【本翼资本】全球脑科技发展趋势专题研究

前  言

脑科学应用可以分为三大阶段：第一阶段，脑状态的精准测量；第二阶段，思维阅读，脑机接口的商用化；第三阶段，思维永续或人机合一。当前，全球脑科技商用能力处于第一阶段的孕育期。

脑科技技术发展趋势篇

脑科学研究是一门综合性科学，从研究方法来看涉及神经学、解剖学、心理学、数学等各类学科知识；从研究目的来看可以分为基础研究及应用级研究；从研究进展来看，由于人类大脑的复杂性及研究技术的限制仍处于缓慢发展的状态。

脑科学的商用发展可以分为三个阶段：脑状态精准测量—思维阅读—思维永续，属于应用级研究，即通过解读大脑活动开发相关应用，但不探究其生成原理，例如现在市面上的脑电传感设备，通过采集分析脑电信号实时监测用户的脑状态。我们现在仍处于商用的第一阶段，目前只能量化解读部分脑状态指标。脑科学基础研究则主要集中于探索大脑的硬件组成，研究各类神经元功能及信息传导机制，希望能绘制出完善的大脑图谱。总的来说脑科学研究成果一定程度上决定了现代医学、生物科学、人工智能这些国家级发展战略能否实现重大突破，其重要性不言而喻。

但纵观国内外关于脑科学的研究现状，都还处于相对初级的阶段，1981-2014年，从专利申请的数量和质量来看，美国共计申请和授予专利1345和1129件，在全球稳居领先地位。对比之下，中国的专利申请和授予数量虽仅次于美国，分别为305和173件，但核心专利技术仅有2件，大大低于美国（373件）、法国（12）、加拿大（12）、德国（9）、韩国（8）和日本（7）。虽然当今世界各国争相布局人脑科学，但大部分属于基础学科研究，距市场化应用需要较长的时间。

1脑科学基础研究

人脑是由神经细胞组成，其数量约为140亿~160亿个。细胞与细胞的连接点称为突触，人脑大约有1015个突触，它们相当于电路上的开关、一个神经细胞约有1000~3000个突触，能接收来自3000~10000个其他神经细胞的信息，如果将这些神经细胞依据一定的方式组合起来，相当于1600万册藏书量大型图书馆的50倍。大脑是一个细胞王国，每一个活着的细胞都进行生物电活动，都是一台小小的发电机，如果把这些电活动收集起来，可以点燃一盏8W的灯泡，它是生命永不停歇的航标灯。毋庸置疑，认识脑是脑科学研究的基础，我们认为认识脑包含三个部分：首先是硬件层，理解大脑的生理构造；其次是介质层，理解大脑的运作状态包括血流动态、神经元信息交换过程等；最后是软件层，理解大脑活动产生信号的含义，解读大脑的“语言”。硬件层和介质层的研究属于脑科学的基础研究，软件层属于脑科学的应用级研究。通俗来说，我们可以把大脑类比为一台超级计算机，首先需要知道这台计算机的硬件组成包括CPU、GPU、内存以及各种电路结构，好比人脑的硬件层；其次，我们需要知道其中的各个部件的运作状态，如何实现交互、传递信息，好比人脑的介质层；最后我们需要理解计算机内部传递的信息的含义，并且能实现其内部信号与我们理解的语言的自由转换，好比人脑的软件层。基于对软件层的理解我们可以设计出操作系统、游戏等各类电脑软件，让这台超级计算机真正发挥作用。综合来看，我们现在的科研水平仅仅处于认识脑的初级阶段。

