INDUSTRY REPORT 2026 行业分析报告 行业研究｜市场分析｜深度洞察 2026脑机接口技术发展现状、全球格局 及中国相关公司分析报告 正文目录 一、脑机接口是实现大脑与外部通信的桥梁 ...................................................... 4 1、BCI 可“读取”脑信号，实现实时闭环控制 ....... ...................................................................... 4 图 2：脑机接口电生理信号记录位置以及三种不同的大脑电活动检测方式 ........ 5 图 3：脑机接口发展关键里程碑 .............................................................. .... 25 一、脑机接口是实现大脑与外部通信的桥梁 脑机接口（Brain-computer interface，BCI）是一种建立大脑与外部设备之间 直接通信通路的技术，通过解读大脑活动产生的意图或状态信息，将其转化为控 制外部设备的指令；或将外部信息编码为特定的神经刺激信号输入大脑，从而对 神经功能进行调控，实现神经功能修复或增强。 1、BCI 可“读取”脑信号，实现实时闭环控制

有任务完成得更加出色。我们需要思考，随着 AI 不断普 及、涉足更多的陌生领域，会有哪些创新可能与机遇出现。 为真正了解并充分利用 AI 的潜力 ，企业应当创建符合自 身需求的 AI 认知数字大脑，彻底重塑技术在整个组织中 扮演的角色及其与员工互动的方式。AI 将颠覆数字生态 系统的设计、使用和运营方式；出任品牌的形象大使； 并通过为实体机器人注入“灵魂”，使其在物理世界中 大显身手。而当 泛 应用。 4,5,6,7,8,9,10 高度先进的 AI 融入了我们生活的方 方面面，随时可用，几乎无处不在。 技术展望 2025 | AI 自主宣言 5 什么是认知数字大脑？ 认知数字大脑通过四个相互连接的层次，实现对信息的组织、处理和行动，成为企业决策和持续学习 的中枢神经系统。它支持企业的未来战略目标，例如意图式架构推动企业运营的智能化和高效化。 知识层：通过知识图谱 建多次复用。 概要 这才是企业领导者真正需要关注的颠覆性变革。 当前许多企业领导者可能只关注 AI 的局部应用，而 未能从全局视角认识到 AI 技术的整体变革能力。AI 正在构建“认知数字大脑”，这将彻底重塑技术在企 业运营和人们生活中所扮演的角色。 企业领导者须充分认识到，AI 最突出的特性在于 学习能力。当 AI 实现泛化并应用于企业和个人生活 中时，它的潜力远不止提供新功能和新服务。企业用

IaaS、AI PaaS、 MaaS、AI SaaS 四层架构，推动算网大脑向算网智脑跃迁，构建全链 路可控用智安全，筑牢“供给者、汇聚者、运营者”定位。作为“供 给者”，融合中国移动算力、数据、算法优势，提供全方位能力支持； 作为“汇聚者”，打造 AI 生态平台，广泛汇聚多类型模型、多领域 能力、多场景智能体；作为“运营者”，以算网大脑为核心提供高效 运营服务，深化 AI 赋能。在此基础上，全面激活智能算力与应用普 模型汇聚 .................................... 20 2.6.2 模型智能体融合 .............................. 20 2.7 算网大脑 .......................................... 20 2.7.1 资源编排调度 ................................ 20 2 PaaS、MaaS、AI SaaS 四层。一是 AI IaaS，即算网一 体化供给的基础设施服务，通过泛在网络推动东中西、云边端、通智超量、训练 推理等多类型算力“联算成网”，依托算网统一编排的算网大脑，实现算力的灵 活调度、即取即用。二是 AI PaaS，即面向各类 AI 开发者的工具平台服务，提 供覆盖 AI 研发、运营、测试等全环节的工具链和开发环境，显著提升全社会 AI 创新效率。三是

