、高校和科研机构多方投入和支持。脑机接口专利的其他重要市场，如美国市场和欧洲市场，其专利权人的类型比较多元，大学与企业比例相当，是一种更成熟、更有利于产业化的专利市场。
3.2 主要国家或地区研究现状
截至2021 年，脑机接口学术论文发文量排名前10 位的国家/地区包括：美国发文量3 713 篇，占总发文量的28.83%，处于明显领先地位；
中国发文量2 699 篇，占20.96%；
接下来依次为德国（1 286 篇）、日本（1 024 篇）、韩国（841 篇）、英国（822 篇）、意大利（671 篇）、印度（670 篇）、西班牙（582 篇）、加拿大（570 篇）。从发文量上看，美国和我国有很大差距。美国的发文量是在2003 年爆发式增长后，和其他国家拉开了明显差距，2019 年达到最高峰，此后2020 年、2021 年发文量明显下降；
中国的发文量是在2015 年之前与德国、日本、韩国相当，但是2015 年之后开始迅猛增长，2019 年赶上并超过了美国，并且此后仍然保存增长；
德国和日本的研究高峰都在2015 年，此后都呈现出发文减少趋势；
韩国基本处于缓慢增长趋势。整体而言，除中国之外，脑机接口在全球其他主要研究国家或地区的研究热度开始稳定回落，由于缺少创新突破性研究进展，主要是在各自研究方向上继续优化和应用。脑际接口在中国的研究热度还在持续，但如果未来1～2 年同样缺少创新突破性研究进展，我国的研究热度可能也会回落。
近5 年（2017-2021 年），中、美两国的发文量分别为1 607 篇和1 407 篇，相较其他国家而言遥遥领先，说明中国的脑机接口研究热点仍然在持续。近5 年发文量占比最高的是印度（434 篇，占64.78%），说明印度的相关研究也正处于非常好的发展势头。美国（1 407 篇，占37.89%）、德国（437 篇，占33.98%）、日本（364 篇，占35.55%）的发文量较低，说明这些国家的研究已处于缓慢增长期，热度开始回落。
表1 显示，美国重点的研究方向有工程学、康复治疗、心理学、放射医学影像、生物化学与分子生物学等方向；
中国重点的研究方向有计算机科学、神经科学、电子通信、自动控制系统、机器人、数学与计算生物学、仪器仪表、化学、物理等方向；
德国重点的研究方向有神经科学、心理学、放射医学影像、医学信息学等方向，其中神经科学、心理学方向的研究尤其突出；
日本重点的研究方向为电子通信、机器人等方向；
韩国重点的研究方向为仪器仪表、化学等方向；
印度重点研究方向有电子通信，且研究能力很强，与美国和中国相当。分析每个国家或地区的重点研究方向，不仅能够看到每个国家或地区的研究特色，也有利于有针对性地寻找潜在合作伙伴。
表1 脑机接口研究发文量排名前十的国家/地区的主要研究方向分布
值得特别注意的是，美国在“康复治疗”这一研究方向的发文量远远超过其他国家，说明美国已经将脑机接口应用于医学治疗中，并且有显著的研究成果。与其他研究方向相比，中国在“康复治疗”领域的发文量偏低，说明中国的研究仍然处于理论研究阶段，离实际应用还有一定距离，这也侧面印证了中国在脑机接口领域的研究还处在发展上升期。“康复治疗”这一领域很可能是脑机接口研究的前沿方向，我国研究人员应该重点关注该领域。
3.3 优势机构及市场分析
3.3.1 主要研究机构
表2 罗列的是截止2021 年，学术论文发表量排名前20 位的研究机构的相关情况。
其中，美国7 所，中国3 所、德国、英国2所，新加坡、奥地利、韩国、法国、日本、瑞士各1 所。美国在脑机接口领域的研究力量雄厚。上述主要的研究机构，都已经形成比较核心的研究团队。德国的图宾根大学和柏林工业大学、英国的埃塞克斯大学和帝国理工学院、新加坡南洋理工大学、奥地利格拉茨技术大学、韩国高丽大学、法国国家科学研究中心、日本理化学研究所、瑞士洛桑联邦理工学院，以及中国的科学院半导体研究所、清华大学、浙江大学等都有比较核心的研究团队。
