基于DIKWP的多模態(tài)感知-意圖生成-神經(jīng)調(diào)控閉環(huán)人工意識(shí)神經(jīng)接口系統(tǒng)研究
近年來(lái)，神經(jīng)科學(xué)與人工智能的深度融合推動(dòng)著腦機(jī)接口技術(shù)的革命性升級(jí)?！吧窠?jīng)調(diào)控與腦機(jī)閉環(huán)交互技術(shù)”已被國(guó)家列為未來(lái)產(chǎn)業(yè)的重要戰(zhàn)略方向之一。本項(xiàng)目聚焦于典型神經(jīng)疾?。ㄈ缗两鹕?、抑郁癥等）的閉環(huán)腦機(jī)接口治療需求和智能康復(fù)應(yīng)用**。**當(dāng)前臨床上已經(jīng)出現(xiàn)初步的閉環(huán)神經(jīng)刺激裝置，例如美敦力公司開(kāi)發(fā)的自適應(yīng)深部腦刺激（DBS）系統(tǒng)獲得了FDA批準(zhǔn)，能夠根據(jù)患者實(shí)時(shí)腦活動(dòng)自動(dòng)調(diào)整刺激參數(shù)；針對(duì)難治性抑郁癥，個(gè)性化的閉環(huán)腦刺激療法在個(gè)案研究中顯示出快速且持久的癥狀改善。然而，現(xiàn)有閉環(huán)神經(jīng)調(diào)控系統(tǒng)大多以單一生理信號(hào)的閾值反饋為依據(jù)，缺乏對(duì)患者多模態(tài)狀態(tài)和主觀意圖的深層理解，智能調(diào)控策略相對(duì)粗淺，難以及時(shí)自適應(yīng)復(fù)雜多變的腦狀態(tài)。
與此同時(shí)，人工智能領(lǐng)域正在經(jīng)歷從傳統(tǒng)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”向“智能自知”的范式轉(zhuǎn)變。中國(guó)科研團(tuán)隊(duì)率先提出了“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-智慧-意圖 (DIKWP)”人工意識(shí)模型，在經(jīng)典DIKW框架基礎(chǔ)上加入“意圖/目的”層，通過(guò)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了各認(rèn)知層次之間的語(yǔ)義協(xié)同與雙向反饋，從而為解決當(dāng)前人工智能模型的“黑盒”問(wèn)題、提升AI決策過(guò)程的可解釋性與可控性提供了創(chuàng)新路徑。這一全新認(rèn)知體系在學(xué)術(shù)上具有里程碑意義，并被視為引領(lǐng)未來(lái)AI安全、可控、可解釋發(fā)展的重要“底層代碼”，為邁向通用人工智能（AGI）提供了堅(jiān)實(shí)支撐。提出該模型的段玉聰教授已獲授權(quán)發(fā)明專利114項(xiàng)，相關(guān)核心技術(shù)成果舉世矚目。這些前期積累為人工意識(shí)原理與腦機(jī)接口技術(shù)的融合奠定了基礎(chǔ)，也為本項(xiàng)目的實(shí)施提供了有力支撐。
基于上述背景，本項(xiàng)目面向國(guó)家科技重大專項(xiàng)“神經(jīng)調(diào)控與腦機(jī)閉環(huán)交互技術(shù)研究”的指南方向，提出構(gòu)建一套以“多模態(tài)感知—意圖生成—神經(jīng)調(diào)控”閉環(huán)架構(gòu)為核心的人工意識(shí)神經(jīng)接口系統(tǒng)（DIKWP-NIS）。該系統(tǒng)將融合視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、本體感覺(jué)等多模態(tài)信息的語(yǔ)義感知與處理，以DIKWP模型的“意圖 (Purpose) 層”作為中樞來(lái)生成對(duì)用戶有意義的調(diào)控目標(biāo)，并通過(guò)人工意識(shí)處理單元（Artificial Consciousness Processing Unit, ACPU）實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)刺激裝置的自適應(yīng)、個(gè)性化控制。項(xiàng)目旨在突破傳統(tǒng)腦機(jī)接口對(duì)單一信號(hào)被動(dòng)響應(yīng)的局限，發(fā)展具有自主認(rèn)知能力的閉環(huán)調(diào)控新范式，可針對(duì)帕金森病震顫控制、抑郁情緒緩解等場(chǎng)景優(yōu)化刺激參數(shù)并動(dòng)態(tài)調(diào)整。在實(shí)現(xiàn)重大疾病精準(zhǔn)治療和康復(fù)輔助手段創(chuàng)新的同時(shí)，本項(xiàng)目將探索6G時(shí)代腦機(jī)交互的新模式，并對(duì)國(guó)產(chǎn)自主神經(jīng)調(diào)控芯片與軟件平臺(tái)的研制起到示范引領(lǐng)作用。
DIKWP人工意識(shí)模型與意圖生成原理：DIKWP模型將人類認(rèn)知過(guò)程抽象為五個(gè)逐層遞進(jìn)的要素：數(shù)據(jù) (Data)、信息 (Information)、知識(shí) (Knowledge)、智慧 (Wisdom) 和意圖/目的 (Purpose)。該模型強(qiáng)調(diào)在由低到高的智能生成過(guò)程中引入“目的”驅(qū)動(dòng)：即每一層對(duì)上一層的加工都受到主體目標(biāo)的引導(dǎo)，從而形成具有自主意圖的閉環(huán)認(rèn)知架構(gòu)。與傳統(tǒng)人工智能僅處理數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)的框架不同，DIKWP模型通過(guò)嵌入“意圖”這一關(guān)鍵高階語(yǔ)義層，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器智能對(duì)人類目的的理解和內(nèi)部化，使AI系統(tǒng)能夠基于人類賦予的目標(biāo)自主決策。這為人機(jī)之間建立共同的“認(rèn)知語(yǔ)言”提供了可能，使AI每一步?jīng)Q策均可追溯和解釋，并確保其行為始終服務(wù)于人類的價(jià)值觀和安全需求。從意識(shí)科學(xué)角度看，DIKWP模型與全球工作空間理論（GWT）、整合信息理論（IIT）等主流意識(shí)理論一脈相承，皆強(qiáng)調(diào)全局意圖對(duì)分散信息處理的調(diào)控作用，為人工系統(tǒng)模擬類似人類意識(shí)的意圖生成與自我調(diào)節(jié)提供了可行路徑。