业如餐厅服务、酒店接待等场景中响应速度慢，服务质量不稳定。 AI大脑与硬件融合存在兼容性稳定性问题，如部分机器人在高强度任务下出现算法与硬件脱节故障，影响任务完成。 AI大脑与硬件融合问题导致机器人在复杂任务执行中出现故障，降低可靠性，影响市场信任度。 具身智能算法能力 多模态交互协同 AI大脑与硬件融合挑战 AI大脑发展 区域分布珠三角伺服系统、长三角AI 算法、京津冀精密制造，产业集聚效

信息安全有机结合 ● 侵入式：通过手术将电极植入大脑皮 层或大脑内部 ● 半侵入式：将电极植入大脑皮层之外、 颅腔之内，基于皮层脑电图进行分析 ● 全球：根据PrecedenceResearch 的预测，到2030年全球脑机接口的 市场规模将达到64.3亿美元，2023- 2033年复合增长率为16. 48% ● 高性能：提高传递速度，在大脑与 机器之间建立高效的信息交流通道 ● 双向交互：形成“从脑到机”和 智能体时代，核心问题正在变成 “敢不敢交给它去做”, 智能体拥有 操作权限，带来的就不只是效率提升， 也包括一系列新风险： ● 商业运营：包括多AI协作内容团队、 销售线索自动化、智能客服工单等 ● 知识管理：包括第二大脑、会议智 能助理、研究自动化等 ● 超级个体：智能体正在把个人从单 点劳动者，升级为能够调动多工具、 多流程、多资源的“微型组织” ● 误操作 ● 越权调用 ● 数据泄露 ● 责任不清 202Z

场、智能化管理和生态化运营，提供 智慧 社区、智慧园区以及城市智慧停车管理平台 天启智能物联平台 终端部署 +Saas 模式 · 基于智慧物联，把企业的物与物、物与 人、人与事进行有机在线链接，从而形 成统一业务管理大脑 平台涵盖车行、人行、考勤、消费、访 客、巡更、会议、防疫、移动岗亭等诸 多业务模块 城市智慧停车云平台 终端部署 +SaaS 模式 面向城市管理方，平台向下接入城市道 路路侧停车位，通过前端 集中化、平台化、移动 化的标准车场管理能力 集门禁、访客、对讲为 一 体的 SaaS 服 务 无人化车场降本 “ 硬件 + 平台 + 服务” 一站 式 服 务 智能化管理提效 AI 大脑、无感支 付、 巡 逻岗、云坐席 生态化运营增收 错峰停车、广告运营、 商户引流、营销推广 智慧社区 管理平台 智慧园区 管理平台 天策 AI 大 脑 IOT 智 能 物联平台 分类管理：车主差异化分类 进场：车辆便捷入场 场内：智能引导到位 离场：多元化支 付 高效管理 云化系统助力打造智慧车场 掌上轻松处理各类业务 云端边一体化协同 云托管服务 捷顺“ AI 大脑” 7*24H 远程坐席 车辆逃费追缴服务 多元化服务套餐，综合提升车 位收益价值 月卡服务 · 高效利用车位资源 白 + 黑 分 时 、 白 + 黑 + 闲 时 月卡、次卡、季卡、时段卡

与未来出行需求，具 体可拆解为以下六大核心方向。 一、锚定核心目标，衔接顶层规划：避免 “碎片化建设 9 · 以 “高效、安全 协同、绿色、民生” 五大目标为出发点，将智慧路口建设纳入城市交通大脑、车路协同示范区、智慧城市等顶层规划，避免单 个路口 “孤立建设”。 二、夯实感知底座，构建全城数据休系：筑牢“ Al 燃料基础 · 以 “全场景覆盖 . 多模态融合、高可靠传输” 为原则，搭建智慧路口的数据入口，为 ) 与用户需求 ( 交管 / 市民 / 车企 ) , 优先落地高价值应用，再 逐步拓展。 · 打破路口 “孤立属性” , 推动与车载终端、导航平台、交管系统、城市大脑的协同，实现“全局智能” . · 从 “标准、运维、资金、优化” 四方面构建保障机制，确保智慧路口长期稳定运行并持续泼挥价值。 1 、智慧路口建设的总体思路 体规划、详细设计、评审优化、实施测试到运维优化，形成闭环；内容上需兼顾传统交通工程 的“通行基础” 与智慧化技术的 “ 数据、决策、协同” , 确保路口既满足当前交通需求，又具备 未来升级 ( 如自动驾驶、城市大脑协同 ) 的扩展性。其核心目标是通过设计实现 “安全更有 保障、效率更优、体验更好” 的智慧交通场景。 交通调查 规划条件调查 交通流量调查

