在AI Agent和具身智能加速进化的今天，人类与机器之间的交互方式正站在一场革命的前夜。当马斯克和他的Neuralink不断刷新大众对脑机接口的想象时，一支来自北京大学、上海科技大学等顶尖学术机构的科学家团队，正试图用一套名为“神经显卡”的万通道植入式系统，改写人机交互的底层逻辑。这家名为「芯生视界」的侵入式脑机接口公司，近日完成了近亿元人民币的种子轮融资，由经纬创投领投，星连资本、燕缘创投、水木创投跟投。他们的目标不仅是帮助失明者复明、失语者重获表达，更是在碳基生命与硅基智能之间架起一座高通量的桥梁——这或许就是未来人机交互效率提升的终极形态。
从实验室到临床：科学家团队的“碳硅融合”野心
芯生视界的创始人王茜来自北京大学心理与认知科学学院和IDG麦戈文脑科学研究所，联合创始人李远宁来自上海科技大学，拥有卡耐基梅隆大学人工智能和神经科学博士学位，并在加州大学旧金山分校Edward Chang实验室从事博士后研究多年。团队还集结了北京大学在具身智能、脑机芯片和类脑芯片方向的顶尖专家。这支年轻的科学家团队，并非为了创业而创业，而是源于一个共同的技术终局判断：人类与世界交互的本质，一端是“感知”，一端是“表达”，而视觉和语言正是感知与表达的核心通道。
在过去的十余年里，李远宁在匹兹堡大学医学中心开展了侵入式人类视皮层神经编解码研究，发表了关于电刺激产生文字和记忆幻觉的成果；王茜团队则在国内率先实现了基于临床病人的视皮层单神经元记录，并于2020年发表了“人类视皮层电刺激诱发彩色视觉幻觉的映射机制”论文。当这两条研究线交汇，他们意识到需要一套能够精密调控、实现信息双向闭环的硬件基座。于是，他们联合了北京大学主攻脑机硬件芯片的团队——这支团队拥有稀缺的工业级流片与规模化量产经验。
值得注意的是，另外一位联合创始人朱毅鑫教授是北京大学具身智能领域的专家，曾受邀在NVIDIA GTC全球大会上作报告。他的加入使得芯生视界的技术版图从单纯的神经解码扩展到了与具身AI的互联。整个团队形成了从神经机制解析、底层高通量芯片、前沿临床医学到具身AI的全链条闭环——这恰恰是许多AI创业公司所不具备的稀缺能力。也正是这种跨学科基因，让一线科技公司基金和北大、清华系机构同时注资成为可能。
行业内已有估值百亿的脑机接口公司，但芯生视界并不认为自己入场晚了。李远宁解释：“此前的公司大都是针对运动功能重建，而我们选择的视觉、语言和具身方向，大家都刚刚开始，我们积累可能还更深。”运动控制维度相对较低，而视觉和语言涉及极高维度的非线性编码，运动功能重建积累的数据飞轮很难迁移到其他认知功能上。芯生视界在临床一线积累了大量颅内多模态数据，包括百余例患者的视觉皮层电刺激数据库——这意味着他们不需要从零开始进行临床试错。
神经显卡：为什么脑机接口需要“万通道”？
“柔性电极是进入大脑的物理接口，这很重要。但脑机接口背后是一整套系统，真正决定脑机交互上限和信息通量的，是电极之下的芯片和神经编解码算法——这就是我们提出‘神经显卡’的原因。”李远宁在采访中这样解释。
当下市场上受追捧的侵入式脑机接口公司，多是从“柔性电极”这一长板入手创业，但芯生视界选择了一条更重、更难的路：自研芯片。就像GPU支撑了AI大模型的爆发一样，芯生视界正在构建的“神经显卡”系统，核心是攻克大脑极端高带宽数据流的“编解码-重建”闭环。它有可能成为支撑脑机融合、人机共生的核心基础设施。
为什么需要万通道？马斯克的Neuralink目前能做到3000个通道，但实际投入使用时，效果差异极大。李远宁指出，不同任务对通量需求不同：运动控制只需要不到十个自由度的神经信号就能在二维平面上精准控制鼠标；语言解码本质上也是解码构音器官的精细运动，只需要十几个自由度的神经信号。但真正的视觉重塑和自然语义解码是另一个量级的工程：想在盲人的脑海里像素级写入一张清晰的图像，或者直接解码“脑海中飘过的一个复杂抽象想法”，每一个环节对应的都是上千甚至上万维度的信息并发。