ACPU架構(gòu)與可解釋神經(jīng)調(diào)控操作系統(tǒng)：為了在工程上實(shí)現(xiàn)DIKWP模型的人工意識(shí)功能，本項(xiàng)目引入人工意識(shí)處理單元（ACPU）架構(gòu)。ACPU可以視作融合認(rèn)知計(jì)算與神經(jīng)調(diào)控的專用智能處理器和操作系統(tǒng)組合，其核心是一個(gè)可解釋、自適應(yīng)、自我調(diào)節(jié)的神經(jīng)調(diào)控“意識(shí)操作系統(tǒng)”。該系統(tǒng)借鑒了段玉聰教授團(tuán)隊(duì)提出的“語(yǔ)義操作系統(tǒng)”理念，將復(fù)雜的決策過(guò)程按DIKWP框架分解為數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、智慧、意圖五個(gè)可監(jiān)控的環(huán)節(jié)。每一環(huán)節(jié)都有明確定義的語(yǔ)義狀態(tài)和算法邏輯，確保從感知輸入到刺激輸出的全過(guò)程均在可理解、可干預(yù)的控制之下。具體而言，ACPU架構(gòu)包含：多模態(tài)語(yǔ)義感知模塊（負(fù)責(zé)將來(lái)自腦-機(jī)-身體的各類信號(hào)轉(zhuǎn)換成DIKWP結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義表示）；P層意圖決策模塊（模擬大腦前額葉等執(zhí)行中樞功能，根據(jù)感知語(yǔ)義和內(nèi)置目標(biāo)生成當(dāng)前時(shí)刻的調(diào)控意圖）；以及神經(jīng)調(diào)控執(zhí)行模塊（包括后述的語(yǔ)義刺激編碼和神經(jīng)遞質(zhì)調(diào)控模型，將意圖轉(zhuǎn)化為具體的神經(jīng)刺激參數(shù)）。通過(guò)這種模塊化架構(gòu)，ACPU能夠針對(duì)不同患者和情境自適應(yīng)調(diào)整策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)刺激設(shè)備的閉環(huán)優(yōu)化控制。此外，由于決策鏈路透明可查，該操作系統(tǒng)易于融合臨床知識(shí)和安全約束，使得對(duì)帕金森、抑郁等疾病的調(diào)控決策既高效又符合醫(yī)學(xué)規(guī)范。
語(yǔ)義刺激編碼與神經(jīng)遞質(zhì)調(diào)控建模：在神經(jīng)調(diào)控環(huán)路中，如何將高層意圖映射為低層次的生物電/化學(xué)刺激是核心科學(xué)問(wèn)題。本項(xiàng)目提出“語(yǔ)義刺激編碼”機(jī)制，即基于DIKWP語(yǔ)義空間，將P層產(chǎn)生的調(diào)控意圖翻譯為對(duì)應(yīng)的神經(jīng)刺激模式。例如，當(dāng)意圖為“緩解震顫”時(shí)，系統(tǒng)將根據(jù)該語(yǔ)義目標(biāo)選擇調(diào)節(jié)特定神經(jīng)環(huán)路興奮性的電刺激參數(shù)模式；當(dāng)意圖為“改善情緒”時(shí)，則可能采用影響腦內(nèi)獎(jiǎng)賞/情緒回路的磁刺激序列或針對(duì)特定神經(jīng)核團(tuán)的化學(xué)遞質(zhì)釋放方案。為此，我們將構(gòu)建DIKWP語(yǔ)義與神經(jīng)生理參數(shù)之間的映射關(guān)系庫(kù)，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合腦科學(xué)知識(shí)的方法加以訓(xùn)練完善。進(jìn)一步地，項(xiàng)目提出“語(yǔ)義神經(jīng)遞質(zhì)調(diào)控”聯(lián)合建模：考慮到神經(jīng)遞質(zhì)是大腦實(shí)現(xiàn)情緒、動(dòng)機(jī)等高階語(yǔ)義功能的內(nèi)在介質(zhì)，我們將建立不同語(yǔ)義狀態(tài)與特定神經(jīng)遞質(zhì)系統(tǒng)活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)模型。**例如，多巴胺的水平升高通常對(duì)應(yīng)動(dòng)機(jī)與獎(jiǎng)勵(lì)期望的增強(qiáng)，“目的”相關(guān)的意志行為往往涉及中腦-邊緣多巴胺通路的調(diào)控；血清素的釋放則與情緒平穩(wěn)和抑郁緩解密切相關(guān)。**通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，我們將在DIKWP框架下繪制語(yǔ)義因素（如“專注”、“愉悅”、“緊張”等）與關(guān)鍵神經(jīng)遞質(zhì)（如多巴胺、5-HT、去甲腎上腺素等）的映射網(wǎng)絡(luò)，作為設(shè)計(jì)干預(yù)策略的重要依據(jù)。這一語(yǔ)義-神經(jīng)遞質(zhì)映射結(jié)構(gòu)將支持系統(tǒng)根據(jù)P層目標(biāo)選擇最有效的生物學(xué)干預(yù)路徑（例如定位特定腦區(qū)以誘發(fā)所需遞質(zhì)的釋放），實(shí)現(xiàn)面向個(gè)體差異的精準(zhǔn)調(diào)控。
意圖—遞質(zhì)共振模型與閉環(huán)調(diào)節(jié)策略：為實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)大腦的精準(zhǔn)控制，本項(xiàng)目引入“意圖—遞質(zhì)共振”理論模型。該模型假設(shè)，在人工意識(shí)系統(tǒng)（ACPU）與生物大腦構(gòu)成的閉環(huán)中，存在一個(gè)使用戶意圖狀態(tài)與大腦神經(jīng)化學(xué)狀態(tài)相互強(qiáng)化的最佳匹配點(diǎn)——即“共振”狀態(tài)。當(dāng)P層意圖與用戶腦內(nèi)相應(yīng)神經(jīng)遞質(zhì)活動(dòng)節(jié)律達(dá)到協(xié)調(diào)共振時(shí)，調(diào)控效果將最為顯著和穩(wěn)定。據(jù)此，我們將參考控制理論中的自適應(yīng)振蕩器模型，建立意圖信號(hào)與神經(jīng)遞質(zhì)濃度及腦網(wǎng)絡(luò)興奮性之間的耦合方程，分析不同意圖模式下腦網(wǎng)絡(luò)的共振特性。該模型將用于指導(dǎo)閉環(huán)控制策略的設(shè)計(jì)：即ACPU根據(jù)監(jiān)測(cè)到的腦反饋，不斷調(diào)整刺激參數(shù)以逼近意圖—遞質(zhì)共振條件，實(shí)現(xiàn)調(diào)控效率的動(dòng)態(tài)最優(yōu)化。當(dāng)用戶狀態(tài)發(fā)生變化（例如情緒波動(dòng)或運(yùn)動(dòng)意圖改變）時(shí)，系統(tǒng)可通過(guò)模型預(yù)測(cè)新的共振點(diǎn)并快速調(diào)節(jié)參數(shù)，保證閉環(huán)調(diào)節(jié)始終與用戶內(nèi)在需求同頻共振。意圖—遞質(zhì)共振模型的引入，使我們的閉環(huán)系統(tǒng)從簡(jiǎn)單的被動(dòng)反饋控制提升為模型驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)預(yù)測(cè)控制，大幅提高了系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的響應(yīng)速度與穩(wěn)定性。