基础研究中包括硬件层研究和介质层研究，硬件层研究主要运用解剖学方法，介质层研究主要运用脑成像方法。解剖学是脑科学研究最基本的知识和手段，通过脑组织切片、细胞染色示踪，观察大脑详细的生理结构并追踪其中的神经网络走向，例如可以直接观察特定神经元的位置数量和相互之间的连接情况，据此导出它们的工作机制。硬件层的研究成果是其他层级研究的验证标准，为神经科学、心理学相关问题或猜想提供了检验手段。然而解剖学方法最大的局限性是只能观察到死亡的大脑而不能得知大脑的运作状态，这就需要现代脑成像技术实现在被观测者保持清醒状态下的脑活动检测，目前比较常见的检测手段有功能性核磁共振（fMRI）、正电子发射断层显像（PET）、功能性近红外光谱技术（fNIRS）等。脑成像技术不仅可以观察大脑运转时各区域血流、血氧饱和度情况，还能观察特定神经元的活动情况，以此为基础分析大脑输入输出信息的过程并划分出大脑的功能区域。

脑组织切片、脑损伤研究（解剖研究中风、癫痫等特定患者的大脑）、基础的电生理学以及低解析度的脑成像技术组成了20世纪人类研究大脑的主要方法。然而通过这些方法来研究大脑的难度无异于用放大镜观察细胞结构，脑科学研究的进度远远落后于物理学、机械自动化、计算机科学等学科的发展。事实上目前广泛使用的技术例如单细胞测序、钙离子功能成像、光遗传学等等都是近二十年内发明，近五到十年才开始广泛应用的，研究方法的进步促使脑科学基础研究在21世纪飞速发展。

2脑科学商用发展的三大阶段

脑科学应用级研究与基础研究存在相互依存、相互促进的关系，更偏向于实现商业化应用。我们认为脑科学商用的发展将迎来三波浪潮，第一波是实现脑状态的精准测量；第二波是实现人脑的思维阅读；第三波最终可以让人类思维永续。同时，基础研究将贯穿这三个阶段为其提供理论基础及载体，并会影响其研究进度。

（1）第一阶段：脑状态精准测量

脑状态指标的精准测量、解读是脑科学商用发展的第一阶段，其技术实现过程包括大脑活动信号的接收、处理、分析、解读四个部分。大脑活动的主要信号输出方式是脑生物电，最早由卡顿在1875年发现。1974年艾迪首次证明用与脑电波相似的电刺激可以在动物脑中引起神经细胞的功能变化。脑电波不是一种纯粹的被动现象，而是可以主动地在神经元间引起兴奋活动的积极因素。

脑电活动在生理学上被分为4种常见的类型：α波：频率在8~13Hz，表示人脑处于安静平和状态，脑愈是安逸，α活动愈强；β波：频率在13.5~30Hz，表示大脑处在警觉兴奋状态，脑愈是专注，β活动愈强；θ波：频率在4~7Hz，表示大脑处于深层思维和灵感思维状态，脑愈是自由创造，θ活动愈强；δ波：频率在0.5~3Hz，表示大脑处在无梦深睡状态，睡眠越深，频率越慢。这四种波形只是对脑电波反馈信息的粗略划分，所得出的结果具有普适性但不具有针对性。然而现阶段却出现了许多基于监测这四类波形的民用脑电传感设备，宣称能实现脑状态的实时监控，并可应用于改善睡眠、教育等领域。我们认为这类产品属于脑科学应用在民用领域极其早期的尝试，几乎不具备实质性解决问题的能力，第一阶段的应用将主要落地于医疗领域。

医疗领域常用的脑状态检测方法比较：

人脑的检测方法可以分成两大类，一类是直接读取大脑活动产生的脑电与脑磁图，另一类是检测大脑各功能状态是否正常运行的功能性测试方法。

如果以CPU做类比，前一类方法属于直接尝试读取内部线路的电位信息以探查CPU所传输的具体信息，判断其是否正常工作；后一类方法则是基于影像的方法，将CPU开盖或者将其置于X光下，看内部电路和部件是否存在短路、断路、漏焊等物理缺陷，通过定位具体功能区域找到问题点，再辅以针对性的治疗。脑电图是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。脑电信号中包含了大量的生理与疾病信息,在临床医学方面,脑电信号处理不仅可为某些脑疾病提供诊断依据,而且还为某些脑疾病提供了有效的治疗手段。