147 153 3 158 160 163 167 170 某集团以数据治理驱动多产业融合 黄陵矿业集团矿区零碳智慧园区建设 云锡华联锌铟数字化转型整体规划咨询实践 矿山AI大脑，助力陕煤集团柠条塔煤矿安全生产“少人化” 立足煤矿安全实际，提高安全监察手段，降低事故风险 03 洞蕴意，践行数字转型 157 04 附录 173 煤矿业务基础概述 非煤矿山业务知识概述 在这个架构中，一共有三个关键要素： 1、动力轴：先进数字技术 先进数字技术就是以5G、云计算、大数据、AI等为代表的先进生产力。智慧矿山的运行需 要有一个力量核心，这个核心就是先进的数字技术，该动力轴由新华三“矿山数字大脑”的 “五个一”构成。 2、驱动轮：矿山高质量发展诉求 在先进数字技术的源动力驱使下，生产力与业务的结合尚需要一个力量上的咬合点，矿山智 慧化的根本目的和诉求即是通过转型，实现安全、高效、清洁、低碳的企业发展，这也是国 构从下至上由“五个一”构成： 36 智慧矿山行业专家 彭涛 综述：以智论矿，智慧定义矿山安全生产新模式 智慧矿山解决方案蓝图 1、一套全面感知基础 一套全面感知基础：感知体系是矿山“智慧大脑”的数据源头和基础。内容上可以分为设备、 位置、环境和视频感知，在自动化程度较高的矿井，设备数据主要来源于PLC或者OPC服务； 煤矿开采具有动态变化的特点，要随时在最新的巷道图上获得人、车、物料的实时精确位置；

intel.cn/content/www/cn/zh/artificial-intelligence/baidu-ai-cloud-accelerates-llm.html 6 用 CPU 打造智行云网大脑， 网络大模型直面算力拦路虎 挑战 大模型推理优化 解决方案 网络大模型 < 100 毫秒 新方案已在多个运维场景推理任务中运用， 辅助生成时延可有效满足业务响应时间要求 1 提升10% 可扩展处理器作为 算力核心。通过其内置的英特尔® AMX、英特尔® AVX-512 等 AI 引擎提供的加速能力，中国电信网络大模型能通过分类预测、 知识生成、方案撰写、根因分析等能力向上打造智行云网大脑。 大脑以故障推理、业务逻辑以及智能交互等多个引擎为驱动力， 在流量预测、异常检测、故障管理等云网场景中实现隐患自动 发现与维护、故障自动隔离以及云网事件自动处置等网络运营 智能化能力。各级运维人员接入后，可以通过知识问答、信息

相干光量子计算机原理架构图 (二) 技术优势/成熟度分析 目前，玻色量子已于 2024 年 5 月发布第二代相干光量子计算机 “天工量子大脑 550W”，具备高功率态制备、高保真内存、低噪环控、 自适应纠错等优势，并能达到 12 小时/次以上长时间的稳定运行。 同时，“天工量子大脑 550W”在实现 550 节点全连接可编程的 Max- Cut 问题相干光量子计算求解，能在数个毫秒级时间内在庞大的解空 。 (二) 技术优势/成熟度分析 目前，玻色量子已于 2024 年 5 月发布第二代相干光量子计算机 “天工量子大脑 550W”，具备高功率态制备、高保真内存、低噪环控、 自适应纠错等优势，并能达到 12 小时/次以上长时间的稳定运行。 同时，“天工量子大脑 550W”在实现 550 节点全连接可编程的 Max- Cut 问题相干光量子计算求解，能在数个毫秒级时间内在庞大的解空