GB/T 47023-2026 信息技术 脑机接口 参考架构

　　ICS 35. 020 CCS L 67

　　中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准

　　GB/T 47023—2026

　　信息技术 脑机接口 参考架构

　　Information technology—Brain-computerinterfaces—Referencearchitecture

　　2026-01-28发布 2026-08-01实施

　　国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会

　　发

　　布

　　GB/T 47023—2026

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　　前 言

　　本文件按照 GB/T 1. 1—2020《标准化工作导则 第 1部分 :标准化文件的结构和起草规则》的规定起草 。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利 。本文件的发布机构不承担识别专利的责任 。

　　本标准由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28)提出并归 口 。

　　本文件起草单位 :浙江 大 学 、中 国 电 子 技 术 标 准 化 研 究 院 、南 湖 脑 机 交 叉 研 究 院 、华 南 师 范 大 学 、杭州足球竞猜混合预测投注科技大学 、北京机械设备研究所 、天津大学 、华为技术有限公司 、足球竞猜混合预测投注科技大学 、中国医学科学院生物医学工程研究所 、中兴通讯股份有限公司 、中电云脑(天津)科技有限公司 、华南脑控(广东) 智能科技有限公司 、杭州青石永隽医疗设备有限公司 、中国信息通信研究院 、中移(杭州)信息技术有限公司 、北京芯智达神经技术有限公司 、杭州暖芯迦足球竞猜混合预测投注科技有限公司 、博睿康技术(上海) 股份有限公司 、浙江强脑科技有限公司 、上海交通大学 、浙江诺尔康神经足球竞猜混合预测投注科技股份有限公司 、哈尔滨工程大学 。

　　本文件主要起草人 :潘纲 、李 楠 、刘 贤 刚 、范 科 峰 、董 建 、余 云 涛 、王 跃 明 、潘 家 辉 、孔 万 增 、张 利 剑 、明东 、张峥 、姚林 、徐建 、孙文静 、崔兵 、张建海 、常远 、许敏鹏 、黄鹤鸣 、何恩慧 、赵莎 、秦云 、蒲江波 、马伟 、袁丁 、李远清 、周飔澍 、张倩 、高晨光 、张垒 、朱江 、胥红来 、阿迪斯 、吴瑞佳 、黄穗 、徐丽 。

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　　信息技术 脑机接口 参考架构

　　1 范围

　　本文件确立了脑机接口参考架构 ,描述了脑机接口用户视图与功能视图 。

　　本文件适用于脑机接口系统的构建 、实施与维护 。

　　2 规范性引用文件

　　本文件没有规范性引用文件 。

　　3 术语和定义

　　下列术语和定义适用于本文件 。

　　3. 1

　　脑机接口 brain-computer interface; BCI

　　brain machine interface; BMI

　　建立人类或其他动物中枢神经系统与外部软硬件系统间直接通信连接的系统 。

　　注 : 脑机接口能实现脑和外部设备间的单向或双向通信 ,能用于控制和/或反馈 。

　　3.2

　　架构 architecture

　　实体在其所处环境中的基本概念或属性 , 以及用于该实体及其相关生命周期过程的实现和演化的治理原则 。

　　[来源 :ISO/IEC/IEEE 42010:2022,3. 2]

　　4 总体原则

　　本文件从用户视角和功能视角给出两种脑机接口参考架构 。

　　用户视角下的参考架构(以下简称为用户视图)用于描述脑机接口各参与方的活动 。

　　功能视角下的参考架构(以下简称为功能视图)用于描述实现脑机接口活动所需的功能 。

　　5 用户视图

　　5. 1 概述

　　用户视图主要包括以下方面 :

　　a) 脑机接口参与方 :一个或一组自然人或法人 ,是脑机接口活动的执行者 ;

　　b) 脑机接口活动 :参与方所执行的一组特定任务的集合 ;脑机接口活动需要有一个目标 ,通过功能组件实现 ,能交付一个或多个结果 。

　　脑机接口参考架构用户视图见图 1。

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　　图 1 脑机接口参考架构用户视图

　　5.2 脑机接口参与方

　　5.2. 1 脑机接口软硬件供应方

　　脑机接口软硬件供应方提供脑机接口系统中所需的软硬件组件 ,涵盖脑信号采集 、处理 、传输 、反馈与刺激所需要的硬件设备和软件平台 。其主要活动包括 :

