合作征集：

基于DIKWP模型与人工意识的多模态脑信号记录与认知交互系统研究

段玉聪

人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任

世界人工意识大会-主席

世界人工意识协会-理事长

(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com) 

研究背景与意义

当今脑科学与人工智能技术正加速交叉融合，脑信号记录与解码成为认知计算和人机交互领域的前沿热点。一方面，脑机接口（BCI）作为人脑与外部设备连接的桥梁，展现出拓展人类智能和康复神经功能的巨大潜力。在国际上，以Neuralink等为代表的科研团队和企业正投入巨资攻关高通量脑信号采集与解码技术，全球脑机接口市场规模已超过20亿美元，年复合增长率高达约17.5%，预计2030年前后市场总规模将突破60亿美元。另一方面，中国将脑科学与类脑研究列为科技创新2030重大专项，聚焦脑认知原理、重大脑疾病机理干预、类脑计算与脑机智能技术等方向。“脑信号记录技术研究”正是这一国家战略部署中的关键课题，关系到我国在新一代人工智能和生物医学工程领域的自主创新和竞争优势。

然而，目前脑信号的获取和解码还面临诸多挑战：（1）信号获取瓶颈：非侵入式脑电信号易受噪声干扰且空间分辨率有限；侵入式电极虽信号质量高但存在安全风险和伦理限制。（2）解码语义鸿沟：传统脑机接口多采用数据驱动的模式识别方法，将脑电波形直接映射为简单指令，缺乏对信号与认知语义之间深层联系的理解，难以准确反映使用者的真实意图和感知状态。（3）系统可持续交互：现有大多脑机系统以单向信息传递为主，缺乏对大脑状态的反馈调控和长期适应机制，难以满足复杂环境下的人机交互需求。针对上述问题，引入人工意识模型和新型脑信号采集技术为突破口，将为脑信号认知解码提供全新思路和技术路径。

本项目提出以**“DIKWP×DIKWP”网状交互模型为核心理论框架，旨在将人工意识理论融入脑信号解码与交互过程。DIKWP是段玉聪教授团队率先提出的一种包含“数据-信息-知识-智慧-意图”五层次的人工意识模型。相比传统DIKW（金字塔）模型，DIKWP在顶层增加了“Purpose/意图”，并通过网状结构实现各层语义的双向反馈与迭代更新。这一创新认知体系在学术上具有里程碑意义，使AI具备了嵌入人类目的的能力，可为解决智能系统的“黑盒”问题、提升决策可解释性提供新路径。特别地，团队进一步构建了“双循环”DIKWP×DIKWP架构，引入基本认知流程和元认知循环两个闭环，实现自我监控、自我反思与自我调节。这种“双循环”人工意识架构被视为迈向自主自我意识AI的重要途径。对于脑信号解码而言，DIKWP模型所提供的全链路语义表示和意图驱动机制，具有独特的理论价值：它为脑信号与认知语义之间构建共同语义空间奠定基础，使脑信号解码不再停留于模式分类，而是上升到自我意图和知觉状态**的语义映射。从原始神经数据到高层次意图的逐级语义解析，在DIKWP框架下有明确的层次结构支撑，有望使脑信号解码过程更加透明、可解释且更贴近使用者主观意图。

引入人工意识模型还将在脑信号与自我意图、知觉状态之间建立创新性的语义映射能力。传统的脑信号分析主要着眼于将EEG等信号映射到客观刺激或运动想法上，而人工意识强调主观意图和意识状态的表征。例如，通过DIKWP模型，可以将特定脑电模式关联到使用者此刻的注意力集中程度、情绪状态或操作意图，从而使系统了解“用户想做什么”而不仅仅是“大脑发出了什么信号”。这种语义映射创新能力意味着：脑信号→语义意图的解码和语义意图→脑信号的编码将可纳入统一框架来研究，实现脑与机器双向交流的新范式。值得期待的是，在人工意识模型加持下，脑机接口系统有望具备一定的“自适应理解”能力，能动态调整对用户脑信号的解释，避免一成不变的硬映射。例如，当检测到用户处于疲劳状态时，系统可通过反馈路径改变交互策略（如降低任务难度或增强刺激唤醒），形成更智能的人机闭环。