基于脑电波的脑波测试设备，具有测试方便，设备价格便宜，能够24小时连续监测等优点，已经广泛应用于脑医疗相关领域的病情诊断、手术麻醉状态监测、术后康复状态监测等。例如癫痫诊断，由于癫痫在发作时脑电图可以准确地记录出散在性慢波、棘波或不规则棘波，检查十分准确，且脑电图对抗癫痫药的停药具有指导作用。对于精神性相关疾病，为了确诊精神分裂症、抑郁症、精神异常等，可做脑电图检查排除包括癫痫在内的脑部其他疾患。另外，脑电图所描记的脑部活动图形不仅能说明脑部本身疾病，如癫痫、肿瘤、外伤及变性病等所造成的局限或弥散的病理表现，而且对脑外疾病如代谢和内分泌紊乱及中毒等所引起的中枢神经系统变化也有诊断价值。

基于10年脑电波基础研究和20年临床脑科学应用研究，以及过程中收集的超过20万例脑电波大数据，易飞华通创造了多达二十七个脑状态的定义、名称、常模值范围、生理意义和临床应用路径，为老年痴呆、抑郁症、焦虑症、睡眠障碍等精神疾病提供了可量化的评估指标，帮助实现客观化定量化地监控精神心理状态。同时该技术还可应用于大规模的健康体检，为其新增脑体检环节，帮助广大健康人群尤其是幼儿和中老年人了解自己的大脑状态，甚至可以提前诊断出患有某些精神疾病的风险，真正做到早发现早治疗。

第二类测试方法则建立在人脑功能分区域分布的认识基础之上。长久以来，科学家们就注意到这样的事实：即人脑的功能反映在大脑皮层是按空间分区的，脑内次级结构也是按空间分隔的。研究脑功能映射（Function Brain Mapping）有许多成功的模式，目前常用是功能性磁共振成像（fMRI，functional magnetic resonance imaging），其原理是利用磁振造影来测量神经元活动所引发之血液动力的改变。由于fMRI的非侵入性、空间分辨率较高的特性，从1990年代开始就在脑部功能定位领域占有一席之地，目前主要是运用在研究人及动物的脑或脊髓。最近也有人利用近红外光源，并借鉴fMRI的测试原理，构建了基于近红外光谱仪的近红外光学脑成像系统（fNIR），检测神经活动引起的脑血流和代谢改变，检查人脑各区域的健康状况。除此之外，还有正电子发射断层扫描（Positron Emission Tomography，PET）技术，在向脑内注射氧15水后，通过测量局部脑血流（rCBF）的方法来检测大脑相关区域的活动。

基于人脑功能区域的影像测试一般可以较为准确的定位病变区域，方便医生提供有针对性的医疗方案。但由于PET或者fMRI设备单价都在千万人民币级水平，病人在检查时存在一定的辐射危险，同时还存在占地空间大、测试时间长等问题，一般的医院无力配备，高价位使它们难以在所有医院普及。

脑电监测在麻醉领域应用：

脑状态检测主要被应用于大脑疾病的诊断治疗，同时病患的麻醉深度监测也是医疗中的主要应用场景。镇静指数是麻醉深度情况的主要参考指标，国际上主流的镇静深度监测指数有脑电双频指数（BIS）、脑状态指数（CSI）等，其中BIS指数是唯一通过美国食品药品监督管理局（FDA）认证的用于监测镇静深度的指标，也是目前应用最广泛的麻醉深度指数。事实上易飞华通创始人吴一兵教授早在1993年就通过对大量脑电数据案例的研究开发出该指数，但是由于种种原因当时并未进行专利申报，导致在1995年被美国Aspect医学系统公司抢注。此后吴教授又利用小波算法开发出精确度更高的小波镇静指数（WLI），并已达到临床使用标准。