　　a) 信号采集装置开发 ;

　　b) 脑机接口芯片开发 ;

　　c) 外部交互设备开发 ;

　　d) 大脑刺激装置开发 ;

　　e) 信号分析软件开发 ;

　　f) 信号处理算法开发 。

　　5.2.2 脑机接口系统集成方

　　脑机接口系统集成方将硬件与软件进行整合 ,构建脑机接口系统 ,并进行产品化 。其主要活动主要包括 :

　　a) 系统集成 ;

　　b) 产品设计 ;

　　c) 质量控制 。

　　5.2.3 脑机接口服务运营方

　　脑机接口服务运营方针对具体行业应用需求 ,设计与实现脑机接口系统的应用方案 ,并为使用方提供服务 。其主要活动包括 :

　　a) 应用方案设计 ;

　　b) 系统部署 ;

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　　c) 服务支持 。

　　5.2.4 脑机接口使用方

　　脑机接口使用方是指直接与脑机接口系统进行交互或操作的个体 。使用方分为终端使用者和试验操作者 。终端使用者是指以脑机接口系统为工具 ,实现控制交互 、状态感知或神经调控等目的的系统直接使用者 ,包括患者 、康复者 、受试者等 。试验操作者是指负责脑机接口系统的试验组织 、配置管理 、数据采集 、数据分析等工作的人员 ,包括研究人员 、临床操作者等 。

　　脑机接口使用方的主要活动包括 :

　　a) 交互控制 ;

　　b) 被动监测 ;

　　c) 接受调控 ;

　　d) 配置管理 ;

　　e) 数据采集 ;

　　f) 数据分析 。

　　5.2.5 脑机接口监管方

　　脑机接口监管方负责制定 、审批和监督脑机接口技术相关的医疗安全 、隐私保护 、数据安全 、设备认证等方面的法律法规 、标准和伦理准则 ,确保脑机接口技术的安全性 、合法性以及伦理性 。其主要活动包括 :

　　a) 法规制定 ;

　　b) 审批监督 。

　　5.3 脑机接口活动

　　5.3. 1 脑机接口软硬件供应方的活动

　　5.3. 1. 1 信号采集装置开发

　　信号采集装置开发是针对脑信号采集装置的设计与制造活动 。

　　脑信号采集装置是用于获取大脑信号的前端硬件设备 ,基于电 、磁 、光 、声等手段采集神经信号并转化为可处理的系统输入 。典型装置包括电极阵列 、光学探头 、磁传感器等 ,通常集成了信号放大 、滤波 、模数转换模块 。信号采集装置应具备高灵敏度 、高时间/空间分辨率 、低噪声等性能特点 。

　　5.3. 1.2 脑机接口芯片开发

　　脑机接口芯片开发是针对脑机接口芯片的设计与制造活动 。

　　脑机接口芯片是用于脑信号采集 、处理 、计算 、刺激 、控制等功能的专用集成电路或系统芯片 。 面向脑机接口系统需求 ,其典型的功能模块包括检测模块 、刺激模块 、控制模块 、通讯模块等 。脑机接口芯片应满足高通道数 、低功耗 、小尺寸等特点,支持脑机接口系统的可靠运行 。

　　5.3. 1.3 外部交互设备开发

　　外部交互设备开发是针对与脑机接口系统配合使用的外部交互设备的设计与制造活动 。

　　外部交互设备是指接收脑信号解码后的指令 ,并将神经意图转化为具体功能执行的物理硬件或者软硬件集成体 ,典型设备包括计算机 、机械设备 、虚拟现实/增强现实(VR/AR)设备等 。

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　　5.3. 1.4 大脑刺激装置开发

　　大脑刺激装置开发是针对大脑刺激装置的设计与制造活动 。

　　大脑刺激装置是指用于向大脑特定区域施加外部刺激以调控神经活动的硬件设备 。这些设备基于电 、磁 、光 、声等原理工作 ,用于治疗疾病或增强认知功能 ,应满足精准靶向 、安全耐受等技术要求 。