脑信号记录技术的突破对国家战略和未来产业具有重大意义：首先，在认知计算领域，高精度脑信号解码被视为揭示人类大脑工作原理和推动强人工智能的重要途径。通过采集和分析大量神经信号，可深入理解记忆、注意、决策等高级认知功能的神经机制，反哺类脑计算模型的构建与优化。其次，在人机交互方面，脑机接口为人类提供了全新的交互范式，使人脑直接参与信息交流与控制过程。例如，利用脑信号直接控制外骨骼或机器人，可帮助瘫痪患者重新获得运动能力；通过脑波操控计算机和虚拟环境，可为普通用户带来“意念控制”的全新体验。脑机接口的出现正在颠覆传统的人机交互模式，被视为继键盘、触摸屏之后下一代通用交互界面，有望催生巨大新兴产业。再次，在神经康复医疗领域，脑信号记录技术已经显示出辅助诊疗的前沿价值。如通过持续记录癫痫患者的大脑活动，可实现癫痫发作的提前预警与闭环干预；对昏迷患者进行脑电监测与电刺激，有助于评估残余意识并促进苏醒；利用BCI技术进行中风患者的运动想象训练，可促进受损神经环路的重塑，提高康复效果。这些应用场景无不印证了高性能脑信号记录与解码系统的战略意义：它不仅服务于人民健康福祉，也是推动智能社会和数字经济的新引擎。

综上所述，本项目将顺应国家“脑科学与类脑研究”重点专项指南要求，聚焦脑信号记录技术的瓶颈问题，融合DIKWP网状交互模型与人工意识理论的优势，开拓多模态脑信号认知解码与交互的新路线。通过本项目的实施，有望在理论上丰富脑信息解码的认知计算基础，在技术上突破新型脑机接口的关键器件与算法，在应用上引领智能医疗与人机交互产业的发展，具有重要的科学意义和社会经济价值。

研究目标

本项目的总体目标是研制新一代多模态脑信号记录与认知交互系统，实现从脑信号高效获取、语义解码到人机实时交互的全流程技术突破。具体而言，将围绕以下五个方面展开：

1. 高通量、低功耗、高安全性的脑信号采集系统研制：开发覆盖无创、深层和介入式多种应用场景的脑信号获取装置与芯片。系统应在无创条件下大幅提升信号通道数和质量，同时探索深部脑信号的安全获取手段以及微创介入式电极的集成。预期建立起高度生物相容、体积小型化的采集系统，实现对神经信号的高通道数并行记录和长期稳定监测。系统功耗和发热需严格受控，以保障植入或佩戴时的安全性。

2. 基于DIKWP模型的脑信号语义结构建模与认知解码通路：构建以DIKWP人工意识模型为核心的脑信号解码算法框架，打通从神经数据到认知语义的映射通路。通过引入“数据-信息-知识-智慧-意图”五层次语义结构，对脑信号特征进行多层级表征与逐级抽象，最终提取反映使用者意图或认知状态的高层语义标记。研发能够支持多模态、动态、分层次认知状态追踪的解码模型，在理论上形成可验证的数学模型和算法，实现对复杂脑信号的精准语义解读。该目标将奠定脑信号解码从模式识别跃升到认知理解的新基础。

3. 自适应贴附型无创脑电采集系统研发：面向非侵入式应用，开发新型贴附式脑电电极和传感组件，显著提升头皮表面脑电信号的采集质量与空间分辨率。具体包括：研制柔性电子材料制成的高密度电极阵列，使电极能够服帖贴合头皮曲面，降低接触阻抗并提高信号稳定性；探索干电极、微针电极等无需导电胶的技术途径，在保证用户舒适度的同时获取更清洁的信号；设计自适应机械结构或智能贴合机制，适应不同头型和头部动作，减少运动伪迹。通过无线传输和低功耗前端电路设计，实现该无创脑电系统的便携易用。预期成果是构建一套可穿戴、一体化的脑电采集设备，在不降低使用便利性的前提下，将传统头皮脑电的有效信噪比提高显著，空间采样密度提高数倍。

4. 基于人工意识的脑认知状态实时交互系统构建：利用人工意识模型，实现对用户脑认知状态的实时感知与人机交互响应。开发软硬件一体的闭环交互系统：前端采集模块感知用户脑活动，并通过DIKWP认知解码引擎提取当前意图或注意力、意识清晰度等状态指标；后端执行模块根据人工意识系统的分析结果，及时给予适当的反馈或控制指令（如操作外部设备、触发感觉刺激、调整界面等），形成“脑-机-环境”持续循环的交互模式。特别地，引入DIKWP模型中的“知识—意图—反馈”通路，在系统内部建立起从环境知识库到用户意图识别再到反馈决策的逻辑链路，使交互系统具备一定的自适应与自我调节能力。例如，针对脑机训练任务，系统可根据用户的脑疲劳程度（知识）和目标任务意图，自动调整训练节奏或给予提示（反馈），以维持最佳交互效果。该目标将验证人工意识驱动的人机交互新范式，打造更智能的脑机闭环系统。