进一步聚焦近5 年（2017-2021 年）的研究情况，发现奥地利的格拉茨技术大学、德国的柏林工业大学、日本理化学研究所、瑞士洛桑联邦理工学院等机构近5 年发文量下降明显，进一步验证了欧洲及日本的整体研究放缓。中国近5 年发文量猛增，除了中国科学院和清华大学之外，天津大学、华南理工大学、西安交通大学成为了后起之秀，说明近5 年这些机构在脑机接口方面的研究取得了明显进步。同时，近5 年发文最多的是印度理工学院，发文量激增到排名第4，说明印度也开始在脑机接口研究方面加大研究投入，并取得了不错的成绩。美国的研究机构近5 年发文也比较平稳，略有下降。这和美国开始关注脑机接口的应用有一定关系，更多的研究投入在完善相关医疗技术、开发相关产品、更多和企业合作等方面。
3.3.2 主要技术市场
专利的市场覆盖面（受保护国）分析结果显示，中国是脑机接口最大的技术市场，49.8%的专利（1 304 项）在中国受到保护，其次是美国（479项）、欧洲（238 项），另外韩国、日本、印度、德国、英国、加拿大市场也有相关的专利权布局。通过按世界知识产权组织（WIPO）技术领域分类标准聚类，脑机接口专利主要涉及计算机技术和医疗技术两大技术领域，其他还包括控制技术、处理技术、家具游戏、电信、数字通信、视听技术、测量、传输等领域。
进一步详细分析中国、美国、欧洲市场的专利，可以发现在专利权人方面的差异。首先，中国市场主要的专利权人都是高校，包括天津大学、西安交通大学、南方科技大学、北京理工大学、浙江大学、杭州电子科技大学、清华大学、国防科技大学、东南大学、重庆大学、华南理工大学等。其次，我国高校大量的专利目前只在国内申请保护，很少主动在全球其他国家申请保护，也极少通过申请专利合作条约（patent cooperation treaty，PCT）而进入其他国家市场。这一方面说明我国高校的科研人员专利保护意识不高，而且对专利技术后续的应用转化缺乏兴趣；
另一方面也说明我国大部分高校的专利质量一般，缺少市场吸引力。
美国市场主要专利权人有HI 公司、加州大学、高丽大学财团、斯坦福大学、法国原子能委员会（CEA）、A*STAR 研究所、休斯研究实验室、IBM公司、Gearbox 公司、麻省理工学院等。与中国市场相比，美国市场的专利权人中大学仅占少部分，不少企业、研究机构比较活跃。
欧洲市场主要专利权人有HI 公司、法国原子能委员会（CEA）、加州大学、NextMind 公司、A*STAR 研究所、法国科学研究中心、休斯研究实验室、Inner Cosmos 公司、Neurable 公司、Neurolutions 公司等。欧洲市场的专利权人中大学的占比更低，以企业和研究机构为主。
虽然脑机接口相关专利按申请量排名，靠前的专利权人中，中国高校占了近80%，且申请量巨大，但是其中真正有价值的专利并不多。本文对全部2 618 项专利中进行了PCT 申请的475 项专利详细再分析。结果显示，475 项PCT 专利中，只有天津大学、西安交通大学、南方科技大学、清华大学等中国机构。更多的是美国机构，如加州大学、麻省理工学院、哥伦比亚大学、纽约大学、华盛顿大学、布朗大学等美国高校；
HI、NextMind、Neurolutions、BrainGate、Neurable、Google 等美国企业。同样是脑机接口的研究大国，美国和中国的差距一目了然。美国高校和企业都非常积极推动其科学技术在海外市场的保护，欧洲、中国、日本都是他们非常重视的市场。
4.1 主要国家的研究方向
整体来看，脑机接口的研究优势主要在美国、中国、德国、日本和韩国等国家或地区，这些国家或地区的研究特点如图3 所示。
图3 脑机接口研究主要优势国家的研究方向
美国在脑机接口领域的研究起步较早，理论方面已趋于成熟，多集中在基础领域，如对脑机接口各种类型、实现方式的探索，重点研究了脑电图这一信号平台的应用，应用方面的研究比其他国家涉猎更深更广。理论研究的代表机构是美国加州大学，该机构学者尤其重视改进脑机接口的相关技术，如对可穿戴干式脑电图设备实时神经成像的研究［19］、对用于增强稳态视觉诱发电位检测的新型数据驱动空间滤波法的研究［20］等。应用研究的代表机构则是美国宾夕法尼亚联邦高等教育系统（以匹兹堡大学为主），早在2013 年，有关学者已经在“瘫痪患者通过脑机接口实现假体控制”方面取得了突破性研究成果［12］。