　　5.3. 1.5 信号分析软件开发

　　信号分析软件开发是针对脑信号分析平台和可视化工具软件的开发活动 。

　　信号分析软件用于对所采集的脑信号数据进行数据预处理 、特征提取与模式识别 、可视化呈现等功能 。数据预处理功能能对原始脑信号进行滤波 、去伪迹 、分段等操作以提高数据质量 ;特征提取分类功能能从信号中提取关键的时域 、频域等特征 ,并通过传统机器学习或深度学习方法对脑信号进行分类和识别 ;可视化呈现提供波形图 、频谱图等直观展示方式 。

　　5.3. 1.6 信号处理算法开发

　　信号处理算法开发是针对处理和解读脑信号的算法的开发 ,并优化提高其准确性 、效率和实时性的活动 。

　　脑机接口的算法开发涉及多个方面 ,包括信号预处理算法 、特征提取算法 、信号解码与分类算法等 。

　　5.3.2 脑机接口系统集成方的活动

　　5.3.2. 1 系统集成

　　系统集成是将电极 、芯片 、外部设备等硬件与算法进行整合 ,集成为完整脑机接口系统的活动 。

　　系统集成应选取适合的信号采集 、处理 、反馈等功能的软硬件模块 ,并完成接口协议的统 一 。 系统集成通过将各类物理设备进行硬件集成与布局 ,并将信号采集 、处理 、解码与控制反馈算法进行统一调度和软件集成 ,完成软硬件协同工作 ,实现完整 、闭环 、可部署的脑机接口系统 。