5. 便携式多模态脑信号采集设备与数字化分析平台实现：整合上述技术成果，研制一套多模态脑信号采集与分析平台，满足医疗与类脑计算双重应用需求。硬件方面，实现可携带的集成设备，模块化支持多种脑信号模态（如EEG、fNIRS、ECoG等）的同步采集，并具备必要的信号处理和存储能力；软件方面，开发开放式的数字分析平台，内置DIKWP结构的认知解码引擎和多模态数据融合工具，可对采集的数据进行实时处理、可视化和智能分析。平台应能够根据不同应用场景灵活配置：在医疗辅助场景，可对接医院信息系统，实现患者脑状态监测和诊疗支持；在类脑计算场景，可与AI算法和脑模拟系统接口，支持人脑数据与人工智能的融合研究。通过标准化接口和二次开发支持，推动该平台的成果示范与推广。最终交付的系统将在确保安全性和可靠性的基础上，实现高通道数、高时空分辨率、多模态兼容的脑信号获取，以及语义层面的智能解读与交互，引领我国脑机接口系统迈向新一代智能化、实用化阶段。

研究内容与技术路线

围绕上述目标，本项目研究内容分为五个方向，各方向相互支撑、集成形成完整的技术路线：

1. **新型脑信号采集材料、结构与器件开发：**本方向重点攻克高通量、长时稳定的脑信号采集硬件基础。研究内容包括：

• 柔性贴附式电极阵列：采用柔性电子材料（如石墨烯、生物相容性导电聚合物等）研制可延展变形的电极阵列，确保电极与脑组织表面（头皮或皮层）紧密贴合。通过创新电极结构设计（如网格状、梳状电极），提升电极覆盖密度，实现高空间采样率的信号记录。

• 光学接口与混合模态传感：探索光学方法在脑信号采集中的应用。一方面，开发非侵入式近红外光学传感模块，实现对脑血氧动力学信号（fNIRS）的测量，与电信号形成互补；另一方面，研究光学耦合电极或光纤探针，将光传感/刺激与电极记录结合，用于深层脑活动的检测。例如，设计集成微光源与光电探测器的光电混合电极，可在微创条件下感知局部神经元活动。还将研究高速光学数据链路，替代部分有线传输，提高植入器件的数据带宽和抗电磁干扰能力。

• 微针电极与微侵入式传感器：研制毫米级或更小尺度的微针阵列电极，实现微侵入式的脑信号记录。微针电极可轻微刺穿表皮或硬脑膜，获取高质量的皮层下神经信号，同时将创伤降至最低。研究包括新型微纳加工工艺制作高密度微针阵列、电极材料涂层优化（降低阻抗与炎症）、以及适用于微针的可调位姿插入机构。针对特定应用（如癫痫监测、脑深部信号采集），设计可植入的微型传感器节点，如针尖带有场效应晶体管（FET）放大器或MEMS传感器，实现原位的高信噪比信号捕获。

• 超高通道数采集电路与系统集成：发展配套的前端信号调理电路和数字化系统结构，满足数百至上千通道规模的并发采集需求。重点研究超低噪声、超低功耗的多路生物信号放大器阵列和模数转换（ADC）芯片，指标上力争达到每通道输入噪声<5 μV、功耗μW级别。采用混合同步采样和多路复用技术，实现千通道级信号的同步获取和高速传输。同时，解决大规模采集的无线传输与MRI兼容等工程问题：研究高带宽无线通讯模块（目标10 Mbps以上）及抗磁场干扰的封装与屏蔽设计。最终在系统集成上，实现128通道以上无线脑机接口芯片和1000通道以上有线采集系统样机，为后续脑信号解码提供高质量数据来源。

2. **DIKWP驱动的脑信号编码-解码路径建模：**本方向聚焦脑信号向认知语义的转换机制及理论模型。研究内容包括：

• 脑信号多层特征表示：依据DIKWP架构，将脑信号的处理分为数据、信息、知识、智慧、意图五个层次。底层数据层提取原始信号的时间频率特征（如功率谱、相干性）；信息层进一步捕捉模式和结构（如特定脑区网络的同步模式）；知识层结合先验认知知识，识别信号所对应的认知过程或刺激类别；智慧层综合多源信息，推断出更高层次的心理状态或决策；意图层最终映射到用户的目的和意图表征。例如，对想象运动的脑电信号，数据层提取µ节律抑制特征，信息层识别运动相关脑区的连接，知识层判断这是“左手抬起”的意图类别，智慧层评估出用户想完成某种操作，意图层则确认用户目的（如拿取物品）。

• 脑信号语义解码算法：在上述表示基础上，研发能够自动完成从信号到语义标签映射的机器学习与推理算法。考虑到脑信号的非线性和动态性，将采用深度学习与符号推理相结合的方法：例如，构建多模态神经网络提取EEG、NIRS等数据特征，同时引入知识图谱存储关于脑功能解剖和任务语义的关系，将二者通过DIKWP模型接口衔接。在解码过程中，算法不仅输出简单的分类结果，还给出对应的语义解释路径（例如依据何种生理模式推断出何种认知状态），以提高结果的可解释性和可靠性。特别将研究实时动态解码技术，应对脑信号时变特征：采用滑动时间窗和序列模型（如LSTM、Transformer等）持续跟踪意图变化，实现对用户认知状态的动态更新和预测。