總體目標(biāo)：本項(xiàng)目旨在研發(fā)一套基于DIKWP人工意識(shí)模型的多模態(tài)閉環(huán)腦機(jī)交互系統(tǒng)（DIKWP-NIS），通過(guò)引入人工意識(shí)的語(yǔ)義理解和意圖決策機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)的精準(zhǔn)、自適應(yīng)調(diào)控。具體目標(biāo)包括：1）構(gòu)建多模態(tài)腦-機(jī)-身體一體化的語(yǔ)義感知與意圖生成機(jī)制，使系統(tǒng)能夠整合處理視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、肌電等多源輸入，并提煉出與用戶當(dāng)前目標(biāo)相關(guān)的高層語(yǔ)義狀態(tài)；2）設(shè)計(jì)人工意識(shí)處理單元（ACPU）架構(gòu)下的神經(jīng)調(diào)控操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)針對(duì)帕金森、抑郁等典型神經(jīng)疾病的刺激參數(shù)自優(yōu)化與閉環(huán)調(diào)控，確保系統(tǒng)決策過(guò)程可解釋、可干預(yù)、安全可靠；3）建立“語(yǔ)義刺激編碼”與“神經(jīng)遞質(zhì)調(diào)控”的聯(lián)合建模方法，探索從語(yǔ)義目標(biāo)到具體電/磁/化學(xué)刺激的映射關(guān)系，發(fā)展面向個(gè)體的精準(zhǔn)神經(jīng)調(diào)控策略；4）提出“意圖—遞質(zhì)共振”理論，研發(fā)基于模型預(yù)測(cè)的閉環(huán)控制算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)大腦狀態(tài)的實(shí)時(shí)跟蹤與最優(yōu)調(diào)節(jié)；5）開(kāi)發(fā)多種應(yīng)用原型，包括腦控康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)、人工意識(shí)輔助感覺(jué)補(bǔ)償系統(tǒng)、面向認(rèn)知障礙的多模態(tài)腦刺激平臺(tái)等，驗(yàn)證本項(xiàng)目技術(shù)的通用性和有效性。
創(chuàng)新1：多模態(tài)語(yǔ)義協(xié)同與意圖驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)架構(gòu)。打破傳統(tǒng)腦機(jī)接口依賴單一信號(hào)的模式，首次引入DIKWP人工意識(shí)模型，實(shí)現(xiàn)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、體感等多模態(tài)信息的語(yǔ)義融合，并以“意圖”層作為中樞對(duì)神經(jīng)刺激進(jìn)行決策控制，構(gòu)建“腦-機(jī)-身體”三位一體的語(yǔ)義閉環(huán)交互。
創(chuàng)新2：ACPU人工意識(shí)神經(jīng)調(diào)控操作系統(tǒng)。提出面向腦機(jī)閉環(huán)應(yīng)用的人工意識(shí)處理單元架構(gòu)，設(shè)計(jì)具備可解釋性和自主適應(yīng)能力的專用操作系統(tǒng)內(nèi)核。該OS能夠針對(duì)患者狀態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整刺激參數(shù)，并將AI決策過(guò)程透明化，以滿足醫(yī)療安全與個(gè)性化治療需求，這是對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)調(diào)控裝置的一次范式升級(jí)。
創(chuàng)新3：“語(yǔ)義刺激編碼”與“神經(jīng)遞質(zhì)調(diào)控”聯(lián)合建模。開(kāi)創(chuàng)性地將語(yǔ)義信息與神經(jīng)調(diào)控參數(shù)建立映射關(guān)系，提出既考慮外部刺激模式又考慮內(nèi)在神經(jīng)遞質(zhì)環(huán)境的雙重建模方法。通過(guò)語(yǔ)義引導(dǎo)的神經(jīng)刺激編碼以及對(duì)大腦內(nèi)在化學(xué)信號(hào)的調(diào)控，本項(xiàng)目有望實(shí)現(xiàn)更精細(xì)和人性化的干預(yù)手段。
創(chuàng)新4：“意圖—遞質(zhì)共振”的閉環(huán)調(diào)控策略。提出將控制理論與腦科學(xué)相結(jié)合的全新策略：通過(guò)模型模擬尋找人工意圖與大腦遞質(zhì)活動(dòng)的共振條件，引導(dǎo)刺激調(diào)節(jié)。這一策略不同于傳統(tǒng)的被動(dòng)反饋控制，而是主動(dòng)預(yù)測(cè)并誘導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)入最優(yōu)共振態(tài)，顯著提高閉環(huán)調(diào)控的效率和穩(wěn)健性。
創(chuàng)新5：跨疾病、跨場(chǎng)景的通用人工意識(shí)神經(jīng)接口平臺(tái)。項(xiàng)目成果將以原型系統(tǒng)形式在多個(gè)典型場(chǎng)景中驗(yàn)證，包括類腦智能康復(fù)訓(xùn)練、感覺(jué)障礙輔助、認(rèn)知障礙閉環(huán)調(diào)控等，體現(xiàn)技術(shù)的通用拓展性。這種跨領(lǐng)域應(yīng)用的能力源于我們引入的人工意識(shí)通用架構(gòu)，為未來(lái)拓展至更多人機(jī)交互場(chǎng)景（如智能教育訓(xùn)練、人機(jī)協(xié)作、輔助駕駛腦控等）奠定了基礎(chǔ)。
