只需“想一想”，机械臂就能抓取目标；注意力下降时，系统可以主动预警；无人机编队还能根据脑电意图完成协同控制——这些原本属于未来的场景，正在脑机接口技术中逐步实现。

解码脑机接口奥秘，驱动智能交互未来

西北工业大学人工智能学院神经信息团队：面向脑机接口与人机融合智能前沿的硬核创新力量。脑机接口是连接人脑、人工智能与智能装备的重要桥梁。它让机器能够感知人的状态、理解人的意图，并进一步实现智能交互与闭环控制。

央视经济频道《经济信息联播》在世界机器人大会报道NI团队的脑机接口创新成果

人民日报专访报道脑机协同机器人任务管理、脑机结合的驾驶员分心监测和预警

在西北工业大学人工智能学院，神经信息团队长期聚焦脑科学、人工智能与无人系统交叉研究，依托“三航”特色优势，持续推进脑机接口与神经智能创新。

核心研究：从脑信号到智能装备，让脑机接口真正可用

脑机接口看起来像是“想一想就能控制机器”，但真正实现起来并不容易。脑电信号十分微弱，容易受到噪声干扰；不同个体之间差异明显，模型泛化困难；在机器人、无人机、无人车等真实装备中，还需要满足实时性、稳定性和安全性的要求。围绕这些关键难题，神经信息团队长期开展脑机接口核心技术攻关，重点解决三个问题：如何让脑信号更强，如何让机器解码更准，如何让脑机接口真正用于智能装备。

让脑信号更强：从源头提升可解码特征

脑机接口的第一步，是获得稳定、清晰、可识别的脑信号。然而，脑电信号本身非常微弱，容易受到环境噪声、个体差异和任务状态变化的影响。为了解决这一问题，团队从脑信号产生机制和任务设计入手，通过范式创新提升脑电特征的强度与可分性，为意图识别、情绪识别和认知状态监测提供支撑。

让意图解码更准：面向复杂脑电信号开展算法创新

脑电信号具有非平稳、低信噪比和个体差异大的特点，如何从复杂信号中准确识别人的意图和状态，是脑机接口研究的核心难点。团队围绕脑电信号处理和智能解码方法开展持续攻关，探索更高效的信号增强、特征提取和模式识别方法，提升脑控指令识别、认知状态检测的准确率与鲁棒性，为脑机接口系统的可靠交互提供算法支撑。

让技术真正用起来：面向智能装备开展实用化探索

在关键方法研究基础上，团队进一步面向智能装备和无人系统开展应用验证，通过脑机融合的一体化控制提升脑机接口系统的控制效率与灵活性，推动相关技术从实验室走向真实任务场景。

脑控机械臂、脑控无人机编队

脑控机器人小车、驾驶员状态检测

注意力监测、情绪识别

神经影像与神经调控：从脑网络出发，服务精准神经干预

除脑电信号分析和智能控制外，团队还面向神经调控、脑影像分析和脑疾病机制研究开展交叉探索。通过神经影像、脑连接组分析和人工智能算法，团队研究脑网络异常模式、神经环路机制和调控靶点定位，为精准化神经干预提供支持。

成果亮眼：从实验室走向真实场景

多年来，团队坚持面向国家重大需求和国际科技前沿，形成了一批具有代表性的创新成果，率先实现了脑机融合无人机、无人车、机器人等智能系统的研发与应用，推动“意念控制”从概念走向现实。相关成果已在无人集群路径规划、车辆避障、目标识别等场景中应用，展现出良好的实用价值和推广前景。

相关成果受到央视、人民日报、科技日报、中国科学报、中新社、陕西日报等 20 余家国家级和省级媒体报道。

面向未来：让脑机接口赋能智能时代

未来，团队将继续立足国家重大需求和世界科技前沿，围绕脑科学与人工智能交叉前沿持续攻关，努力建设具有西工大特色的脑机接口与人机融合智能创新团队。

（文/图：神经信息研究中心 审核：徐晓峰）