• 多模态与模态间耦合建模：针对同时获取的多源脑信号（如EEG+fNIRS、EEG+肌电等），建立模态间关系的联合解码模型。利用统计分析和深度融合网络，揭示不同信号之间的固有连接关系和耦合机理。例如，研究头皮电信号与血氧信号在认知负荷变化时的相关模式，或皮层局部场电位与表面EEG之间的映射关系。这样的模态融合有望克服单一信号的不确定性，提高解码的准确性和鲁棒性。最终构建统一的解码引擎，无论输入的是何种或组合模态数据，都能输出标准化的认知语义标记。这为多模态脑机接口应用奠定算法基础。

• 可验证的理论模型：在算法研发的同时，注重提炼脑信号认知解码的一般性理论框架。基于DIKWP的分层思想，提出可解释的数学模型，例如用信息论方法量化各层之间的信息传递效率，用图模型刻画知识与意图的推理路径。通过小规模可控实验验证模型假设，例如设计认知任务范式引发特定脑信号变化，检验模型对信号-认知对应的预测准确性。这一理论模型将为脑信号语义解码提供原理指导，并为系统性能提升提供依据。

3. 脑信号感知-认知-执行全流程接口构建：本方向面向脑-机-环境闭环系统的集成，实现脑信号从获取、解析到驱动外部响应的全流程架构设计，强调人工意识系统中“知识—意图—反馈”机制的融合。研究内容包括：

• 感知模块（Perception）：整合方向1的硬件成果，构建多模态脑信号感知单元。实现多通道EEG、NIRS等数据的同步采集和预处理，设计高效的伪迹消除和特征增强算法，实时提取关键神经信号模式。感知模块需具备事件检测功能，可在捕捉到显著脑状态变化或特定模式（如运动想象开始、注意力丧失等）时输出触发信号，为后续处理提供时序标记。

• 认知决策模块（Cognition）：即人工意识ACPU（人工意识处理单元），内置方向2所开发的DIKWP认知解码引擎和知识-意图推理模型。该模块接收感知模块的特征数据输入，在内部依照DIKWP语义层级进行推理运算，得出当前时刻用户的认知状态评估（如专注/分心、清醒/疲倦等）和意图判别（如想移动光标向左/向右，想表达“yes/no”）。认知模块具有元认知监控能力，可以评估解码结果的可信度并进行自我校正——例如，当解码结果不确定时，可请求感知模块获取更多数据或暂缓执行，从而提高系统决策的安全性。

• 执行与反馈模块（Action & Feedback）：负责将认知决策转化为外部动作或反馈刺激，实现双向交互。一方面，执行子模块根据用户意图生成对外部设备的控制命令，例如操纵机器人手臂、移动光标、选择文字等；另一方面，反馈子模块根据用户的当前脑状态和任务需求，对用户施加适当的刺激或提示，包括视觉/听觉提示、语言对话，或通过脑刺激接口直接调节大脑状态（如经颅电/磁/超声刺激）。特别地，在医学康复应用中，反馈模块可连接肌电刺激装置或康复机器人，对患者实施功能性电刺激或辅助运动。通过知识库与规则（来源于人工意识模型的知识层），反馈方式将智能适配用户需要，例如当检测到用户注意力下降，系统给予增强刺激提高觉醒度。

• 闭环控制策略与安全机制：设计整体闭环控制算法，协调感知-认知-执行三个模块的工作时序和信息流，使系统形成实时响应的循环。重点解决闭环控制的稳定性和延迟问题，优化信号处理和决策的时延，使感知到动作反馈的总延迟控制在可接受范围（如数百毫秒内），保障交互的即时性。此外，构建严谨的安全监控机制，防止错误解码导致不良后果：包括双重校验用户意图（必要时由系统与用户进行简单确认交互），设定系统触发动作的阈值条件，以及当检测到用户生理状态异常时立即中止刺激或控制动作等措施，确保闭环系统在各种情况下的安全可控。

• 原型系统集成与验证：将上述模块在实验室环境下集成，搭建闭环脑机接口系统原型。选取典型应用场景进行验证实验，例如：场景A：中风患者运动康复——让患者尝试通过意念控制外骨骼，系统实时解码其运动意图并驱动外骨骼，同时监测患者意识清醒程度并通过感觉刺激反馈促进行为；场景B：意念打字沟通——让运动障碍患者通过想象选择字符拼写单词，系统实时判别其意图并在屏幕上输出，每当用户专注度下降时语音助手给予提示鼓励。通过多轮实验，评估闭环系统在准确率、响应速度、用户体验等方面的性能指标，不断改进控制策略和参数，形成稳定的全流程交互系统。