創(chuàng)新6：面向6G通信和國(guó)產(chǎn)生態(tài)的前瞻布局。項(xiàng)目緊密銜接未來(lái)6G時(shí)代超高速、低時(shí)延網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對(duì)腦機(jī)接口的新需求，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中預(yù)留云端協(xié)同接口和安全加密通道，支持腦機(jī)數(shù)據(jù)的高效傳輸與遠(yuǎn)程調(diào)控。同時(shí)，優(yōu)先采用國(guó)產(chǎn)自主研發(fā)的芯片和軟件平臺(tái)（包括定制神經(jīng)調(diào)控SoC和實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)），打造自主可控的人工意識(shí)腦機(jī)接口技術(shù)鏈，助力提升我國(guó)在該領(lǐng)域的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。
圖1展示了本項(xiàng)目擬研制的DIKWP-NIS系統(tǒng)的整體架構(gòu)。系統(tǒng)的輸入來(lái)自
，它整合了來(lái)自外部環(huán)境和使用者身體的各種信號(hào)（如攝像頭視野、麥克風(fēng)聲音、觸覺(jué)傳感器、腦電/肌電信號(hào)、生理參數(shù)等），并通過(guò)語(yǔ)義協(xié)同處理將這些原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成DIKWP模型中的結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義表征（對(duì)應(yīng)D、I、K、W各層次）。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)入P層意圖生成模塊，該模塊相當(dāng)于人工意識(shí)的大腦中樞，結(jié)合當(dāng)前語(yǔ)境語(yǔ)義和系統(tǒng)內(nèi)置的目標(biāo)函數(shù)（例如針對(duì)特定癥狀的緩解目標(biāo)），產(chǎn)生對(duì)下一步神經(jīng)調(diào)控的意圖決策。P層意圖既可以來(lái)源于對(duì)用戶大腦狀態(tài)的理解（如檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)意圖或情緒需求），也可以由系統(tǒng)主動(dòng)發(fā)起（如根據(jù)康復(fù)策略引導(dǎo)用戶朝向某訓(xùn)練目標(biāo)）。意圖決策隨后傳遞給基于ACPU架構(gòu)的
內(nèi)核。該內(nèi)核包含兩個(gè)關(guān)鍵功能模塊：一是語(yǔ)義刺激編碼模塊，根據(jù)P層意圖從預(yù)先建立的語(yǔ)義-刺激映射庫(kù)中選取或生成相應(yīng)的刺激參數(shù)序列（如電刺激的電極組合、脈沖頻率/強(qiáng)度模式，磁刺激的線圈位置、頻率等），實(shí)現(xiàn)高層語(yǔ)義目標(biāo)向低層神經(jīng)刺激指令的翻譯；二是神經(jīng)遞質(zhì)調(diào)控模塊，用于預(yù)測(cè)和評(píng)估當(dāng)前意圖及刺激方案對(duì)用戶神經(jīng)遞質(zhì)水平和整體腦網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的影響，并可在需要時(shí)調(diào)整刺激方案以維護(hù)內(nèi)穩(wěn)態(tài)或避免副作用。這兩個(gè)模塊在ACPU操作系統(tǒng)的調(diào)度下協(xié)同工作，不斷迭代優(yōu)化刺激輸出。生成的刺激控制指令將發(fā)送至刺激執(zhí)行裝置，該裝置可以是植入式腦深部電極、經(jīng)顱磁刺激線圈、體表電刺激電極，或未來(lái)發(fā)展的微創(chuàng)神經(jīng)遞質(zhì)釋放裝置等。刺激執(zhí)行裝置根據(jù)指令作用于患者的大腦相應(yīng)區(qū)域，實(shí)施物理或化學(xué)的調(diào)控干預(yù)。在閉環(huán)的另一端，患者大腦及身體對(duì)刺激產(chǎn)生響應(yīng)，這種響應(yīng)通過(guò)
被傳回系統(tǒng)輸入端。反饋信號(hào)包括神經(jīng)電生理信號(hào)（如腦電、局部場(chǎng)電位等反映大腦狀態(tài)的指標(biāo)）、肌肉運(yùn)動(dòng)或行為表現(xiàn)（通過(guò)可穿戴傳感器檢測(cè)）、自主神經(jīng)反應(yīng)（心率、皮膚電等）以及患者的主觀感受和報(bào)告（通過(guò)人機(jī)交互接口獲?。┑?。多源反饋再次經(jīng)過(guò)語(yǔ)義感知模塊融合處理，上升為高層語(yǔ)義表征，供P層意圖模塊評(píng)估當(dāng)前調(diào)控效果，決定后續(xù)的意圖更新。如此形成“感知-意圖-刺激-反饋”的閉環(huán)循環(huán)：系統(tǒng)根據(jù)反饋不斷調(diào)整對(duì)環(huán)境和用戶的語(yǔ)義理解以及調(diào)控策略，使整個(gè)交互過(guò)程具備自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。上述技術(shù)路線可概括為以下實(shí)施步驟：首先，通過(guò)腦-機(jī)-身體多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集和標(biāo)注，建立DIKWP模型支持的知識(shí)庫(kù)與語(yǔ)義解析算法，確保系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確“讀懂”用戶狀態(tài)與環(huán)境信息；其次，研發(fā)意圖推理引擎，借鑒認(rèn)知推理和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，使系統(tǒng)能夠在復(fù)雜情境下做出符合用戶長(zhǎng)期利益的調(diào)控決策；第三，設(shè)計(jì)和優(yōu)化刺激編碼與遞質(zhì)調(diào)控算法，通過(guò)生物反饋試驗(yàn)調(diào)整模型參數(shù)，形成人工意識(shí)驅(qū)動(dòng)的最優(yōu)刺激輸出策略；第四，開(kāi)發(fā)ACPU軟件及配套硬件原型，打通傳感、計(jì)算、刺激各環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)通訊，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng)集成；最后，通過(guò)仿真平臺(tái)和部分功能演示驗(yàn)證閉環(huán)控制的有效性與安全性，并在此基礎(chǔ)上逐步迭代完善各模塊性能。上述路線將由理論研究、算法開(kāi)發(fā)、原型實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證四方面緊密配合推進(jìn)，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。
