【健康醫療網／記者黃嫊雰報導】腦機介面（Brain-Computer Interface, BCI）技術近年蓬勃發展，光靠「意念」就能控制電腦、機械手臂，不再是只存在於科幻電影的場景！
今（2026）年初，由Elon Musk創立的BCI公司Neuralink對外發布的影片顯示，部分癱瘓患者已能透過腦訊號操作電腦游標下棋、打字，還能控制機械手臂完成拿杯子、進食、搔癢等動作，同時宣布將「大規模生產」列為今年度的目標；7月該公司再度公布臨床試驗新進展，表示已研發出新的手術植入方式，植入物的電極線可直接穿過硬腦膜後植入大腦皮質，同時維持硬腦膜完整，聲稱可減少手術步驟、提升安全性，並為手術標準化提供參考。另一方面，美國BCI公司Science Corp.亦開發植入於視網膜的BCI裝置，搭配專用智慧眼鏡後，可協助老年性黃斑部病變（AMD）患者恢復部分視覺功能，近期通過歐盟認證、獲准在歐洲上市。
將目光拉回亞洲，中國已將BCI技術納入國家發展規劃核心，今年3月開創全球先例，正式核准一款侵入式BCI醫材上市，該醫材採用硬腦膜外微創植入與無線供能通訊技術，後續於7月完成商業化臨床手術；台灣、韓國、日本也持續推動相關技術研發。這一人機互動的新模式，現已從實驗室研究逐步走向人類試驗和臨床應用，也成為全球智慧醫療發展的重要方向。BCI究竟是什麼？「意念控制」獲得實現後，距離真正走進醫療現場還有多遠？《健康醫療網》邀請兩位國內BCI專家，解析BCI技術的臨床應用潛力、仍待突破的技術限制，以及國內外發展現況。
▲Neuralink臨床試驗受試者操作機械手臂。（圖／翻攝自Neuralink官網）
想伸手拿東西時大腦在做什麼？專家揭BCI運作原理
國立陽明交通大學電機工程學系柯立偉教授表示，人類大腦由大量神經元組成，神經元之間透過電訊號傳遞訊息，形成複雜的神經網路；神經元活動時所產生的微弱訊號，在科學儀器上會呈現類似波動的變化，被稱為「腦波」。BCI正是透過感測器接收這些腦波，再透過演算法解讀、分析其中的特徵和所代表的意義。
林口長庚醫院復健科裴育晟醫師指出，人類的思考、語言及動作，都與大腦神經活性的變化有關，例如當人想伸手拿取物品時，大腦會產生特定的神經活動，進一步控制手部動作。約20年前，就有美國研究團隊透過植入大腦皮質的電極擷取相關訊號，接著用來操控機器手臂，證實大腦神經活動可驅動外部裝置，亦成為後續BCI研究和應用的基礎。
用腦波操作機器人 「意念控制」如何成真？
人們究竟如何透過腦波操控外部設備？柯立偉教授以簡單的關燈裝置為例說明，人在閉眼時，後腦視覺區會發出約8至12赫茲的α波，睜眼後則會下降，這種變化在多數人身上都可觀察到，因此可作為生物標記（biomarker）。接著研究人員可預先設定指令，當裝置偵測到後腦視覺區的α波上升，便執行關燈指令，反之則開燈，由此一來腦部訊號可被轉換為外部裝置可辨識的指令，實現「用腦波控制燈光開關」。相同原理也能延伸應用在電腦、輪椅及機器人等外部設備，這類裝置屬於「主動式（active）BCI」。
此外，BCI也可分為「被動式（passive）」與「反應式（reactive）」，前者利用神經訊號，評估使用者的生理或認知狀態，如專注力、疲勞及壓力等；後者則是透過特定外部刺激腦部，例如不同頻率的視覺刺激會引發相應頻率的腦波，裝置再根據偵測到的腦波特徵辨識使用者接收到的刺激，進而執行對應指令，目前這類應用相對較少。
侵入性與非侵入性BCI有何差異？專家解析
BCI依據侵入程度，可分為侵入式與非侵入式2類。裴育晟醫師表示，侵入式BCI因電極置於硬腦膜附近，或直接穿過硬腦膜植入於大腦皮質，更接近腦組織，可取得解析度較高的神經訊號。若要控制機器手臂完成拿取物品、進食、打字等精細動作，侵入式BCI較具優勢，但最大的問題在於，植入腦部的電極，經過一段時間後可能出現裝置鬆脫、線路斷裂等問題，金屬植入物與人體組織長期接觸可能產生的排斥或發炎反應，也是目前仍難預期及解決的課題。
相較之下，非侵入式BCI裝置則多是置於頭皮上，常用於大腦訊號的監測，相對安全性較高、使用較便利，但腦波訊號必須穿過頭骨、頭皮及頭髮，容易受到干擾，訊號品質仍有提升空間。現也有部分設備經由四肢靜脈將電極導引至接近大腦的位置、不直接進入腦組織，侵入程度介於上述兩者之間，亦被視為未來的發展方向之一。
▲腦部結構圖。（圖／Shutterstock）
侵入式BCI初步研究成果引全球熱議 國內專家又怎麼看？
Neuralink所推動的侵入式BCI初步研究成果，先前引起全球關注，國內專家又如何看待這樣的進展？柯立偉教授認為，其所採用的BCI技術其實「不是新東西」，上述研究的影響力更在於可提高社會對這類創新技術的關注，對相關產業的募資和研發推動提供動力，可能有助加速技術從研究走向實際應用。
對於BCI技術的長期願景，也就是大腦與外部裝置高度整合的構想，柯立偉教授認為可分階段看待，其中人機之間透過BCI建立連接，目前已確認具可行性，但若要達到電影《阿凡達》中人類意識與機器人的高度融合，仍需要更長遠的發展。
裴育晟醫師則指出，BCI的演算法技術已相當成熟，真正的挑戰在於前述的長期穩定性與生物相容性，若未來能突破這些瓶頸，便有機會更全面地解析大腦資訊、朝人機整合的目標前進，「至少我覺得BCI技術早期發酵的階段已開始啟動，也慢慢從純粹的科學研究邁向產業化發展，這些最終願景的確有可能實現，但需要多久，目前仍是未知數。」
那麼，台灣科技產業在全球具有一定優勢，能否成為發展BCI的助力？目前技術又發展到哪一步？接下來，專家將進一步分享國內BCI團隊在復健、注意力不足過動症（ADHD）、偏頭痛等領域的相關研究，帶大家了解台灣BCI技術的發展現況，以及未來走向臨床仍需克服的課題。