除了镇静深度检测指数之外，易飞华通还定义了镇痛（PRi）、疼痛（Pi）等用于量化麻醉深度情况的指标，镇痛指数反映大脑皮层对疼痛刺激耐受程度，疼痛指数反映大脑皮层对疼痛刺激的感受程度，目前镇痛指数经过一系列临床试验验证，已经基本具备医疗应用资格，疼痛指数暂时还处于验证期，需要相对较长的实践验证过程，预计完全被医院接纳需要至少十年时间。至2030年脑状态指标检测将成为医院的标配项目，测量指标将更加精准化，应用场景也不再局限于麻醉深度监测及精神疾病诊断，可能会扩散到部分病患的术后康复，脑损伤患者的脑力训练等场景。在医疗领域深入渗透之后，应用于民用领域的脑状态测量设备将进入萌芽期，并初步能解读用户的部分思想，脑科学应用将进入第二发展阶段：实现思维阅读。

（2）第二阶段：思维阅读

自古以来人类就渴望拥有读心术，不管是在古代神话故事还是现代科幻电影中，读心术一直是神仙或超能力者的常用能力。随着现代科学的发展，人类开始尝试利用心理学、神经生物学，结合检测者的肢体动作、面部表情、大脑活动等因素解读其所处情绪状态，得到初步的例如焦虑、紧张、放松等判断结果。脑科学的发展为人类实现真正的思维阅读提供了可能性，基于第一阶段的脑状态的精准测量，再结合大数据分析验证，我们可以将一系列检测指标与人类的各种想法映射，通过指标的变化情况来反馈其思维活动，达到思维阅读的目的。

我们认为思维阅读将拥有三个发展阶段：萌芽期、发展期、成熟期，分别对应解读程度的低、中、高。第一阶段的思维阅读只能实现检测者饥饿、口渴、困倦等想法的解读，类似于我们现在比较常见的生存类游戏中的饥饿度、干渴度等各项人体指标的实时反馈；之后会发展到可以识别大脑发出的简单的行为指令等具象的思维活动；最终阶段能够实现对大脑抽象思维的解读，真正拥有读心术的能力。第二阶段的主要解决方案被称为脑机接口系统，事实上现在国外已经有许多团队开始研究通过意念控制假肢的可行性，例如美国约翰普金斯大学应用物理实验室开发的模块化假肢（MPL）技术系统，通过在人脑中植入传感芯片，通过传感器接收大脑神经细胞活动，根据这些信号推测出大脑指令，实现人脑思维意念直接操控假肢。我们认为目前大部分此类产品仍处于试验阶段，在功效、成本、安全性等方面还未达到商业化要求。

脑机接口系统（BCI）：通过信号采集设备从大脑皮层采集脑电信号，经过放大、滤波、A/D转换等处理转换为可以被计算机识别的信号，然后对信号进行预处理，提取特征信号，再利用这些特征进行模式识别，最后转化为控制外部设备的具体指令，实现对外部设备的控制。一个典型的脑机接口系统主要包含4个组成部分：信号采集部分、信号处理部分、控制设备部分和反馈环节其中，信号处理部分包括预处理、特征提取、特征分类3个环节。

信号采集：是实现BCI技术的第一步。信号采集系统由记录电极、信号隔离放大器、滤波器和模拟数字转换器等部分组成。其作用是采集来自大脑的头皮信号、脑膜内外信号等，并转换成数字信号作为计算机的输入控制信号，也就是BCI系统的输入信号。脑电信号采集的一个重要问题是电极导联方式的选择，通常分为单极导联与双极导联两种。单极导联一般选用耳垂、乳突等作为参考点，将参考电极作为相对零电位，记录头皮上活动电极与参考电极的电位差。双极导联是将活动电极等间距地两两放置在头皮的同一区域，记录两个电极之间的电位差，作为放大器的输入。

信号预处理：是进行特征提取和分类的必不可少的前提，主要作用是消除干扰，提高信噪比，主要有空间滤波、频域的带通滤波、去除眼电、基线校正等。

特征提取：是从信号预处理模块得到的脑信号中提取出少量的有用的信息表示为特征向量，作为后续分类器的输入。随着傅立叶变换在脑电图分析领域的应用，相继引入了频域、时域、时频域等多种特征提取方法。

特征分类是基于脑电信号根据不同的运动或意识能使脑电活动产生不同响应的特性，确定运动或意识的类型与特征信号之间的关系。常用的特征分类方法有线性判别分析、贝叶斯-卡尔曼滤波、人工神经网络、支持向量机、遗传算法等。

