电刺激与脑机接口同时运行：新滤波方法让解码准确率保持在76%
在经颅交流电刺激（tACS）开启的同时做运动想象脑机接口，刺激产生的伪迹会盖住脑电节律，让解码掉到接近瞎猜的水平。14名健康参与者的对照测试显示，把空谱分解与波束成形组合起来的实时空间滤波流水线，在刺激期间把准确率保持在76 ± 9%，而标准拉普拉斯滤波只有58 ± 9%。这意味着闭环的「边刺激边读脑」在信号层面已经可行，但能否真正提升脑机接口表现、或带来神经可塑性变化，论文明确留给了后续研究。
2026 年 9 月
ANT Neuro与optohive合作，联合开发脑电与近红外同步采集混合帽
德国脑电设备商ANT Neuro于2026年9月1日宣布与瑞士fNIRS系统开发商optohive AG建立战略合作。据ANT Neuro公告，optohive的HiveOne功能近红外光谱系统将通过ANT Neuro在各地区的销售与技术支持团队提供给其服务近30年的科研用户。合作不止于分销，双方同意联合开发一套脑电与fNIRS联合记录方案，把ANT Neuro的eego脑电技术与HiveOne装进同一顶混合帽，两路数据经Lab Streaming Layer同步。公告称，optohive成立于2025年，是苏黎世联邦理工学院的衍生公司。
2026 年 8 月
运动代替闪烁刺激，新型脑机接口四目标准确率85.67%
脑启发脑机接口：低功耗闭环神经技术的新框架
神经形态计算与脑机接口的结合，正催生一类更省电、更小巧、能闭环工作的神经技术。一篇近日发表于《npj Biomedical Innovations》的综述提出“脑启发脑机接口”（BI-BCIs）框架，将神经形态计算与脑机接口统一起来，目标是实现低功耗、闭环和小型化的神经技术。该框架有望推动神经假体和神经调控系统的发展，为治疗神经系统疾病提供新思路。综述由来自奥胡斯大学、斯坦福大学、南丹麦大学、热那亚大学、于利希研究中心和亚琛工业大学的研究人员共同撰写，于2026年8月20日发表。
斯坦福教授因视网膜植入体获美国国防健康局奖项
P300脑机接口走进课堂：格拉纳达大学用脑电读出学生默想的数字
仿树突分级结构让电极贴近神经组织，可缩小电极与神经元形态差
研究者提出一种仿树突分级结构的有机生物电子界面，用于与神经元整合。作者指出，脑机接口依赖活体神经元与人工材料之间紧密的电学通讯，而常规电极结构与神经组织在形态上差异明显，限制了细胞与电极的稳定耦合和长期记录；导电聚合物与微结构界面此前各自改善了神经电极的电化学与生物学性质。该研究为预印本，尚未经过同行评审，其提出的界面结构能否真正改善长期耦合稳定性有待验证。
2026 年 7 月
事件驱动解码瞄准假肢功耗瓶颈，性能超经典脉冲网络
一项预印本研究提出一种基于事件的神经解码方法用于神经假肢运动控制。研究指出，现代假肢虽由深度神经网络驱动，但高延迟、高能耗与空间需求限制了其普及：有线连接限制患者活动，无线连接又限制可传输的信息量；脉冲神经网络虽支持压缩通信与低功耗推理，但任务性能常落后于最先进深度学习模型。该研究提出的事件型门控循环单元以分级脉冲生成稀疏通信模式，在任务性能上超过经典脉冲神经网络，并配合高效训练方法与稀疏推理，为设备端神经解码提供新机会，有助于在延迟、能耗与空间受限的情况下部署假肢控制。该研究为预印本，尚未经过同行评审。
被动式脑机接口结合眼动实时解码VR交互意图
研究者结合脑电被动式脑机接口与眼动追踪，在动态VR游戏中实时解码用户的交互意图，在线闭环阶段准确率达69.64%。
脑磁图加深度学习解码听觉与视觉想象，视觉任务准确率超七成
研究团队让18名右利手参与者分别想象声音和画面，同时用脑磁图记录脑信号，再比较卷积神经网络与线性逻辑回归两种解码模型。卷积神经网络在两个任务上都高于随机水平，视觉想象的准确率超过70%。更值得注意的是，即使只用与当前任务无关的皮层区域训练，模型仍能显著解码，说明想象内容并非局限于单一感觉区，而是分布在有重叠的神经网络里。这为把听觉与视觉信息一起纳入脑机接口解码提供了实验依据。
2026 年 6 月
硅胶与聚酰亚胺做成混合脑电阵列，功能映射与深部记录一网打通
该研究2026年6月12日发表于《Cell Reports Methods》，提出整合硅弹性体与聚酰亚胺薄膜优点的高密度微皮层脑电阵列，用于跨尺度脑活动研究。硅弹性体提供光学透明性并允许皮层内阵列反复穿透，聚酰亚胺实现精细光刻图形定义，两者结合可进行高通量功能映射定位靶点，并植入皮层内阵列进行密集局部采样。研究在大鼠、猫和绒猴上演示了功能映射，据此指导多区域分层记录，并演示了局部与前馈光遗传刺激以考察皮层间相互作用。研究者认为该混合微阵列是系统神经科学的有效工具。
2026 年 1 月
把脑机接口按用户目标重新组织，学者称比读取运动皮层更直观
一组来自德国、荷兰与日本的研究者在观点文章中提出，脑机接口的设计范式应当转向意念运动理论。作者称，脑机接口研究在技术上进展显著，但适用范围仍然有限，通常依赖运动皮层与视觉皮层信号，且只覆盖有限的患者人群。意念运动理论把自主行动理解为由内部表征的感觉结果所驱动，作者认为这一长期未被充分利用的框架，为下一代脑机接口提供了有原则的依据，能够更贴近大脑本身的意图与动作规划结构。作者主张，把脑机接口重新围绕行动的目的，也就是用户目标与预期效果来组织，可以走出一条更直观、更具普适性、也更易扩展的路径。作者称，神经记录技术与基于人工智能的感觉表征解码近年取得进展，使这一转向变得可行且正当其时，有助于化解脑机接口设计中易用性与普适性方面的难题。
2025 年 9 月
Neuropixels Ultra把位点间距缩至6微米，神经元检出量提高两倍以上
《Neuron》发表Neuropixels Ultra探针研究。新探针采用5微米见方的记录位点，中心间距为6微米，共有6144个位点，可同时读取384个通道。在小鼠视觉皮层实验中，神经元检出量提高两倍以上。更高空间分辨率还帮助研究人员区分轴突与胞体信号，并改善三类皮层中间神经元的分类。研究主要是动物实验，没有报告同步记录1万个神经元。