这项成果意味着脑机接口从"能用"向"好用"迈出关键一步。以往的系统仅被动解码脑信号，用户需耗费 巨大心力完成一个简单操作，如同让瘫痪人士驾驶一辆复杂高级的车辆。而"AI副驾"技术的引入，实现 了"协同驾驶"。这一技术不仅能预判用户意图，还能主动优化动作路径，极大降低了操控的认知负担。 对于瘫痪人士而言，这不仅是效率提升几倍的问题，更是跨越了能否独立完成日常任务的分水岭。比如 精准移动光标打字、操控机械臂进食或整理物品，共享控制模式让AI成为了脑机接口领域的"智能助 手"，而非冰冷的执行器。随着算法进化，未来甚至有望扩展至轮椅导航、智能家居联动等场景，实现 科技对残障人群的赋能，让"意念操控"真正走入真实生活。 脑机接口技术能让用户利用脑信号操控装置，但目前该技术时常会出现不准确也不可靠的情况。美国加 州大学洛杉矶分校研究团队此次研发了一个非侵入性脑机接口系统。该系统能通过电极读取脑活动并利 用机器学习优化行动操控力。该脑机接口有两个"AI副驾"：一个能帮助引导计算机光标，另一个能利用 虚拟输入辅助机械臂任务。 在测试这个有"AI副驾"的脑机接口系统时，一位因脊髓损伤而腿部瘫痪的受试者在控制计算机光标的任 务中 ...