4. **多模态脑电/脑成像/光学耦合系统协同设计：**本方向旨在将多种脑功能成像与信号记录手段进行协同设计，发挥多模态融合的优势，提升对脑认知状态的监测深度和精度。研究内容包括：

• EEG-fNIRS 双模态系统：设计集成化的EEG+fNIRS同步采集设备，实现对神经电活动与血氧动力学的同时监测。硬件上，优化EEG电极和近红外光源/探测器的布局，减少相互电磁和光学干扰；开发同步触发与时间校准模块，确保两种信号的时间对齐误差在毫秒级。算法上，研究EEG和fNIRS信号的融合解码方法，利用血氧变化提供的空间定位信息来佐证EEG的脑区来源，利用EEG的高时间分辨率来解析fNIRS变化的即时效应，实现比单一模态更高准确度的认知状态判别。特别针对儿童青少年等人群，应用双模态系统研究其脑智发育特征，提取发育阶段的动态神经连接模式和生物标记。

• EEG-成像-光刺激耦合：探索将EEG与新型脑成像技术（如功能超声成像fUS、光遗传学成像）和光刺激手段相结合的可能性。在动物模型上，尝试EEG与高分辨率的功能超声成像同步记录，以获取脑深部神经活动的精细图谱；开发匹配的信号处理算法，将fUS提供的深部脑区活动信息融入EEG解码中，突破传统EEG无法有效感知深层信号的限制。在有创或半有创条件下，引入光遗传学/光刺激接口，如使用光遗传探针刺激特定神经元群，同时记录EEG对全脑影响的反馈，以建立刺激-响应模型。这一系列研究将拓宽多模态系统的内涵，使之涵盖电-血氧-超声-光刺激等多维度，为脑机接口系统设计提供更丰富的感知和干预手段。

• 信号协同采集与校准算法：解决多模态信号在物理层面和数据层面的协同问题。包括：研制统一的多模态数据采集硬件主板，能够接口不同类型传感器模块，提供统一电源和时钟参考；开发跨模态的伪迹抑制和特征对齐算法，例如消除心跳、呼吸等对EEG和NIRS的共同干扰，利用模板匹配或独立成分分析分离各模态的特有成分；建立多模态数据集的校准标准，方便将不同受试者、不同设备采集的数据映射到同一参考框架下进行比较分析。通过协同设计与算法融合，确保多模态系统能够稳定、可靠、高效地工作，其输出的数据可以无缝地馈送给DIKWP解码引擎使用。

• 多模态协同作用验证：设计实验以验证多模态融合在复杂认知任务中的效用。例如，进行驾驶模拟实验，同时记录驾驶员的EEG和眼动、心率等，评估多源信号融合对驾驶员注意力分散检测的准确率提升；或者在脑-机协作游戏中，同时获取EEG和肌电，验证融合解码能否更准确地识别玩家意图。通过这些验证，优化多模态协同系统的设计，为后续应用提供依据。

5. 基于DIKWP结构的认知-脑机接口平台开发：本方向综合前述所有研发成果，搭建一个面向实际应用的认知型脑机接口平台。研究内容包括：

• 软硬件系统架构设计：按照模块化、可扩展原则，设计完整的平台架构。硬件方面，以方向1和方向4的设备为基础，包括脑信号采集帽/头盔、信号调理与传输模块、可穿戴刺激反馈模块等，构成脑机交互终端；再加上后端计算设备或嵌入式处理器（如集成ACPU的主控单元）。软件方面，开发核心的BCI操作系统或中间件，封装各类设备驱动、数据通信接口和算法库，提供统一的任务管理与资源调度。该操作系统将内嵌DIKWP认知架构，使得平台具备人工意识模型支持的语义处理能力。通过软硬件协同设计，保证系统整体的实时性、安全性和容错性。

• 医疗场景适配与验证：针对医疗辅具和神经康复应用，对平台进行定制开发和测试。例如，开发面向运动功能康复的子系统，包括运动想象训练应用、外骨骼接口、康复评估工具等，实现对中风或脊髓损伤患者的训练辅助；开发面向意识障碍患者的沟通辅助子系统，包括基于脑电的简易选字拼词界面、视觉诱发电位(VEP)意识检测工具等，帮助“锁闭综合征”患者实现基本意愿表达。在真实临床环境中，与合作医院一起开展临床前试验，验证系统对改善患者功能和沟通的有效性、安全性和稳定性。根据医学专家和患者反馈，不断完善硬件的人体工学设计和软件的人机界面友好性，为将来医疗器械注册打好基础。

• 类脑计算场景适配与验证：面向脑科学研究和类脑智能领域，对平台进行拓展应用。例如，将平台用于脑机混合智能实验：让健康受试者佩戴设备参与复杂任务（如联合人脑与AI进行图像识别），研究人脑信号与AI决策的融合机制；或者将平台连接神经形态芯片，实时获取芯片运算时的人脑反应，用于调试和改进类脑计算模型。开发支持脑科学研究者使用的平台接口，比如提供灵活的编程工具和数据记录分析模块，方便科研人员利用本平台开展各类脑认知实验。通过这些适配，证明平台不仅能服务于具体应用，还能作为科研工具加速脑机结合的基础研究，并为未来脑智融合技术的出现做好储备。