　　5.3.2.2 产品设计

　　产品设计是脑机接口系统从原型向产品转化的工程开发活动 。

　　产品设计不仅涉及功能实现 , 同时应兼顾人体工学 、安全性 、可靠性 、成本与外观的综合考虑 , 以转化为可量产 、可部署的产品 。

　　5.3.2.3 质量控制

　　质量控制是对脑机接口系统的功能 、安全性和稳定性进行检验与控制的活动 。

　　质量控制涵盖元器件筛选 、系统稳定性测试 、电气与生物安全评估等环节 ,通过全过程检验提升产品的一致性与可靠性 。

　　5.3.3 脑机接口服务运营方的活动

　　5.3.3. 1 应用方案设计

　　应用方案设计是根据实际应用场景需求 ,设计脑机接口系统应用方案的活动 。

　　应用方案设计将脑机接口系统与实际需求结合 ,为医疗 、教育 、娱乐 、工业等不同使用场景定制解决方案 。

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　　5.3.3.2 系统部署

　　系统部署是将脑机接口系统部署到实际应用环境 ,并提供持续的系统维护的活动 。

　　系统部署是指将脑机接口系统按照具体的应用场景进行安装 、配置和调试 ,并持续监控性能 、解决技术故障 、进行定期更新和优化 ,确保系统的稳定性和持续高效运行 。

　　5.3.3.3 服务支持

　　服务支持是通过提供技术支持 、操作指导和问题解决服务 ,确保使用者能顺利使用系统的活动 。

　　服务支持包括提供培训与教育 、技术支持和反馈改进 , 以帮助使用者理解如何使用系统 、解决在使用过程中遇到的故障问题并进行产品或服务的优化 。

　　5.3.4 脑机接口使用方的活动

　　5.3.4. 1 交互控制

　　交互控制是终端使用者主动通过脑机接口与系统进行互动 ,进行信息输入或控制系统操作的活动 。

　　交互控制可让使用方通过大脑信号来控制外部设备或执行任务 。例如 ,通过想象手部运动控制上肢康复机器人完成抓握训练 , 以促进神经功能康复与重建 。

　　5.3.4.2 被动监测

　　被动监测是终端使用者接受脑机接口技术对脑状态的监测 ,用于系统分析的活动 。

　　被动监测可用于医学研究 、健康监测或临床诊断 ,帮助专业人员监控患者的脑部健康状况 。

　　5.3.4.3 接受调控

　　接受调控是终端使用者接受脑机接口对神经进行干预的活动 。

　　接受调控是指终端使用者通过植入或者穿戴式的设备 ,接受电刺激 、磁刺激等干预手段 ,进行神经系统疾病治疗或实现感知功能增强 。

　　5.3.4.4 配置管理

　　配置管理是试验操作员根据试验设计和应用需求 ,对脑机接口系统进行配置 、调整与核验的活动 。

　　配置管理包括采集通道配置 、电极布局方案设定 、刺激任务参数设计等准备工作 , 同时涉及到试验的安全性与合规性检查 , 以确保系统安全稳定运行并满足预期目标 。

　　5.3.4.5 数据采集

　　数据采集是试验操作员在规定试验条件下 ,使用脑机接口系统对生理或行为数据进行实时记录和结构化存储的活动 。

　　数据采集包括了事件标注 、信号质量监控 、采样精度控制和数据安全保存等环节 ,确保所采集数据具备可用性 、完整性和可重复性 ,可用于后续分析和模型构建 。

　　5.3.4.6 数据分析

　　数据分析是试验操作员基于采集到的原始数据 ,使用特定信号处理 、特征提取与算法建模方法 ,开展统计分析 、模型训练和性能评估的活动 。

　　数据分析涵盖了数据预处理 、信号特征提取 、分类与回归建模 、指标可视化等步骤 , 旨在提取有效信息或优化控制策略 。

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　　5.3.5 脑机接口监管方的活动

　　5.3.5. 1 法规制定

　　法规制定是制定与脑机接口相关的法律 、政策 、行业标准和伦理准则 , 以确保技术发展符合社会利益和安全要求的活动 。

　　制定法规是监管方的基础活动 ,为脑机接口系统的生理安全 、系统安全 、数据安全 、伦理等方面提供法律框架和政策指引 。

　　5.3.5.2 审批监督

　　审批监督是针对脑机接口技术相关产品或应用进行审批和监管 , 以确保其符合已发布的法规 、标准和伦理要求的活动 。

　　审批监督涉及对脑机接口技术相关产品或应用的审批 、认证和持续监管 ,包括对新产品或技术的测试 、评估其是否符合安全 、质量 、功能等标准 ,并最终批准其进入市场或应用 。

　　6 功能视图

　　6. 1 概述

　　功能视图从功能视角描述脑机接 口 。

　　本文件按输入输出类 、数据类 、信号处理类 、应用类和安全伦理类五大功能分类描述各个功能 。

　　脑机接口参考架构功能视图见图 2。

　　— 输入输出类 ,此类功能是与脑的交互功能 ,包括信号获取与反馈两个小类 。其中 ,信号获取类包括信号采集 、信号放大 、模数转换功能 ;反馈类包括感官通道反馈和刺激调控功能 。

　　— 数据类 ,此类功能是脑机接口系统应用过程中数据相关的功能 ,包括数据存储 、数据压缩 、数据传输 、数据可视化功能 。

　　— 信号处理类 ,此类功能 提 供 将 脑 信 号 转 化 为 控 制 外 部 交 互 设 备 的 命 令 或 者 脑 状 态 信 息 的 功能 ,包括数据预处理 、特征提取 、信号解码功能 。

　　— 应用类 ,此类功能提供在具体场景中的应用 。根据应用具体功效 ,归纳为监测 、替代 、恢复 、增强和补充五种功能 。

　　— 安全伦理类 ,此类功能涵盖了生物安全 、系统与数据安全和伦理功能 。

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　　图 2 脑机接口参考架构功能视图

　　6.2 输入输出类

　　6.2. 1 信号获取

　　6.2. 1. 1 信号采集

　　信号采集功能是指通 过 电 、磁 、光 、声 等 不 同 技 术 手 段 获 取 脑 部 信 号 。 按 照 脑 信 号 获 取 方 法 的 不同 ,划分为有创的侵入式和无创的非侵入式两大类 。所采集的信号包括电生理 、脑血氧变化 、神经磁场 、血流动力学等 。

　　6.2. 1.2 信号放大

　　信号放大功能是指对采集到的微弱神经信号进行放大处理 , 以提高信号幅度 ,改善信噪比 。该功能应具备低噪声 、高线性度和实时响应特性 ,确保信号的完整度和稳定性 。