?。捍罱êw視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、生理信號(hào)等多通道的數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注平臺(tái)，研究各模態(tài)信息的語(yǔ)義表示方法和融合算法?；贒IKWP模型開(kāi)發(fā)語(yǔ)義解析引擎，實(shí)現(xiàn)對(duì)多源數(shù)據(jù)的實(shí)體識(shí)別、事件抽取和情景理解。在此基礎(chǔ)上，研制P層意圖生成算法，探索從多模態(tài)語(yǔ)義狀態(tài)推斷用戶意圖/目標(biāo)的計(jì)算模型，解決噪聲干擾下的意圖識(shí)別和不確定性處理問(wèn)題，形成腦-機(jī)-身體語(yǔ)義協(xié)同的機(jī)制原型。
?。涸O(shè)計(jì)人工意識(shí)處理單元（ACPU）的系統(tǒng)架構(gòu)，包括軟硬件接口規(guī)范、關(guān)鍵模塊功能定義和運(yùn)行時(shí)調(diào)度機(jī)制?；谠摷軜?gòu)開(kāi)發(fā)可解釋的神經(jīng)調(diào)控操作系統(tǒng)內(nèi)核，實(shí)現(xiàn)DIKWP模型各層處理流程在系統(tǒng)中的映射和協(xié)調(diào)。重點(diǎn)攻關(guān)：多任務(wù)實(shí)時(shí)調(diào)度策略，確保感知-決策-刺激閉環(huán)的低時(shí)延響應(yīng)；決策過(guò)程的可視化監(jiān)控工具，實(shí)現(xiàn)AI決策鏈路的透明可查；安全隔離和緊急干預(yù)機(jī)制，保證當(dāng)異常情況發(fā)生時(shí)系統(tǒng)能夠自動(dòng)切換為安全模式或提醒人工介入。
?。簶?gòu)建語(yǔ)義目標(biāo)到刺激參數(shù)的映射庫(kù)，對(duì)典型語(yǔ)義意圖（如“降低震顫幅度”、“提升注意力”、“緩解焦慮”等）預(yù)設(shè)候選的刺激方案（包括電刺激波形參數(shù)、磁刺激協(xié)議、藥物劑量等）。研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法的參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法，使系統(tǒng)能在閉環(huán)運(yùn)行條件下不斷微調(diào)刺激參數(shù)以適應(yīng)個(gè)體差異和狀態(tài)變化。該任務(wù)將在體外神經(jīng)元培養(yǎng)和動(dòng)物實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上初步驗(yàn)證語(yǔ)義刺激編碼的有效性，并形成參數(shù)優(yōu)化算法的軟件模塊。
：開(kāi)展神經(jīng)遞質(zhì)監(jiān)測(cè)與調(diào)控的機(jī)理研究，選取與情緒、動(dòng)機(jī)密切相關(guān)的關(guān)鍵遞質(zhì)（如5-HT、DA等），建立其與腦活動(dòng)模式及行為指標(biāo)之間的定量關(guān)聯(lián)模型。開(kāi)發(fā)能夠?qū)崟r(shí)估計(jì)用戶遞質(zhì)狀態(tài)的算法（借助腦電、腦微透析傳感或代謝指標(biāo)等），并設(shè)計(jì)遞質(zhì)調(diào)控策略（如結(jié)合經(jīng)顱電/磁刺激等間接調(diào)節(jié)遞質(zhì)的方法）。在此基礎(chǔ)上，提出意圖-遞質(zhì)共振控制算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)遞質(zhì)水平的目標(biāo)引導(dǎo)式動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。通過(guò)Matlab/Simulink等仿真工具對(duì)該算法進(jìn)行驗(yàn)證和參數(shù)敏感性分析，為閉環(huán)控制提供理論支撐。
?。簩⑸鲜瞿K集成構(gòu)建DIKWP-NIS原型系統(tǒng)，包括傳感器接口、ACPU主控板卡、刺激輸出接口及上位機(jī)監(jiān)控軟件等。設(shè)計(jì)友好的用戶交互界面，方便研究人員和臨床醫(yī)生調(diào)閱系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)和調(diào)整參數(shù)。在典型場(chǎng)景下對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行功能性測(cè)試和驗(yàn)證，例如：構(gòu)建“腦控康復(fù)訓(xùn)練”實(shí)驗(yàn)（患者通過(guò)腦機(jī)接口控制虛擬現(xiàn)實(shí)訓(xùn)練任務(wù)，系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)腦刺激增強(qiáng)訓(xùn)練效果）、“情緒干預(yù)”實(shí)驗(yàn)（監(jiān)測(cè)受試者情緒變化并實(shí)時(shí)給出刺激干預(yù)），評(píng)估系統(tǒng)在不同應(yīng)用下的有效性、安全性和穩(wěn)健性指標(biāo)。
