支持人机交互的脑机接口在恢复或增强人类能力方面具有巨大潜力。传统的脑机接口是基于互补金属氧化物半导体（CMOS）技术实现的，具有复杂、庞大和低生物相容性的电路，并受到冯诺依曼架构低能效的影响。

中国科学院宁波材料所Changjin Wan和Qing Wan等通过介绍神经形态学的简史，回顾相关领域的最新进展，并讨论未来的进展和面临的挑战，对即将到来的BNIs进行了概述。

本文要点：

（1）

大脑-神经形态界面（BNI）将为推进BCI技术和塑造我们与机器的互动提供一个有前途的解决方案。神经形态设备和系统能够通过实现诸如原位向量矩阵乘法（VMM）和物理储层计算之类的物内计算来提供具有极高能效的强大计算能力。神经形态组件与传感和/或致动模块集成的最新进展产生了神经形态传入神经、传出神经、感觉运动环路等，通过实现生物系统的复杂感觉运动能力，推进了未来神经机器人技术。

（2）

随着紧凑型人工脉冲神经元和生物电子接口的发展，BNI和生物实体之间的无缝通信是合理预期的。

参考文献:

C. Wan, M. Pei, K. Shi, H. Cui, H. Long, L. Qiao, Q. Xing, Q. Wan, Toward a Brain-Neuromorphics Interface. Adv. Mater. 2024, 2311288.

DOI: 10.1002/adma.202311288

https://doi.org/10.1002/adma.202311288