引言
国家“十五五”规划纲要明确将脑机接口、具身智能、量子科技等列为前瞻布局的六大未来产业，成为国家推动高水平科技自立自强、培育新质生产力的核心抓手。当前，我国脑机接口产业正从基础研究突破阶段迈入技术转化与产业落地的关键时期。脑机接口技术通过在大脑与外部设备间建立直接信息通路，实现二者的信息交互，为人机交互升级、神经系统疾病治疗等提供了革命性解决方案。根据电极与大脑组织的接触程度，该技术可分为侵入式、半侵入式、非侵入式三类。
随着神经科学、人工智能、数据处理技术与微电子技术的交叉融合，全球脑机接口产业加速发展——非侵入式技术已在康复辅助领域实现商业化应用，半侵入式技术则在运动功能重建等临床场景取得突破性进展，侵入式技术正处于临床应用的关键阶段。据赛迪顾问研究估计，2024年我国脑机接口产业规模突破32亿元，相关机构数量超200家［1］。当前，产业以医疗康复为核心驱动力，消费级应用正逐步起步，在此态势下，未来脑机接口产业规模将快速扩大。
人工智能的高速发展彻底改变了脑机接口的数据处理逻辑：从传统的特征工程驱动转向数据与模型协同驱动，极大提升了神经信号解析精度、算法泛化能力及场景适配效率。数据资源作为人工智能大模型训练的核心燃料，其质量、规模与流通效率直接决定脑机接口产业链各环节的创新高度，但我国当前仍面临数据标准不统一、共享不畅、AI大模型适配性不足等系统性问题。
现有研究多聚焦于脑机接口政策梳理、技术研发或产业现状分析，对AI大模型与数据集的协同驱动机制缺乏体系化理论构建，尚未形成覆盖脑机接口全生命周期的分析框架。基于此，本文引入数据要素理论、技术创新生态理论、产业生命周期理论，构建“双轮三阶”系统性分析框架，系统研究AI大模型与数据集协同赋能脑机接口技术创新、设备制造和应用场景的机制与路径，提出产业发展破解思路。本研究对我国脑机接口产业发展具有重要的理论与现实意义。
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作者信息：
李振超1，姚民伟2
(1. 中电数据产业集团有限公司，广东深圳518057；
2. 山东正中信息技术股份有限公司，山东济南250101)
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