诚征投稿 | 聚焦 AI 驱动脑机接口，共探智能人机交互新未来

以下文章来源于BSA进展，作者BSA编辑部

脑机接口（BCI）技术正打破传统交互边界，通过搭建神经活动与外部系统的直接通信桥梁，重塑人机交互的核心形态。随着信号采集、自适应算法的持续突破，以及人工智能（AI）增强解码技术的深度赋能，BCI已从实验室探索稳步走向医疗健康、神经康复、工业4.0等实际应用场景。为汇聚该领域前沿研究成果，促进跨学科交流合作，本刊特策划 “AI 驱动脑机接口在智能人机交互中的进展” 专题，现面向全球诚征优质稿件，期待与您共同推动下一代人机交互技术革新！

特刊背景

现代脑机接口依托脑电图（EEG）、皮层脑电图（ECoG）及新兴传感技术，实现高保真脑信号捕获。深度学习与Transformer模型的融入，进一步优化了噪声抑制、特征提取与实时意图预测能力，让系统可动态适配用户状态，为假肢控制、机器人平台操作、沉浸式环境交互等个性化应用提供可能。

人工智能在BCI技术演进中扮演关键角色：机器学习与认知计算框架支撑闭环 BCI系统通过用户反馈持续学习，提升交互精度并缩短训练周期；技术应用已从运动控制拓展至情绪识别、认知负荷监测、神经系统疾病预测建模等领域，覆盖瘫痪辅助技术、自适应神经康复、协作机器人智能接口、手术自动化等多元场景。当前，BCI与信息物理系统、云端AI架构的融合，正加速技术规模化与互操作性提升，而BCI与人机智能交互的跨领域创新，更催生了贴合用户偏好、情绪状态与工作负荷的直觉化、透明化、以用户为中心的交互接口。

尽管成果显著，该领域仍需跨学科力量协同突破。本特刊旨在搭建高水平学术交流平台，汇聚信号处理、算法开发、应用落地等方向的创新成果，推动脑智能与人工智能的深度融合。

特刊关键词

脑机接口（BCI）、人机交互（HMI）、人工智能（AI）、认知状态监测、神经康复、自适应系统、深度学习、伦理神经技术

征稿范围（包括但不限于）

1

脑机接口的AI增强信号解码技术

2

基于认知状态监测的自适应人机交互

3

脑机接口在神经康复与辅助机器人中的应用

4

人工智能集成脑机接口系统的伦理与监管框架

5

多模态脑机接口系统：融合神经、生理与行为数据

6

面向神经系统疾病的AI驱动预测建模

客座编辑团队

Prof. Tzyy-Ping Jung,   University of California San Diego

Prof. Siddharth Siddharth, Plaksha University

Prof. Chun-Ling Lin, National Taipei University of Technology

Prof. Feng Wan, University of Macau

重要时间节点

投稿系统开放日期：

2025 年 12 月 1 日

最终投稿截止日期：

2026 年 7 月 31 日

投稿链接

https://mc03.manuscriptcentral.com/brainsa

（投稿时，请选择“Special Issue”——“AI-Powered BCIs”）

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