中国的优势研究领域较为集中，主要是工程学、计算机科学。具体而言，研究集中在对脑机接口实现方式的更优化和创新，如对具有高沟通率脑机接口的研究［21］、对P300 与稳态视觉诱发电位相结合的脑机接口系统的研究［22］都引起了广泛关注。另外，中国关注脑机接口识别人脑状态或情绪的应用，并在检测驾驶员是否疲劳［23］、意识障碍患者的情绪识别［24］等方面进行了实践。其中，中国科学院和清华大学近年的研究侧重于基于稳态视觉诱发电位的脑机接口的实现原理与应用。中日两国在脑机接口方面的合作研究成果显著，在理论方面具有突出贡献，尤其是多篇有关对脑机接口分类改进等系列文章，如在解码事件相关电位（ERPs）分类中引入ALSDA 方法［25］、在脑电图分类中引入稀疏贝叶斯方法［26］。
德国的研究重点在于将脑机接口应用于疾病治疗，如慢性脑卒患者的运动功能改善［13］和瘫痪患者的意识沟通［27］。从关键词词频来看，图宾根大学的研究侧重于神经科学领域，并且已经将成果大量应用于临床试验，另外在心理学领域的涉猎程度也相对较高。柏林工业大学比较重视对新理论、新方法的讨论，比如开发用于解码事件相关电位的新框架［28］、对多元神经影像学中线性模型权重向量的解释［29］。
日本的研究中重要文献多是与他国机构合作产出，尤其是和中国学者。从关键词词频来看，日本脑机接口研究中最多的文献产自于神经科学领域，其次是工程学、计算机科学领域。而韩国侧重于研究基于近红外光谱（NIRS）和功能近红外光谱（fNIRS）的脑机接口。
4.2 技术创新热点领域
专利更准确地反映了科学研究中的技术创新。从2 618 件专利家族的概念聚类可以看出上述研究热点与技术创新紧密联系，但专利家族的概念分析能够更清晰地看到脑机接口的主要产业地带。脑机接口的技术创新主要集中在8 个热点领域（图4）。
图4 脑机接口研究领域专利技术概念聚类
大脑：脑机接口旨在建立大脑与机器之间通信的桥梁，因此大脑本身在脑机接口技术中具有核心作用。与大脑相关的创新技术主要集中在脑电信号、电极、信号放大等方向，此类技术是脑机接口的基石。
脑电信号采集技术：由于大脑内神经元活动的本质是电活动，因此目前绝大多数脑机接口均选择脑电信号作为研究的切入点。关于脑电信号采集的创新技术主要集中在信号采集设备、信号采集方法、信号预处理方法等方面。
诱发电位：诱发电位指的是神经系统经过一定刺激后被诱发出的响应信号，此类信号的出现相对可控、特征明显、区别度高，因此是目前脑机接口研究中重点关注的一类信号。关于诱发电位的创新技术主要集中在视觉诱发、刺激方式、稳态电位等方向。
运动想象：人脑在想象肢体的不同运动时会产生特征性的放电模式，基于此现象可实现对大脑控制意图的判别。此类脑机接口不需要依赖外部设备的刺激，完全由用户自主想象控制。关于运动想象的创新技术主要集中在运动想象、实验范式等方向。
特征提取：特征提取是脑机接口领域的关键技术。脑电信号中蕴含着丰富的信息，但脑电信号噪声大、随机性强，如何从中提取编码信息的特征便尤为关键。关于特征提取的创新技术主要集中在时频分析、滤波器、特征向量等方向。
分类识别：分类识别技术与特征提取一样，同为脑机接口领域的关键技术。其作用是由特征向量最终分类识别出用户的神经状态或控制意图。关于分类识别的创新技术主要集中在机器学习、神经网络、模型训练等方向。
控制技术：控制技术是脑机接口技术的延伸，通过脑机接口识别出用户意图之后，需要控制技术来驱动计算机或机械设备，最终发挥脑机接口的作用。关于控制技术的创新技术主要集中在机器人、控制指令、无线通信等方向。
康复治疗应用：康复治疗是目前脑机接口技术的主要应用方向。关于康复治疗的创新技术主要集中在康复训练及康复辅助上，前者通过脑机接口技术强化康复训练效果，后者通过脑机接口技术控制机械辅助或代替患者做出动作。
脑机接口经过将近半个世纪的发展，目前已经成为当下的热门研究主题。在现有研究的基础上，对不同主题、不同机构、不同国家研究的新颖性、持久性以及成长性进行分析评测，可以发现该领域近年来新产生的高使用率和具有发展潜力的主题方向，也可以看到一些研究水平突出且未来也非常有竞争力的研究机构。通过利用德温特数据分析软件（Derwent Data Analyzer，DDA）对14 968 篇论文数据进行清洗，总结归纳了若干脑际接口的新兴研究主题、新兴研究机构和国家/地区。
5.1 新兴研究主题