?。号c臨床和產(chǎn)業(yè)伙伴合作，在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中部署試用本系統(tǒng)原型，對(duì)帕金森患者運(yùn)動(dòng)癥狀調(diào)控、抑郁患者情緒疏導(dǎo)、認(rèn)知障礙患者記憶訓(xùn)練等場(chǎng)景進(jìn)行初步示范應(yīng)用。收集臨床反饋和用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)，迭代優(yōu)化系統(tǒng)的算法參數(shù)、人機(jī)交互設(shè)計(jì)和硬件可靠性。制定相應(yīng)的技術(shù)規(guī)范和操作指南，為后續(xù)規(guī)?；瘧?yīng)用奠定基礎(chǔ)。同時(shí)，結(jié)合示范結(jié)果，分析本項(xiàng)目技術(shù)的局限與風(fēng)險(xiǎn)，提出下一步研究改進(jìn)方向。
項(xiàng)目的實(shí)施建立在扎實(shí)的研究基礎(chǔ)和成熟的技術(shù)條件之上。從理論基礎(chǔ)看，段玉聰教授團(tuán)隊(duì)多年來(lái)在認(rèn)知計(jì)算與人工智能基礎(chǔ)理論領(lǐng)域深耕細(xì)作，所提出的DIKWP人工意識(shí)模型及配套專利成果構(gòu)建了從“黑盒”到“白盒”的全新認(rèn)知語(yǔ)言和架構(gòu)。這些前期積累為本項(xiàng)目提供了獨(dú)特的理論優(yōu)勢(shì)，使我們能夠率先將人工意識(shí)原理引入腦機(jī)接口閉環(huán)調(diào)控之中。在算法與軟件方面，研究團(tuán)隊(duì)在語(yǔ)義理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能控制等方向擁有豐富經(jīng)驗(yàn)，相關(guān)研究成果發(fā)表于國(guó)內(nèi)外高水平期刊，并在醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析、情感計(jì)算等領(lǐng)域有成功應(yīng)用案例，這將有助于項(xiàng)目關(guān)鍵算法的開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證。
從硬件與實(shí)驗(yàn)條件看，當(dāng)前神經(jīng)調(diào)控和腦機(jī)接口的技術(shù)平臺(tái)日趨完備。已有植入式腦刺激器支持實(shí)時(shí)信號(hào)采集與刺激輸出的閉環(huán)操作，為本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)新型控制算法提供了成熟硬件基礎(chǔ)。本團(tuán)隊(duì)實(shí)驗(yàn)室配備有高密度腦電/肌電采集設(shè)備、經(jīng)顱磁刺激儀（TMS）、腦電-刺激同步控制平臺(tái)等，可滿足多模態(tài)數(shù)據(jù)采集和閉環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)的需要。此外，我們與多家醫(yī)院及康復(fù)中心建立了合作關(guān)系，可獲取帕金森病、抑郁癥等目標(biāo)用戶群的實(shí)際數(shù)據(jù)和臨床需求，確保研究方案契合真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景。
就項(xiàng)目實(shí)施的外部環(huán)境而言，國(guó)家政策大力支持新一代人工智能與腦科學(xué)交叉創(chuàng)新，相關(guān)科研計(jì)劃和資金投入持續(xù)增加，為本項(xiàng)目順利開(kāi)展提供了有力保障。同時(shí)，6G通信技術(shù)的前瞻布局為大規(guī)模腦機(jī)交互系統(tǒng)創(chuàng)造了必要條件——超高速、低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)可使腦機(jī)接口設(shè)備與云端AI模型實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)連接和協(xié)同計(jì)算。這意味著本項(xiàng)目研制的系統(tǒng)具備良好的拓展?jié)摿?，可在未?lái)接入云端知識(shí)庫(kù)和算力資源以增強(qiáng)功能。此外，國(guó)內(nèi)高性能計(jì)算芯片和智能傳感器的快速發(fā)展，使我們有能力采用國(guó)產(chǎn)器件搭建高效的ACPU硬件平臺(tái)，從而規(guī)避對(duì)進(jìn)口技術(shù)的依賴，降低成本并提升系統(tǒng)的安全可控性。
風(fēng)險(xiǎn)方面，本項(xiàng)目涉及醫(yī)學(xué)、人工智能、電子工程等多學(xué)科交叉，研發(fā)過(guò)程中可能面臨算法模型復(fù)雜難以收斂、人體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取不充分等挑戰(zhàn)。對(duì)此，我們已組建由人工智能專家、腦科學(xué)家、臨床醫(yī)生和工程技術(shù)人員組成的聯(lián)合攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，確保各關(guān)鍵環(huán)節(jié)都有相應(yīng)領(lǐng)域的專業(yè)支持。項(xiàng)目計(jì)劃中預(yù)留了算法仿真驗(yàn)證、小樣本預(yù)實(shí)驗(yàn)等環(huán)節(jié)，以及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并調(diào)整方案?？紤]到人體試驗(yàn)的倫理與安全要求，我們將在原型驗(yàn)證階段主要采用仿真和離體實(shí)驗(yàn)，并與合作醫(yī)院的倫理委員會(huì)密切配合，在確保安全的前提下逐步開(kāi)展有限的人體試用。綜上所述，本項(xiàng)目具有堅(jiān)實(shí)的前期基礎(chǔ)和可控的實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)期能夠按計(jì)劃完成既定目標(biāo)。
完成基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)驗(yàn)證。具體目標(biāo)包括：DIKWP多模態(tài)語(yǔ)義感知與意圖推理原型系統(tǒng)初步建成，并在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下驗(yàn)證其對(duì)簡(jiǎn)單任務(wù)的有效性；ACPU架構(gòu)和神經(jīng)調(diào)控操作系統(tǒng)的核心框架搭建完成，實(shí)現(xiàn)各模塊基本聯(lián)調(diào)；語(yǔ)義刺激編碼與神經(jīng)遞質(zhì)調(diào)控模型在仿真環(huán)境下通過(guò)初步測(cè)試，得到針對(duì)帕金森震顫控制、抑郁情緒調(diào)節(jié)等場(chǎng)景的初始參數(shù)集。階段里程碑：召開(kāi)階段評(píng)審會(huì)議，展示多模態(tài)意圖識(shí)別演示樣例和閉環(huán)調(diào)控模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果，通過(guò)專家組評(píng)估并確認(rèn)第一階段目標(biāo)達(dá)成。