做脑机芯片是“带着镣铐跳舞”。要植入大脑，必须小尺寸、低功耗，同时满足高通量实时并发和双向交互。好消息是，相比GPU，脑机芯片的制程要求并没有那么高，但在没有规模化生产的情况下，利润很薄。芯片研发极其烧钱，小规模流片一次就可能耗费成百上千万元。李远宁坦言：“脑机领域才刚刚起步，投入多少资源，决定能解决多少问题。从这个视角来看，对比芯片、具身智能等方向，脑机接口赛道获得的资金规模还是比较少。”
芯生视界已经是国内为数不多流片出28nm级脑机芯片的团队，目前的芯片为256通道，今年计划推出更高通量、双向交互的芯片。这一进度与AI Agent技术的快速迭代形成了有趣的呼应——当大模型已经能够理解和生成复杂的语义时，人脑与AI之间的带宽瓶颈反而成了最大的制约。芯生视界的“神经显卡”正是在试图打破这个瓶颈。
视觉重建：让盲人“看见”的终极挑战
视觉是人类最重要的感知输入，提供了约80%的感知信息。对于全盲患者而言，植入式脑机接口几乎是唯一的复明方案。但让盲人真正“看见”远非电刺激那么简单。李远宁坦言，有两个关键问题至今未解。
首先是动态视觉中大脑对环境的补全机制。人类的视网膜真正具备高分辨率的区域非常小，大脑是依靠眼球高频扫视，结合内部建立的世界模型，来脑补和拼接出完整、连续的视觉场景。这种机制导致脑机接口的重建异常困难，因为初级视觉皮层并非简单的前馈网络，存在大量的横向抑制和跨脑区的反馈连接——一个神经元的激活会横向影响周围的神经元，简单粗暴地同时激发一万个电极，大概率会得到一片模糊。
其次是神经可塑性的利用。当经过算法编码的电信号输入盲人的大脑时，对大脑而言这是一种从未见过的新型“语言”。盲人并非一接上设备就能立刻“看懂”世界，而是需要经历一个类似“强化学习”的主动适应过程。这本质上是利用神经可塑性，让人机共同进化，最终帮大脑重新“长”出一条感知通道。
芯生视界在这个方向上的积累颇为扎实。王茜团队早在2020年就开展了视皮层电刺激研究，让被试者描述视野中什么位置产生了画面。得益于国内临床资源等优势，团队已经积累了100多例的实验数据，部分解决了视觉皮层自下而上的简单输入问题。在复杂场景的视觉编码算法方面，团队在2021年和2023年的Algonauts国际挑战赛（基于神经大数据预测大脑神经响应活动）中连续拿下全球冠军。2025年冠军被Meta AI夺得，这也说明行业竞争正在升温。
有趣的是，视觉重建的技术路径与当下流行的AI画图技术有着异曲同工之妙——两者都在试图理解并生成人类感知中的视觉内容。不同的是，AI画图是从文字生成图像，而脑机接口的视觉重建是从电信号生成感知。这一技术方向甚至可能反过来推动AI对视觉理解的新突破。
语言解码：从构音运动到思维直连
如果说视觉是人脑的输入通道，语言则是人脑的核心输出通道。目前所有语言解码的工作，本质上都在解码构音器官的精细运动——口唇舌咽等构音器官的运动只有十几个自由度，通过记录这些运动对应的神经信号，就能解码并生成语音。但芯生视界的野心不止于此。
李远宁认为，语言本身是受制于人类运动器官物理约束的一种低带宽的有损压缩。我们想到一个复杂抽象的想法，需要用线性排列的词语逐字表达，这本身就损失了大量的高维语义信息。芯生视界的终极目标是打破这种束缚，实现高通量的人机交互，在人脑的高维语义空间与大模型、具身AI之间，架起一座直接对接的桥梁。
这听起来像是科幻小说里的“读心术”，但李远宁认为这在技术上是可行的。随着高通量芯片和神经编解码算法的发展，未来思想的交互也许不再需要被降维成显性的语言或动作。人脑或能与AI实现语义级的直连。这种直连的效率提升将是革命性的——当前的语音交互、键盘输入、甚至手势控制，都将被一种全新的、无需任何外部媒介的交互方式取代。