脑机接口系统的发展根据思维阅读程度的发展也可以对应分为初级、中级、高级阶段，其难点在于信号处理环节，由于机器本质上只有反馈信息的能力，所以对其下达指令的精准程度决定了该系统的实用性。一个成熟的脑机接口系统必须要同时解决生物端和机器端这两大端的问题，生物端包含三层：记忆和意图层、决策层、感知与行为层，机器端也包含三层：目标和知识库层、任务规划层、感知与执行层。生物端（或者机器端）内的层间交互为同构交互，生物端与机器端之间的层间交互为异构交互，框架的核心在于机器端的三个层次与生物端的三个层次之间的交互，其中对机器端的目标和知识库层的研究在人工智能领域已较为成熟，而对生物端的决策层的研究还处于起步阶段。

我们认为第一阶段成熟的脑状态测量可以帮助脑机接口系统实现对人脑具象思维的反馈，可能到2030年脑机接口系统会初步具备商业化能力，达到初级阶段，满足一些人类的基本需求。到2050年随着脑科学及人工智能的发展，人脑产生意识的秘密或许会被破解，脑机接口将结合脑电信号、视觉听觉、肢体动作以及面部表情等因素全方位解读人脑的思想，由初级阶段进化到中级、高级阶段，达到真正的人机合一。

当前市场上比较热门有关思维阅读的应用产品是初级形态的脑机接口系统，这种初级阶段脑机接口可以用于娱乐也可以用于医疗，但更多用于医疗，通过对脑电信号进行提取—分析—反馈，来修复一些功能性器官，典型的医疗康复的案例，如感觉功能的修复、运动功能修复以及精神疾病的治疗。

感觉功能的修复：人工耳蜗是迄今为止最成功的、临床应用最普及的初级形态的脑机接口设备，目前全世界有20万患者接受了人工耳蜗的植入。与助听器将声音放大来辅助听力的原理不同，人工耳蜗是通过对功能完整的听神经施加电脉冲刺激，使重度失聪的患者产生一定的声音知觉。现有的人工耳蜗技术能够帮助大部分患者在安静环境下获得有意义的听觉和言语感知。随着相关的硬件、软件和语音处理策略的进展(如双侧植入)，人工耳蜗在嘈杂环境下对言语和音乐的感知能力也得到了提高。目前，针对完全植入式耳蜗的研究仍在进行中，产品尚未市场化。

运动功能的修复：用于运动功能修复的初级阶段的脑机接口设备主要由3部分构成：传感器（记录神经信号的电极）、信号处理器（可分析研究对象的运动意图）、物理外部设备（鼠标、机械手、轮椅）。传感器记录到神经信号处理，生成准确的控制命令，用于控制外部设备，同时传感器还将外部环境的信息反馈给神经中枢，实现脑机接口的闭环控制。脑机接口可在大脑与外部设备之间建立一条不依赖于外周神经和肌肉的信息通路，因此该技术的发展对帮助残障人士修复或重建丧失的运动能力意义尤为显著。

精神疾病的治疗：用于治疗神经疾病的初级阶段的脑机接口设备主要适用于那些因为耐药或不适合手术等原因成为难治性神经精神疾病患者。研究表明，神经精神疾病的发生多伴随脑内神经元的兴奋性异常，通过对病灶施加电刺激分别对晚期帕金森病和难治性癫痫有着很好的疗效。深部脑刺激最早被用于治疗帕金森病，将深部电极埋置于患者丘脑下核，给予高频电刺激，其震颤、僵直和行动迟缓的症状得到缓解。后续临床试验证明，同样有效植入的位置还包括内苍白球、脑桥核和丘脑腹内侧核等。目前，深部脑刺激已经成为治疗帕金森病的一种有效手段，进入临床应用。此外，深部脑刺激还可用于缓解疼痛、治疗抑郁等疾病。

生活方面，初级阶段的脑机接口技术将同我们生活中常用的人机交互技术结合，比如控制家用电器的开关，控制电视的调换台，控制室内灯光的亮度等；以及无人驾驶方面，通过发送脑电来控制汽车等交通工具，可以避免交通事故的发生。