• **安全性与法规符合性设计：**在平台开发全过程中，严格遵循人体试验伦理和医疗器械相关法规要求。制定完善的数据安全和隐私保护策略，采用数据加密、匿名化等技术保障受试者隐私。对于植入或电刺激等环节，与医学专家共同设定安全参数阈值，建立紧急制动机制，确保不发生严重不良事件。准备产品注册所需的技术文档和测试报告，力求平台核心模块通过医疗设备认证标准测试（如生物相容性、电磁兼容、软件安全等级等）。这些工作将为项目成果向临床和产业转化扫清障碍，确保平台推广应用的合规性和可信赖性。

上述五个研究方向相互关联、循序渐进：方向1提供高质量的数据源，方向2赋予数据以语义解读能力，方向3将解读融入闭环控制，方向4扩展系统感知维度，方向5统筹集成实现应用落地。通过技术路线图的实施，本项目将形成从基础器件到系统平台的完整创新链条，全面回应“脑信号记录技术研究”指南的要求，实现我国在该领域的跨越式发展。

可行性分析

本项目由段玉聪教授领衔申报，依托其团队在脑认知建模和人工智能领域的深厚研究基础，具备圆满完成研究任务的可行性。

1. 项目负责人及团队优势：段玉聪教授是国际知名的认知计算与人工智能专家，现任国际先进技术与工程院院士、美国国家人工智能科学院通讯院士，并担任世界人工意识协会理事长等职务。他长期专注于人工智能基础理论和认知模型的研究，提出的DIKWP人工意识模型在学术界产生广泛影响，被视为AI认知体系的重要创新突破。段教授及其团队拥有跨学科的知识背景，汇集了人工智能、认知科学、生物医学工程等领域的人才，多人具有博士学位和海外科研经验。其中，既有精通机器学习和大数据分析的算法专家，也有擅长脑电信号处理和硬件开发的工程人才。这种多学科交叉团队为项目顺利实施提供了有力保障。

2. 前期相关研究基础：在脑-认知建模方面，段教授团队已开展了系列研究工作。例如，在人工意识方向上，团队构建了基于DIKWP模型的语义操作系统原型，将复杂AI决策过程分解为数据、信息、知识、智慧、意图五个可监控环节，为AI决策的可解释性提供了新方案。这些研究为将DIKWP模型应用于脑信号解码奠定了概念和技术基础。团队还积极探索脑机接口相关研究，已取得初步成果：包括利用机器学习对EEG信号进行情绪和认知负荷识别的实验，成功实现对受试者疲劳程度的实时监测；与某医疗机构合作开展了基于脑电的意识障碍患者交流研究，初步验证了特定脑电模式在表达“是/否”意念中的可行性。这些前期研究成果和经验表明，本团队对脑信号采集和解码具有一定的认识和技术积累，为本项目的目标实现提供了支撑。

3. 技术与条件储备：本项目依托的研究单位具备完善的科研条件。团队建有专业的认知神经工程实验室，配置有高密度64/128导联脑电采集系统、功能近红外成像设备、脑电同步刺激设备等仪器，可满足多模态数据采集实验需求。此外，还有配套的电子设计与加工实验室，可进行柔性电极、微电子电路的设计和封装制作。团队在研究单位内主导开发的高性能计算平台，可用于大规模脑信号数据的存储和深度学习训练，加速算法研发。项目组与多家医院和康复中心建立了合作渠道，可获取临床实验志愿者和宝贵的脑电/神经影像数据。在知识产权方面，段教授团队已拥有一系列相关发明专利（总计114项授权专利覆盖认知模型、人工意识系统、人机交互等技术），其中多项专利可直接用于本项目，例如柔性脑机接口电极设计、基于DIKWP的人工意识处理单元架构等。这些专利技术将为项目研发提供独有的技术来源，并有助于形成自主可控的核心技术链。

**4. 项目实施方案的可行性：**从任务分解和时间进度来看，本项目分为理论、算法、器件、系统、应用五个方向同步推进，彼此形成有机衔接。各方向均由经验丰富的科研骨干负责，且已有相应预研基础：如硬件方向已有柔性电极初步样品和工艺路线，算法方向已有脑电解码初版模型，闭环系统方向在先导项目中完成了简单人机回路实验。这些预研工作验证了关键技术的可行性，大大降低了项目实施风险。项目计划中的里程碑节点清晰可行：例如，预期在第1-2年完成硬件样机研制、第3年完成解码算法和闭环系统集成、第4年开展应用验证和优化、第5年实现系统定型与推广准备。各阶段都有明确的考核指标，团队也具备按期达成的信心和措施。特别是项目在研发过程中将充分利用团队人工智能方面的优势，借助仿真和数字孪生技术对部分复杂系统进行模拟验证，加快研发迭代。总体而言，无论是团队人才、科研基础，还是实验条件、技术储备，本项目均具备优越的可行性条件，能够确保预期目标的实现。