这种技术趋势也与AI诗词生成等应用产生了微妙联系。AI诗词生成是从人类语言数据中学习韵律和意境，而脑机接口的语言解码则是直接从神经信号中提取语义。当两种技术路径交汇，或许能够打通从“灵光一现”到“文字输出”的最短路径。
人机交互的未来：效率提升的终极形态
将视觉重建和语言解码放在一起看，芯生视界的蓝图便清晰起来：视觉提供了80%的感知输入，在大脑深处构建起复杂的“世界模型”；语言负责将这些意识解码并向外输出。而芯生视界的“神经显卡”系统，正是要在人脑与AI之间建立一条高速双向通道。
这条通道带来的效率提升将是多维度的。在医疗场景，失明患者可以重新获得视觉感知，失语患者可以恢复表达能力——这本身就是巨大的效率提升。在更远的未来，当脑机接口走向消费级，人类可以绕过低带宽的语言和动作，直接与AI进行思想层面的交流。试想一下，你不再需要打字、说话，甚至不需要界面操作，一个念头就能让AI调用AI工具导航中的各种工具完成复杂任务。
李远宁提出一个观点：碳基生命与硅基智能正在走向融合共生。而融合的关键接口，就是“神经显卡”所代表的脑机系统。目前，大量科技公司和AI创业公司都在押注这一方向。从马斯克的Neuralink到国内的BrainCo、脑虎科技等，资本和人才正在快速涌入。芯生视界获得经纬创投等一线机构的注资，也印证了市场对“视觉-语言-具身”这个方向的认可。
不过，从实验室到临床，再到大规模商用，还有漫长的路要走。脑机接口的伦理问题、安全性、长期植入的可靠性，都是必须跨越的障碍。但无论如何，芯生视界这支“青年首席”团队的入场，为中国在侵入式脑机接口赛道上增添了一个有力的竞争者。当人机交互的效率提升成为确定的趋势，谁能在“神经显卡”上率先突破，谁就有可能定义下一个时代的交互协议。
对于正在寻找新赛道的科技公司而言，脑机接口或许是最值得关注的领域之一。而对于AI创业公司来说，与其在拥挤的大模型赛道内卷，不如思考如何与企业数字化转型相结合，在“人机融合”的基础设施层面找到自己的位置。芯生视界的案例表明，跨学科的深度整合、对临床场景的扎实理解、以及自主硬件的研发能力，才是这个领域真正的护城河。
资本入局：科技公司押注脑机接口新风口
芯生视界的种子轮融资阵容颇有深意。领投方经纬创投是中国一线科技基金，跟投方包括星连资本、燕缘创投、水木创投。值得注意的是，燕缘创投和水木创投分别带有北京大学和清华大学的背景。这意味着国内顶尖学府的学术资源与产业资本形成了一个协同闭环。
这种模式在生物科技领域并不罕见，但在脑机接口这种高壁垒、长周期的赛道上，学术界与产业界的深度融合显得尤为重要。芯生视界团队的构成正是这种融合的典范：既有从事基础神经科学研究的青年首席，又有具备工业级流片经验的硬件专家，还有在NVIDIA GTC上展示过具身智能成果的学者。这种全栈式的人才组合，使得公司从创立之初就具备了从底层芯片到顶层算法的完整研发能力。
从行业格局来看，脑机接口领域的融资热度正在上升。国内估值百亿的公司已有数家，但大多聚焦运动功能重建。芯生视界切入的视觉、语言和具身方向，虽然技术难度更高，但市场空间也更大。据估算，仅中国因视网膜疾病、外伤等原因导致的盲人数量就超过1700万，失语症患者也有数百万。如果按每位患者治疗费用计算，这是一个千亿级的市场。
当然，商业化路径仍然充满挑战。李远宁坦言脑机接口赛道获得的资金规模相比芯片和具身智能方向还很少。但随着大模型训练成本的降低和AI能力的跃迁，资本对“下一代人机交互”的兴趣只会越来越浓厚。对于AI创业公司而言，脑机接口可能不是短期变现的选择，但却是布局未来的战略高地。