在神经科学与计算技术交汇的前沿，脑机接口（BCI）正推动人机交互进入全新的智能时代。大脑神经信号极其微弱，通常仅有 微伏（µV）级，且埋藏在大量背景噪声之中，如肌电干扰、电源噪声和环境电磁干扰。如何从这些复杂信号中提取稳定、精准的数据，是 BCI 技术突破的关键。

低噪声放大器（LNA, Low Noise Amplifier） 在 BCI 信号处理链中扮演核心角色，其主要任务是放大神经信号的同时降低噪声，确保后续的模数转换（ADC）和数字信号处理（DSP/AI）能够精准解析神经活动。随着 BCI 技术迈向高通量、高精准度的新时代，LNA 需要具备更高的增益、更低的功耗和更强的抗干扰能力，以支撑未来更复杂的脑机交互应用，如医疗康复、神经调控和智能设备交互。

模拟芯片

大脑的神经信号是模拟信号（Analog Signal），计算机只能处理数字信号（Digital Signal），因此 BCI 必须先用模拟芯片进行放大、滤波和转换，才能实现精准的信号解析和交互。

BCI 信号处理链：

1.信号采集（电极） →

2.信号放大 & 预处理（模拟芯片） →

3.信号转换（ADC，模拟芯片） →

4.数字信号处理（DSP/FPGA/AI） →

5.指令输出 & 反向调控（DAC，模拟芯片）

模拟芯片的核心任务：

低噪声放大（LNA）：将微伏级（µV）神经信号提升至可解析范围（数百倍增益）。

滤波降噪：去除 50/60Hz 工频噪声、肌电干扰（EMG）、眼动噪声（EOG），提高信噪比（SNR）。

模数转换（ADC）：将模拟信号转换为数字数据，供 AI 计算。

数模转换（DAC）：将计算机指令转换为模拟信号，实现神经刺激与反向调控。

模拟芯片就像是一个超灵敏麦克风+智能调音系统，先增强目标声音，再去除背景噪音，最后转换成计算机能理解的格式。

放大和降噪：从微伏级信号到清晰数据

大脑神经信号极其微弱，且存在大量噪声干扰，因此 BCI 需要精准放大有用信号，同时去除无关噪声。

采用 低噪声放大器（LNA），结合高精度滤波（高通、低通、带通、陷波）确保信号稳定。

使用 差分放大器（Differential Amplifier）抑制共模噪声，结合陷波滤波器（Notch Filter）和 ICA/PCA 动态降噪。

采用超低功耗 CMOS + 动态功耗管理（DPM），结合 FPGA 进行并行信号处理，确保低功耗、高吞吐。

然而，放大后的神经信号仍然是模拟信号，计算机无法直接处理，要让大脑信号进入计算机世界，必须经过 ADC（模数转换器），将模拟信号量化为数字数据，供 AI 计算与分析。

数据转换模块：构建完整的脑机交互

ADC：把神经信号转换为计算机可读数据

采集并量化神经信号：将大脑微伏级信号转换为计算机可分析的数字数据。

提高信号解析精度：高分辨率 ADC（如 16-bit、24-bit）能更精细地捕捉神经活动的细微变化。

提升数据传输效率：结合数据压缩算法，减少带宽需求，加快 BCI 处理速度。

应用：

脑电（EEG）数据采集。

侵入式脑机接口（ECoG/单神经元）信号解码。

实时神经信号分析（如脑控设备、医疗监测）。

同时，当计算机需要向大脑发送刺激信号时（如神经刺激、脑控外设反馈），数字信号也无法直接作用于神经元，必须经过 DAC（数模转换器）转换为模拟电流或电压，才能精确调控大脑活动。

DAC：将计算机信号转换为大脑可接收的刺激

生成连续的模拟信号，确保神经元能够正确感知和响应刺激。

精准控制刺激幅度、频率、波形，影响神经可塑性和大脑功能。

支持闭环神经调控，结合 AI，实时优化刺激信号，提高 BCI 适应性。

应用：

深脑刺激（DBS）：高频电脉冲治疗帕金森病。

经颅交流电刺激（tACS）：正弦波刺激调节神经活动。

闭环脑机接口：结合 AI 分析，自适应优化刺激模式。

夏禹的探索：推动BCI从读取到智能交互

技术突破

夏禹在 BCI（脑机接口）芯片集成方面取得不断突破，使得设备能够在体积小、能耗低的情况下，实现高通量神经信号处理。

目前，夏禹的 LNA 芯片支持 16 通道，并通过 8 颗芯片集成，实现 128 通道的高通量 BCI 系统。未来将进一步优化芯片架构与系统集成，目标在 2026 年推出 2.0 版本，单颗LNA芯片支持 32 通道，整体扩展至 256 通道, 持续提升神经信号的采集精度和处理能力，以满足更复杂的脑机交互和神经调控需求。

夏禹采用高密度电极、先进的 ADC 信号采集、AI 降噪和 3D 封装技术，努力突破单芯片通道数限制，使得 更高精度、更低功耗的 BCI 设备成为可能。

采用超低功耗 CMOS 工艺 + AI 动态功耗管理，在保证高吞吐量的同时大幅降低能耗，适用于长期植入或可穿戴设备。

高通量、高增益、低噪声LNA（低噪声放大器） 是夏禹高通量 BCI 方案的关键。

夏禹的 CMOS LNA 采用自适应增益控制（AGC），在低功耗（<10µW/通道）情况下，实现 80dB 以上增益，同时降低神经信号噪声，确保更精准的神经活动解析。

结合 高 CMRR 差分放大结构（>80dB）+ 陷波滤波（Notch Filter），有效去除 50/60Hz 工频噪声，提高 BCI 信号质量。

未来，LNA技术将支撑更高密度的神经信号采集，使 BCI 解析能力更精微，为神经调控提供更高精度的数据支撑。

应用场景

神经调控技术的未来应用将极大拓展BCI 在医疗和人机交互领域的可能性，包括：

神经疾病治疗：用于帕金森病、癫痫、阿尔兹海默症等神经退行性疾病，通过精准电刺激调节神经活动。

认知与记忆增强：改善失忆、认知障碍。

脑卒中与瘫痪康复：结合 AI 预测和神经刺激优化，帮助患者恢复运动和感知功能。

脑机智能交互：未来可用于增强现实（AR）、智能家居、脑控机械臂等领域，实现更自然的人机交互。

夏禹正推动 BCI 从单向神经信号读取迈向双向神经调控，让脑机接口不仅能解读大脑意图，还能精准干预和优化神经活动，为医疗康复、增强认知和智能交互提供革命性的解决方案。