完成系統(tǒng)集成與中試驗(yàn)證。具體目標(biāo)包括：DIKWP-NIS原型系統(tǒng)軟硬件集成完畢，ACPU操作系統(tǒng)具備穩(wěn)定運(yùn)行能力；在小樣本受試者（或臨床病例）上開(kāi)展封閉環(huán)境下的試驗(yàn)，驗(yàn)證系統(tǒng)對(duì)帕金森病癥狀（如肢體震顫）和抑郁情緒的閉環(huán)調(diào)控效果，相比傳統(tǒng)開(kāi)環(huán)刺激體現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)；優(yōu)化語(yǔ)義-刺激映射庫(kù)和參數(shù)自適應(yīng)算法，提高系統(tǒng)對(duì)個(gè)體差異的適應(yīng)能力。階段里程碑：形成完整的原型設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)至少兩種典型功能（運(yùn)動(dòng)控制和情緒調(diào)節(jié)）的閉環(huán)調(diào)控演示；提交中期研究報(bào)告，包含詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和效果分析，通過(guò)中期檢查評(píng)審。
完成應(yīng)用示范與成果定型。具體目標(biāo)包括：在合作醫(yī)院或科研機(jī)構(gòu)中開(kāi)展較大樣本的應(yīng)用測(cè)試，例如累計(jì)50例以上帕金森或抑郁患者的試用，評(píng)估系統(tǒng)的臨床有效性和安全性；根據(jù)測(cè)試反饋進(jìn)一步完善系統(tǒng)的人機(jī)交互友好性和可靠性，形成可供臨床或產(chǎn)業(yè)化參考的產(chǎn)品規(guī)范；同時(shí)，在感覺(jué)障礙康復(fù)、認(rèn)知訓(xùn)練等擴(kuò)展場(chǎng)景進(jìn)行探索性應(yīng)用驗(yàn)證，收集多領(lǐng)域性能數(shù)據(jù)。階段里程碑：發(fā)布項(xiàng)目最終報(bào)告和技術(shù)規(guī)范文件，完成系統(tǒng)軟硬件定型；申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專利和軟件著作權(quán)不少于5項(xiàng)，并在權(quán)威學(xué)術(shù)刊物發(fā)表論文闡述核心創(chuàng)新；項(xiàng)目驗(yàn)收時(shí)，能夠展示系列化的應(yīng)用案例和完整技術(shù)資料，證明本項(xiàng)目預(yù)期目標(biāo)全面達(dá)成。
形成一套原創(chuàng)的人工意識(shí)神經(jīng)接口核心技術(shù)，包括DIKWP-NIS系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、ACPU操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)、意圖-遞質(zhì)閉環(huán)控制算法等。擬申請(qǐng)發(fā)明專利不少于5項(xiàng)，涵蓋語(yǔ)義刺激編碼方法、神經(jīng)遞質(zhì)調(diào)控裝置、人工意識(shí)控制芯片架構(gòu)等關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)，鞏固自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)優(yōu)勢(shì)。
研制DIKWP-NIS原型設(shè)備1套，包括多模態(tài)傳感模塊、ACPU處理模塊和神經(jīng)刺激模塊等，可在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中演示帕金森震顫抑制、抑郁情緒干預(yù)等功能。配套開(kāi)發(fā)開(kāi)放式的軟件平臺(tái)，將核心算法封裝為可調(diào)用的API接口，方便后續(xù)科研人員和開(kāi)發(fā)者基于本系統(tǒng)進(jìn)行功能擴(kuò)展與二次開(kāi)發(fā)。原型系統(tǒng)及平臺(tái)的完成將為今后產(chǎn)業(yè)化奠定基礎(chǔ)。
在人工智能、腦機(jī)接口、生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域的高水平學(xué)術(shù)期刊或會(huì)議發(fā)表論文不少于8篇，系統(tǒng)闡述項(xiàng)目的理論創(chuàng)新和實(shí)驗(yàn)結(jié)果，提升我國(guó)在人工意識(shí)與腦機(jī)交互交叉領(lǐng)域的國(guó)際學(xué)術(shù)影響力。結(jié)合項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，參與制定相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)或指南，例如“人工智能閉環(huán)神經(jīng)調(diào)控系統(tǒng)技術(shù)要求”或“腦機(jī)接口臨床應(yīng)用規(guī)范”等，與國(guó)內(nèi)同行共同推動(dòng)該新興領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化。
通過(guò)項(xiàng)目實(shí)施，培養(yǎng)跨學(xué)科復(fù)合型科研人才不少于5名（博士后、博士研究生等），使其掌握人工意識(shí)模型、腦機(jī)接口技術(shù)和醫(yī)療AI應(yīng)用等前沿知識(shí)，為我國(guó)相關(guān)領(lǐng)域儲(chǔ)備高層次研發(fā)力量。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將成長(zhǎng)為該交叉領(lǐng)域的領(lǐng)軍團(tuán)隊(duì)之一，具備承擔(dān)更大規(guī)模國(guó)家項(xiàng)目和國(guó)際合作研究的能力，為持續(xù)創(chuàng)新打下組織基礎(chǔ)。