关于大脑（brain）的研究位于新兴趋势的榜首，足见大脑本身在脑机接口领域的核心地位，同时也反映了目前学界对于大脑功能机制的了解仍然处在比较初级的阶段。目前任务研究（task analysis）及任务相关成分分析（task-related component analysis）仍是对大脑功能及机制研究的主要方法，此类方法通过一系列专门设置的任务激活大脑的不同功能并对其工作机制进行研究。
荟萃分析（meta-analysis）及系统综述（systematic review）均属于对特定领域内众多研究成果的归纳及综合分析方法。前者强调使用统计的方法对特定条件下的相同问题的不同研究结果进行分析，综合已有研究得出科学的结论；
后者强调对领域内研究脉络的梳理和归纳，并对领域的发展趋势进行预测。
大脑建模（brain modeling）为脑机接口领域的新兴研究主题，指的是通过数学和计算机的方法建立模型，对大脑的功能和状态进行分析预测。在这一主题下，利用新兴的神经网络技术建模的研究占主导地位，包括卷积神经网络（convolutional neural network）、深度神经网络（deep neural network）及长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）。
频带能量（band power）、皮层肌肉相干性（corticomuscular coherence ）及 瞬 时 相 位（instantaneous phase）3 个主题均属于常规的数字信号处理的方法，说明在机器学习等新兴方法之外，相对传统的数据分析方法仍在脑机接口领域中占有一席之地。
片上系统（system on chip）指单个芯片上集成一个完整的系统；
仪表放大器（instrumentation amplifier）指高精确性和稳定性的微弱信号放大电路；
无线传感器网络（wireless sensor networks）指分布式的传感网络。脑机接口技术属于交叉学科研究，上述3 个微电子及电子工程领域的主题在脑机接口研究中具有重要的支撑作用。
虽然脑机接口技术目前远没有发展成熟，但研究人员已开始进行脑机接口应用的探索，相关研究已成为领域内的新兴研究主题。关于脑机接口应用的新兴研究主要集中在语音合成（speech synthesis）和神经康复（neuro-rehabilitation）方向。
5.2 新兴研究机构
同样，基于DDA 新兴指数，从国家/地区层面看，在未来一段时间，中国在脑机接口领域将展现卓越的竞争力，美国和韩国紧随其后，哈萨克斯坦也有非常突出的研究团队，英国、日本、澳大利亚、印度、法国的竞争力也不错，意大利、加拿大、西班牙、葡萄牙也有少数不错的研究团队。从机构层面看，在未来一段时间，传统的优势机构会继续保持竞争力，如中国的中国科学院、天津大学、华南理工大学、清华大学，美国的加州大学圣地亚哥分校，德国的图宾根大学，韩国的高丽大学等，也有一些近年出现的新兴机构，如中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（中国）、中国医学科学院北京协和医学院（中国）、琶洲实验室（中国）、托马尔理工学院（葡萄牙）、纳扎尔巴耶夫大学（哈萨克斯坦）、贾瓦哈拉尔·尼赫鲁大学（印度）、高雄医科大学（中国台北）、香港大学（中国香港）、中山大学（中国）、悉尼科技大学（澳大利亚）、德克萨斯大学奥斯汀分校（美国）、索邦大学（法国）、谢菲尔德大学（英国）等。我国研究人员也可以同时关注这些机构的研究，考虑更广泛的国际合作，提升国际竞争力。
我国正在加快实施创新驱动发展战略，在关键核心技术领域进行原创性、引领性的科技攻关显得越来越重要。脑际接口技术已然成为了关键核心技术之一，它不仅具有重要的战略意义，同时也具有广阔的应用前景。本文希望通过学术成果所展现的客观数据，开展多维度分析，聚焦国家、机构、技术领域、应用领域等，梳理现有研究状况，并文本分析展望新兴研究主题和研究机构。但目前的研究细粒度只是文献单元，下一步可以深入到文献内容开展更多合作研究。
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