　　6.2. 1.3 模数转换

　　模数转换功能是指将时间连续 、幅值连续的模拟量脑电信号转换为时间离散 、幅值离散的数字信号的过程 ,使脑信号便于分析处理和通讯 。

　　6.2.2 反馈

　　6.2.2. 1 感觉通道反馈

　　感觉通道反馈功能是指通过视觉 、听觉 、触觉等方式 ,传达大脑指令的结果或者操作的精确度 , 以学习调控大脑活动和改善对脑机接口的使用效果 。

　　6.2.2.2 刺激调控

　　刺激调控功能是指通过电 、磁 、光 、声等多种技术手段 , 向特定脑区施加可控刺激 ,从而对大脑活动进行调控 。

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　　6.3 数据类

　　6.3. 1 数据存储

　　数据存储功能是指脑机接口数据的长期持久化功能 ,应确保存储的安全性和高效性 。

　　6.3.2 数据压缩

　　数据压缩功能是指通过特定算法减小脑机接口系统中产生的数据量 , 以节省存储空间和提高传输效率 。通过去除不必要的数据冗余 ,保留关键信息 ,从而减少数据存储和传输负担 。

　　6.3.3 数据传输

　　数据传输功能是指脑机接口系统中不同模块之间的数据交互 。 系统应采用高效 、可靠的传输机制保障数据在传输过程中的完整性和实时性 。在传输过程中 ,敏感信息应通过算法进行加密 。

　　6.3.4 数据可视化

　　数据可视化功能是指将脑机接口系统中采集和处理的数据以图形化方式呈现 ,辅助使用者理解信号特征 、系统状态及交互过程 。该功能应具备良好的交互性与实时性 ,支持多种可视化形式 , 以提升系统的可用性与可解释性 。

　　6.4 信号处理类

　　6.4. 1 信号预处理

　　信号预处理功能是指在信号分析之前 ,通过去除伪迹 、工频干扰等噪音 ,提升信号质量 。

　　6.4.2 特征提取

　　特征提取功能是指识别信号中与任务信息相关的特征模式 ,使其有效代表任务中与大脑意图高度相关的神经活动 。

　　6.4.3 信号解码

　　信号解码功能是通过机器学习等方法解析神经活动的模式 ,并以此推理大脑意图或者状态 。

　　6.5 应用类

　　6.5. 1 监测

　　监测功能是指脑机接口系统对神经活动或生理参数进行持续采集 、识别和评估的功能 。该功能可用于实现注意力监测 、意识评估 、疲劳预警等 。

　　6.5.2 替代

　　替代功能是指脑机接口系统用于弥补或者取代个体受损的神经通路或者身体执行功能的功能 。该功能可用于视觉 、听觉 、运动等方面障碍的患者 ,为其提供替代的输入输出方式 。

　　6.5.3 恢复

　　恢复功能是指脑机接口系统用于促进神经功能重建或者增强康复训练效果的功能 。该功能可用于帮助脑卒中 、脊髓损伤等患者 ,提升功能恢复效率与可塑性 。

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　　6.5.4 增强

　　增强功能是指脑机接口系统用于个体对自然能力进行改进或者扩展 ,提升感知 、认知或者运动能力的功能 。该功能可用于增强注意力 、记忆力或者感官知觉等 。

　　6.5.5 补充

　　补充功能是指脑机接口系统为使用者提供额外控制维度的功能 。作为传统控制方式的扩展 ,该功能可通过融合多种模态的神经信号 ,实现多通道协同控制 ,提升交互的灵活性 。

　　6.6 安全伦理类

　　6.6. 1 生物安全

　　生物安全重点关注侵入式设备的生物相容性 、无菌性和长期稳定性 ,包括材料无毒无害 、抗感染设计 、组织兼容性监测以及应急故障处理机制 ,确保手术安全和长期使用无不良反应 。

　　6.6.2 系统与数据安全

　　系统与数据安全功能通过身份认证 、访问控制 、数据加密等技术 ,保障脑信号采集 、传输 、处理与反馈过程的完整性 、保密性与可用性 , 防止未授权访问 、操作干扰或恶意攻击 。

　　6.6.3 伦理

　　脑机接口系统应符合伦理合规要求 ,确保其设计 、研发与应用全过程符合伦理要求 ,包括尊重个体自主权 、知情同意 、隐私保护 、公平可及与技术透明性等 。

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　　参 考 文 献

　　[1] GB/T 35273—2020 信息安全技术 个人信息安全规范

　　[2] ISO/IEC 8663:2025 Information Technology—Brain-computer Interfaces—Vocabulary

　　[3] ISO/IEC/IEEE 42010:2022 Systems and software engineering—Architecture description