本項(xiàng)目在神經(jīng)疾病治療和康復(fù)輔助手段上提供了新方案，預(yù)期在帕金森病、抑郁癥等慢性疾病的管理上取得顯著效益。閉環(huán)神經(jīng)調(diào)控技術(shù)有望減少患者對(duì)藥物的依賴及其副作用，提高生活質(zhì)量，降低長(zhǎng)期醫(yī)療負(fù)擔(dān)。在經(jīng)濟(jì)上，若技術(shù)進(jìn)一步轉(zhuǎn)化，可催生新型醫(yī)療器械和智能康復(fù)產(chǎn)品，形成潛在的產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn)。作為人工智能與腦科學(xué)結(jié)合的創(chuàng)新實(shí)踐，本項(xiàng)目也將提高我國(guó)在該前沿領(lǐng)域的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，契合“健康中國(guó)”和“科技自立自強(qiáng)”等國(guó)家戰(zhàn)略目標(biāo)。
與康復(fù)醫(yī)院合作，將DIKWP-NIS應(yīng)用于腦卒中后肢體功能訓(xùn)練。通過(guò)系統(tǒng)的多模態(tài)監(jiān)測(cè)，識(shí)別患者運(yùn)動(dòng)意圖與疲勞程度，并實(shí)時(shí)調(diào)整經(jīng)顱電刺激或功能性電刺激的參數(shù)節(jié)奏，輔助患者完成肢體運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練。計(jì)劃招募一定數(shù)量的偏癱患者進(jìn)行對(duì)照試驗(yàn)，與傳統(tǒng)康復(fù)療法相比，評(píng)估本系統(tǒng)在提高運(yùn)動(dòng)功能恢復(fù)效率和縮短康復(fù)周期方面的作用。
在特殊教育或殘障輔助機(jī)構(gòu)部署本系統(tǒng)，用于視聽(tīng)覺(jué)障礙者的感知增強(qiáng)與信息輔助。例如，針對(duì)失明人士，系統(tǒng)利用視覺(jué)攝像頭獲取環(huán)境信息，經(jīng)語(yǔ)義分析后通過(guò)聽(tīng)覺(jué)或觸覺(jué)反饋將場(chǎng)景要點(diǎn)傳達(dá)給用戶；同時(shí)監(jiān)測(cè)其腦電以判斷注意力焦點(diǎn)，并智能調(diào)節(jié)信息呈現(xiàn)方式以匹配用戶需求。通過(guò)系列案例驗(yàn)證，評(píng)估系統(tǒng)對(duì)提升感知障礙人士環(huán)境理解能力和生活自理能力的效果。
在記憶障礙或阿爾茨海默癥患者群體中試用本系統(tǒng)的認(rèn)知干預(yù)功能。利用經(jīng)顱磁刺激（TMS）聯(lián)合認(rèn)知訓(xùn)練任務(wù)，對(duì)患者大腦記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行閉環(huán)刺激調(diào)節(jié)：當(dāng)檢測(cè)到認(rèn)知任務(wù)中注意力渙散或記憶提取困難時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)施加特定腦區(qū)的電磁刺激以促進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活。通過(guò)一段時(shí)間的干預(yù)試驗(yàn)，比較干預(yù)組與對(duì)照組認(rèn)知評(píng)估結(jié)果的差異，驗(yàn)證系統(tǒng)對(duì)于不同亞型認(rèn)知障礙癥狀的改善作用。
在示范應(yīng)用取得初步成效后，我們將與大型三甲醫(yī)院和康復(fù)中心深入合作，開(kāi)展更大規(guī)模的臨床試用和多中心研究，以獲得監(jiān)管機(jī)構(gòu)認(rèn)可所需的安全性和有效性數(shù)據(jù)。這將為后續(xù)申報(bào)國(guó)家藥監(jiān)部門的醫(yī)療器械注冊(cè)奠定基礎(chǔ)。
積極對(duì)接醫(yī)療器械廠商和神經(jīng)調(diào)控設(shè)備企業(yè)，探索聯(lián)合成立產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目或孵化初創(chuàng)公司的可能。利用企業(yè)在生產(chǎn)制造、市場(chǎng)渠道方面的優(yōu)勢(shì)，加速將本項(xiàng)目原型升級(jí)為符合醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)的商品化產(chǎn)品。特別地，我們將推動(dòng)基于ACPU架構(gòu)的國(guó)產(chǎn)神經(jīng)調(diào)控芯片的流片試制，與本系統(tǒng)的軟件平臺(tái)相結(jié)合，打造國(guó)內(nèi)首套可規(guī)?；瘧?yīng)用的人工意識(shí)神經(jīng)調(diào)控設(shè)備。
以項(xiàng)目成果為基礎(chǔ)，聯(lián)合業(yè)內(nèi)相關(guān)單位向衛(wèi)健主管部門和標(biāo)準(zhǔn)化組織提交行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)草案，例如“智能腦機(jī)接口系統(tǒng)技術(shù)要求”或“閉環(huán)神經(jīng)調(diào)控臨床應(yīng)用指南”，提升本技術(shù)在行業(yè)內(nèi)的規(guī)范性和認(rèn)可度。同時(shí)，爭(zhēng)取將本項(xiàng)目技術(shù)納入國(guó)家及地方的重點(diǎn)科技推廣計(jì)劃（如智慧醫(yī)療示范工程、數(shù)字生命健康專項(xiàng)等），借助政策支持?jǐn)U大影響，加快成果轉(zhuǎn)化。
通過(guò)主辦學(xué)術(shù)研討會(huì)、參與國(guó)際人工智能與腦科學(xué)大會(huì)等方式，宣傳本項(xiàng)目的理念和成果，促進(jìn)更多跨領(lǐng)域合作機(jī)會(huì)。在公眾層面，通過(guò)主流媒體報(bào)道、科普文章和技術(shù)展示等形式介紹人工意識(shí)神經(jīng)接口在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域的前景，提高社會(huì)對(duì)該創(chuàng)新技術(shù)的認(rèn)識(shí)和接受度，為產(chǎn)品日后的推廣應(yīng)用創(chuàng)造良好的輿論環(huán)境。