娱乐方面，初级阶段的脑机接口技术相关的游戏也正在被开发，人们可以更加身临其境的去体验游戏中的真实感。未来脑机接口技术仍然会是各项研究领域中的热点，相比单模态的脑机接口技术，混合脑机接口技术可以提供更多的控制信号，实现多维多功能的控制，是未来研究重点，同时也是实现从第二阶段到第三阶段跨越的必经阶段。

（3）第三阶段：思维永续

思维永续、灵魂不死应该是脑科学研究的终极目标或者说是人类的终极目标，试想一下如果大脑能被机器完全模拟，记忆能被植入，性格可以修改，那是否意味着重新生成了一个和你一模一样的副本。如果脑科学已经发展到这种程度，可能已经触及到人类本源的问题，上升到哲学、神学的层面，毕竟在中外神话故事中只有女娲、上帝拥有造人的能力。我们认为以现在的科技水平、思维高度很难去精确的描绘脑科学发展到这一阶段之后的世界形态、社会形态，所以本文借鉴了一部极其流行的英剧《黑镜》中涉及的意识拷贝的场景来大概解释思维永续这一终极发展阶段。

黑镜这部英剧主要展望了人工智能、物联网、脑科学等现代科技发展到一定程度之后的未来生活，充满了讽刺意味和黑色幽默。它的其中一集“圣诞特辑”就讲述了未来的一位女性拷贝出了自己的意识副本，其生成原理是将一个意识存储器植入皮下，潜伏学习用户大脑的思维方式，经过一段时间后再将其取出储存于处理器中整个过程就完成了。当然该剧中的意识副本的生成方式也是编剧的脑洞想象，但是我们可以因此产生一些思考，例如意识副本是否真的与本人完全相同？模拟出的灵魂是否存在失控的可能性？我们认为当脑科学真的发展到这一阶段，思维永续也不会成为全民普及的应用，其潜在的伦理道德风险及技术风险都是不可忽视的问题。

3专利视角看脑科学研究在各国的发展现状

从目前脑电波相关专利的申请状况来看，主要集中于以下三大方向：

视觉诱发电位(Visual Evoked Potential，VEP)：由于其不易受到伪迹干扰，其抗干扰能力较强，可以获得较高的信噪比，也正是这个优点，SSVEP在BCI研究中非常普遍，其识别正确率和信息传输率都比较高。国外很多专利涉及SSVEP，但申请人比较分散。国内SSVEP-BCI以清华大学高上凯研究组为这方面工作的代表，其申请了大量 SSVEP方面的专利，主要涉及基于稳态视觉诱发电位实现的装置以及方法，致力于提高脑机交互能力，提升用户体验。

P300是事件相关电位ERP，是一种内源性的与认知功能相关的特殊诱发电位，主要与心理因素相关，由于当初发现的P3是在300ms左右出现的波，故称为P300。国外关于P300的专利主要以高校和研究中心为主，其应用非常广泛，基于P300构建了基于脑机接口的英文打字系统，基于脑机接口的网页浏览、虚拟漫游等。国内P300-BCI以天津大学和浙江大学为这方面工作的代表，其专利致力于提高信号处理的判定准确率以及提升信号处理速度。虽然国内专利申请有一定数量并且稳步提升，但在采集信号精准度以及处理速度上有很大提升空间。

运动想象（Motor Imagery，MI）所激发的大脑感觉运动皮层区域与实际进行肢体运动时所激发的大脑感觉运动皮层区域相同。最先研究基于运动想象的脑机接口技术的是Pfurtscheller等人，奥地利格拉茨工业大学、美国Wadworth研究中心都在运动想象方面投入很多精力，并将重点放在运动感觉自发节律的控制方面。目前，国内仍然以各大学为这方面工作的代表。