阶段性成果与考核指标

为保障项目按期产出高质量成果，特制定分阶段的目标成果和量化考核指标如下：

• （1）高通道数脑信号采集系统：研制出新型高密度脑电采集设备和/或植入式微电极系统。考核指标包括：无创脑电采集帽集成电极通道数≥256路（相比传统提升4倍以上），单通道信号噪声≤5 μV，支持无线数据传输且带宽≥10 Mbps；若涉及植入式原型，则植入电极通道数达到128～1000通道级别，单电极线宽<10微米，实现单神经元电位的记录。系统需通过基本的生物相容性和安全测试，输出信号质量（信噪比、阻抗稳定性）达到实验室标准。

• （2）多模态脑机接口协同平台：搭建完成整合EEG、NIRS等至少两种以上模态的BCI系统平台。其硬件包括同步采集和刺激设备，软件包括多模态数据融合与实时处理框架。考核指标：双模态系统在认知任务实验中相较单模态解码准确率提升>20%，能够同时记录脑电与血氧信号且时间同步误差<10 ms；系统延迟（从信号产生到反馈）控制在200 ms以内，满足实时交互要求；平台对外提供标准数据接口，支持至少10名受试者的平行实验，稳定运行时间≥1小时无明显漂移。

• （3）DIKWP认知解码引擎：开发完成基于DIKWP模型的脑信号解码软件引擎，包含训练好的解码算法库和语义分析模块。考核指标：引擎可识别至少3种典型认知意图（如运动想象、选择“Yes/No”意念、专注/放松状态），在实验场景下解码准确率≥80%；输出结果包含语义标签及简要解释路径，实现初步可解释性。引擎性能满足准实时要求（单次解码运算耗时<100 ms），可无缝嵌入脑机接口操作系统。项目后期将发布解码引擎的测试版供同行试用评估，并在实际应用中验证其通用性。

• （4）人工意识驱动反馈模块：研制出具备人工意识决策能力的反馈控制子系统，包括ACPU（人工意识处理单元）及与外设/刺激的接口。考核指标：模块能够根据DIKWP解码引擎输出的用户状态，在100 ms内生成适当反馈策略（如发出控制指令或调整刺激参数）；具备元认知监控功能，在解码置信度低于阈值时自动调节输出或请求人工介入，避免重大误判；在闭环实验中证明该模块可以改善人机交互效果，例如提升BCI任务成功率或缩短用户学习时间相对无反馈情形>15%。模块硬件控制接口兼容至少2种外部设备（如电刺激器和机械臂），在脑机闭环实验中运行可靠，无安全事故。

• （5）应用示范系统及评价：基于上述成果，分别面向医疗康复和智能控制领域构建两个示范应用系统，并通过第三方测试评估其性能。具体包括：①医疗辅助示范：如中风康复脑机接口系统，帮助患者实现特定肢体运动意图的辅助执行；锁闭综合征患者意念交流系统，实现至少每分钟5个字的脑控输入速度。考核指标：经10例以上患者试用，系统有效实现预期功能，患者运动功能评定或交流效率相比基线提高明显（例如康复训练组肌力提升优于对照组20%以上）；无任何严重不良事件报告。②人机智能控制示范：如意念遥控无人机/机器人的系统，健全受试者经过短时间训练可用脑意念控制设备完成指定任务。考核指标：5名以上体验者成功操控机器人完成指定操作，平均正确率≥90%，主观评价系统响应自然、交互体验良好。通过这些示范验证，项目成果将在实战环境中得到检验，其技术指标满足指南要求并达到国际先进水平。

上述阶段性成果将按里程碑节点提交详细报告和成果实物/软件，经由专家组根据考核指标进行评估。所有关键技术指标均需达到或部分超出国家重点研发计划指南要求，从而确保项目整体目标的高质量实现。

应用示范与推广路径

本项目的成果具有广泛的应用前景和推广价值，拟通过精心规划的示范应用和产业转化路径，将研究成果落地惠及社会。

**1. 医疗领域应用示范：**项目成果首先将在脑疾病诊疗和神经康复中开展示范。计划与大型三甲医院和康复中心合作，选择以下典型应用场景进行验证：

• 脑疾病诊疗辅助：针对癫痫、抑郁、自闭症等脑功能异常疾病，利用本项目研制的多模态脑信号采集与分析平台，开展辅助诊断和疗效监测。比如，在癫痫患者中应用高密度EEG采集和DIKWP解码算法，实现癫痫发作的自动检测与预测预警；在抑郁症患者中，通过脑电与近红外信号监测其情绪相关脑活动，为药物治疗效果评估提供客观依据。这些示范将验证本系统在临床监测和决策支持方面的价值，提高疾病诊疗的精准度。

