中文引用格式：李振超，姚民偉. AI大模型與數據集協同驅動腦機接口技術創新及產業發展［J］.網絡安全與數據治理，2026，45（5）：24-29.
英文引用格式：Li Zhenchao，Yao Minwei. Synergistic driving of AI large models and datasets for brain-computer interface technological innovation and industrial development［J］.Cyber Security and Data Governance，2026，45（5）：24-29.
引言
國家“十五五”規劃綱要明確將腦機接口、具身智能、量子科技等列為前瞻布局的六大未來產業，成為國家推動高水平科技自立自強、培育新質生產力的核心抓手。當前，我國腦機接口產業正從基礎研究突破階段邁入技術轉化與產業落地的關鍵時期。腦機接口技術通過在大腦與外部設備間建立直接信息通路，實現二者的信息交互，為人機交互升級、神經系統疾病治療等提供了革命性解決方案。根據電極與大腦組織的接觸程度，該技術可分為侵入式、半侵入式、非侵入式三類。
隨著神經科學、人工智能、數據處理技術與微電子技術的交叉融合，全球腦機接口產業加速發展——非侵入式技術已在康復輔助領域實現商業化應用，半侵入式技術則在運動功能重建等臨床場景取得突破性進展，侵入式技術正處于臨床應用的關鍵階段。據賽迪顧問研究估計，2024年我國腦機接口產業規模突破32億元，相關機構數量超200家［1］。當前，產業以醫療康復為核心驅動力，消費級應用正逐步起步，在此態勢下，未來腦機接口產業規模將快速擴大。
人工智能的高速發展徹底改變了腦機接口的數據處理邏輯：從傳統的特征工程驅動轉向數據與模型協同驅動，極大提升了神經信號解析精度、算法泛化能力及場景適配效率。數據資源作為人工智能大模型訓練的核心燃料，其質量、規模與流通效率直接決定腦機接口產業鏈各環節的創新高度，但我國當前仍面臨數據標準不統一、共享不暢、AI大模型適配性不足等系統性問題。
現有研究多聚焦于腦機接口政策梳理、技術研發或產業現狀分析，對AI大模型與數據集的協同驅動機制缺乏體系化理論構建，尚未形成覆蓋腦機接口全生命周期的分析框架。基于此，本文引入數據要素理論、技術創新生態理論、產業生命周期理論，構建“雙輪三階”系統性分析框架，系統研究AI大模型與數據集協同賦能腦機接口技術創新、設備制造和應用場景的機制與路徑，提出產業發展破解思路。本研究對我國腦機接口產業發展具有重要的理論與現實意義。
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作者信息：
李振超1，姚民偉2
(1. 中電數據產業集團有限公司，廣東深圳518057；
2. 山東正中信息技術股份有限公司，山東濟南250101)