相关研究表明，截止2014年月，关于脑科学领域相关的专利共计2346件，从趋势来看发展至今经历了三个阶段：

萌芽阶段：1981-1996年。该时期脑科学研发风险较大，只有少数几个企业参与技术研究与市场开发，相关的专利权人数量和专利申请数量均增长缓慢。

成长阶段：1997-2003年。脑科学领域专利申请人数与专利申请数量均迅速增长，说明该阶段相关技术有了较大的突破，参与的研发机构越来越多，有望将相关研究成果市场化。

瓶颈阶段：2004 年至今。该阶段专利申请数量增长幅度减弱，甚至在2006年出现下降情况，但专利申请人数稳步增长，表明该阶段遇到了技术发展瓶颈，大量的研发人员专注于技术难点的攻克。如果能提出新的技术或方法，促使重大的技术突破，将迎来新一轮的快速增长阶段。

从地域分布来看，脑科学技术的专利申请主要自于美国、中国、德国、日本、法国和韩国。美国以1345件专利量处于绝对优势地位，这与美国政府大力支持脑科学领域的研究密不可分。1989年，美国国会将20世纪的最后十年命名为“脑的十年”；1992年推出“人类脑计划”，参与国包括美国、德国、英国、瑞典、法国、瑞士、挪威、澳大利亚和日本等9个国家；2010年，推出“人类连接组计划”项目。2013年，启动的“尖端创新神经技术研究计划”，预计将投入30亿美元。

我国的专利申请量和授权量排名第2，专利授权率排名第6，说明我国在脑科学领域的研发实力也比较强。德国的专利授权率排名第2，说明德国的研发人员的创新能力较强，所申请的专利具有较高的新颖性、创造性和实用性，而获得了很高比例的专利授权率。脑科学领域专利授权率各国基本维持在50%左右，美国、德国、日本、加拿大和英国专利授权率均在60%以上，创新实力较强的国家。

但通过分析Innography独创的专利强度指标可以发现，相比之下，我国的核心专利数大大低于其他发达国家，仅有2件。该指标能综合反映专利价值，涉及的影响因素包括：专利权利数量、专利引用和被引次数、专利家族情况、专利申请时程、专利年龄、专利诉讼等影响因素。Innography将专利强度分为10级，强度越大越为核心专利，按照80-100%、30-80%和0-30%划分为三个档，分别代表领域内的核心专利、重要专利和一般专利，分别是595件、763件和988件。将核心专利按照发明人所在地统计分析，发现脑机接口技术的核心专利主要掌握在美国（373件）、法国（12）、加拿大（12）、德国（9）、 韩国（8）和日本（7）的发明人手中。

我国无论从发明人所在地还是从专利申请地分析专利申请数量均达到全球第二，但研发的核心专利件数仅2件，这一现象值得深思。

从专利权人的排名来看，排名前六的分别是 Microsoft Corporation（微软公司，198件）、 Google Inc（谷歌公司，68件）、Apple Inc（苹果公司，60件）、Oracle Corporation（甲骨文公司，56件）、IBM（50件）、高智发明（LLC，43件）。

专利权人气泡图能直观反映各专利权人间综合竞争力、专利权人财务和专利实力的差距，横轴表示专利比重、专利分类和被引用量，纵轴表示专利权人的收入高低、诉讼量和专利国家分布。美国微软的气泡最大最靠右，说明它在脑科学领域专利数量最多，且专利的技术性最强，气泡的高度居中，反映出其综合经济实力一般。苹果和三星气泡的位置最高，但气泡大小居中，反映出这两家公司虽然有很强的综合经济实力，但对于脑科学领域关注度不高。我国天津大学以29件专利，综合排名12位，说明我国高校在脑科学领域具备一定的科研实力。

在中国专利权人气泡图中，专利气泡大小相差不大且多有重叠，表明我国在脑科学领域专权人间的技术差异不大，中国天津大学在生物医学领域的实力居全国领先地位，拥有27件脑科学方面的专利。从专利申请量上来看，前20位专利权人中有13个是高校，表明在脑科学领域，目前我国尚处于基础研究阶段，企业涉足少，用于市场化的研究成果少。国家电网公司、杭州华三通信技术有限公司等在脑科学有一定研究投入和成果产出的企业，普遍不及高校的专利研发数量。

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