• 神经康复与辅具：在中风偏瘫患者康复中，部署脑控外骨骼训练系统，患者戴上项目开发的脑机接口设备，通过想象肢体运动来驱动外骨骼完成相应动作，从而进行康复训练。系统实时评估患者的运动意图和专注度，给予适当的感觉反馈，增强大脑可塑性促进恢复。同时，在脊髓损伤患者中试用脑机接口轮椅，使高位截瘫者能够用意念控制轮椅移动，提升生活自理能力。这些辅助器械的示范应用，将为残障人士提供全新复健手段，大幅改善生活质量。

为推动医疗示范的落地，项目团队将协助合作医院开展必要的伦理审查和临床试验备案。在示范过程中收集用户和临床反馈，进一步优化系统的人机界面和算法性能，完善使用指南和培训材料。通过在医疗行业的成功示范，奠定产品化的医学可信度，为后续推广提供权威案例支持。

2. 类脑智能与人机交互示范：项目成果还将在更广泛的人机智能交互领域进行推广。我们计划构建脑智融合交互实验室，面向科研和公众展示以下应用：

• 类脑认知接口：将本项目的平台接入智能家居或办公环境中，打造“意念控制”示范空间。用户佩戴脑机接口设备即可执行诸如用脑意念操控智能音箱播放音乐、用注意力集中程度调节室内照明亮度等操作。这种场景展示让公众直观感受脑机交互的便捷与神奇，推动其在智慧生活领域的应用。

• 沉浸式娱乐与教育：与游戏开发公司合作，开发基于脑信号的VR游戏或训练应用。例如，设计一款脑控VR游戏，玩家通过冥想或专注来驱动游戏角色行动，DIKWP解码引擎实时判断玩家的情绪与意图调整游戏难度，提升沉浸感和交互体验。又如开发注意力训练软件，利用脑反馈引导青少年增强专注力。这些应用将在娱乐和教育市场验证本项目技术的吸引力，培育大众需求。

• 工业及特殊行业：探索脑机接口在特定行业的应用，如通信领域利用脑信号进行快速输入以提高操作效率，在航空航天或军事领域试验飞行员/操作员借助脑机接口提升操控精度和应变速度等。这类高端示范有助于争取相关部门和企业的兴趣与投资，实现技术在关键领域的前瞻布局。

**3. 推广与产业转化路径：**为实现项目成果的长期可持续发展，我们制定了明确的推广与商业化路线：

• 专利与标准：对项目研发的核心技术及时申请国内外专利布局，巩固自主知识产权。目前段教授团队已构建了完备的DIKWP相关专利池，本项目的新成果也将纳入专利保护范围。同时，积极参与国内脑机接口技术标准和伦理规范的制定，将项目积累的方法和指标纳入行业标准，提升话语权和影响力。

• 产品化与公司孵化：在项目后期，遴选技术成熟度高、有明确市场需求的成果开展产品化工作。计划成立专门的高科技创业公司或联合现有产业伙伴，推进脑机接口采集设备、认知解码软件套件、脑控康复系统等产品的工程化和生产。利用团队在人工智能领域的产业联系，寻求风险投资和产业资金支持，加速产品面市。预计项目成果在医疗康复设备、智能可穿戴、教育娱乐软件等市场均有产业化潜力，可形成新的经济增长点。

• 培训与生态构建：通过本项目的实施，将培养一批掌握脑机接口和人工智能交叉技术的复合型人才，包括博士后、博士生和青年工程师。这些人才将成为国内相关领域的中坚力量。项目团队也将举办研讨会、开发者大赛等活动，建立脑机接口开发者社区，开放部分非敏感数据和接口，鼓励社会创新力量基于我们的平台进行二次开发，共同丰富应用生态。

• 政府与公众宣传：加强与政府主管部门的沟通，汇报项目阶段成果，争取纳入更大范围的科技计划或应用示范工程。同时通过主流媒体和科普活动向公众宣传脑机接口及人工意识的意义，消除大众对新技术的疑虑，营造良好的社会接纳氛围。尤其针对医疗用户群体和特殊障碍人群，注重宣传实际案例和效果，增强他们对本技术的信心和期待。

通过以上多层次、多渠道的推广路径，本项目的研究成果将不仅停留在实验室原型阶段，而且能够走向实际应用，逐步形成产业化能力。展望未来，基于DIKWP模型与人工意识的脑机交互技术有望成为我国在脑科学与智能技术融合领域的标志性成果，助力抢占国际创新制高点。我们相信，在国家重点研发计划的支持下，本项目将实现预期目标，并为人类认识大脑、改造生活做出开创性贡献。