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SiClink 獲融資,開發視覺重建腦機介面技術

💡專注於 AI 驅動視覺神經解碼的 BCI 新創公司獲得重要融資里程碑。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
SiClink 完成種子輪與天使輪連續融資
為什麼重要
透過 BCI 實現視覺重建的進展代表了神經 AI 的重大飛躍,可能縮短生物神經訊號與數位影像處理之間的差距。
下一步行動
研究關於神經訊號解碼與影像重建的最新論文,以了解目前 BCI 轉視覺管線的技術現狀。
誰應關注:Researchers & Academics
關鍵要點
- •SiClink 完成種子輪與天使輪連續融資
- •專注於視覺重建的侵入式 BCI 技術
- •獲得 BlueRun Ventures 投資
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 19 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •SiClink專注於侵入式腦機介面技術,這類技術透過手術將電極直接植入大腦皮質,旨在實現高解析度的神經訊號讀取與刺激,但也伴隨較高的手術風險與倫理考量。
- •視覺重建腦機介面領域競爭激烈,主要參與者包括馬斯克旗下Neuralink的「Blindsight」項目和由Neuralink前聯合創辦人Max Hodak創立的Science Corporation所擁有的PRIMA系統,兩者均在推進人體臨床試驗。
- •中國在視覺腦機介面領域的發展迅速,暖芯迦和明視腦機等本土企業已獲得大額融資,並有產品進入臨床試驗階段,顯示出全球範圍內的技術競賽。
- •此類技術的目標不僅限於恢復因視網膜病變導致的失明,部分研究更探索直接刺激視覺皮層,甚至實現超越人類自然視覺範圍的「超視覺」功能,例如感知紅外光。
- •BlueRun Ventures的投資反映出風險資本對侵入式腦機介面在特定醫療應用(如視覺重建)的潛力持樂觀態度,儘管該領域仍面臨技術成熟度、成本和監管挑戰。
📊 競品分析▸ Show
| 公司/產品 | 技術路線 | 侵入性 | 主要特點/進展 |
|---|---|---|---|
| SiClink | 視覺重建 | 侵入式 | 完成種子輪與天使輪融資,專注於視覺重建技術。 |
| Neuralink (Blindsight) | 視覺皮層刺激 | 侵入式 | 旨在恢復視力,2024年獲FDA突破性器械認證,計劃2026年推出低解析度視覺恢復產品,並進行人體植入手術。 |
| Science Corporation (PRIMA) | 視網膜植入 | 半侵入式 (眼內植入) | 收購自Pixium Vision,光伏視網膜植入物,配合特殊眼鏡將紅外光轉化為電刺激,已在歐洲申請銷售許可,並有臨床試驗數據顯示能改善黃斑部病變患者視力。 |
| 暖芯迦 (E-BCI & V-BCI) | 視網膜路徑 (E-BCI) & 視皮層路徑 (V-BCI) | 微創 (E-BCI) & 侵入式 (V-BCI) | 雙路線佈局,E-BCI已啟動人體臨床試驗,V-BCI預計2026年進入前瞻性臨床試驗。最高訊號採集與刺激通道數達1280個。 |
| 明視腦機 | 視覺重建 | 侵入式 (未明確) | 完成1.5億人民幣天使輪融資,聚焦視覺重建腦機介面。 |
🛠️ 技術深入
- 侵入式腦機介面透過手術將電極直接植入大腦皮質,以測量運動神經元的電活動及皮質內層局部場電位,提供極高的訊號解析度。
- 視覺重建技術可分為視網膜路徑和視皮層路徑,前者如PRIMA系統,將微型晶片植入視網膜下方,透過眼鏡捕捉影像並轉換為紅外光訊號刺激視網膜細胞;後者如Neuralink的Blindsight項目,直接刺激大腦視覺皮層。
- 部分新一代視覺假體,如碲奈米線網路(TeNWNs)視網膜假體,具有超廣闊光譜響應範圍(470-1550nm),能感知可見光至近紅外二區,且無需外部設備即可工作。
- 侵入式設備面臨生物相容性、電極線路移位、免疫反應及疤痕組織形成等技術挑戰,且需要解決視覺編碼的複雜性。
- 人工智慧在腦機介面中扮演關鍵角色,用於解讀複雜的腦活動數據、降低雜訊干擾,並提升系統的準確度與適應性。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
侵入式視覺重建腦機介面技術將加速進入臨床應用階段。
隨著SiClink等新創公司獲得融資,以及Neuralink、Science Corporation等主要參與者推進人體試驗並取得監管批准,該領域的商業化進程將顯著加快。
視覺重建腦機介面將不僅限於恢復視力,未來可能實現超越人類自然視覺的「超視覺」功能。
部分研究已展示出使失明動物感知紅外光的能力,預示著該技術有望拓展人類的感知極限。
侵入式腦機介面技術的倫理與安全監管將成為未來發展的關鍵挑戰。
由於涉及腦部手術和直接神經介面,該技術面臨高風險、生物相容性、隱私保護及長期影響等複雜倫理問題,需要更完善的法規與社會共識。
📎 來源 (19)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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