脑机融合是在人与外部设备间创建的直接信息连接通路。
一方面，将大脑信号转化为机器可识别的信号，实现对机器的有效控制。
另一方面，将外部设备信号转化为大脑可识别信号，从外部对大脑进行直接干预。
马斯克认为，脑机融合技术可大幅提高人机交互速度，有望最终解决“人机共生”问题。
之江实验室特聘专家、浙江大学教授王跃明介绍说，智能方面人与机器各有所长——
机器能在1000万张人脸里识别出一张人脸，人就做不到；
人在推理情感方面，机器也做不到。
把各有所长的两者互补，实现脑机相互融合，达到生物智能与机器智能的融合。
现在的人工智能基本上是从机器运转的模式去模仿智能，所谓“深度学习”并没有类似人脑的运作方式。
类脑是模仿大脑的运转方式来模拟大脑，这是实现智能的另外一种方式。
20世纪20年代科学家发现脑电波后，对脑机融合的探索就已开始，目前较成熟的应用主要集中在神经康复和辅助医学领域，如人工耳蜗，在重症医学领域的应用还十分有限。
近年来，随着人工智能等技术的发展，脑机融合在多个领域开展了应用尝试，比如——
机器翻译、意念控制机械臂、脑控电子游戏。
目前，实现脑机融合的路径主要分为——
侵入式、非侵入式、半侵入式。
侵入式：将脑电波检测电极植入大脑，这样采集到的脑信号强且稳定，但会对人体造成创伤；
非侵入式：通过可穿戴脑电波检测设备获取信号，对人体无伤害，但信号稳定性弱、速度慢、正确率低、穿戴不便。
半侵入式：优缺点介于上述两者之间。
马斯克希望在这两条路径间找到最优平衡：尽可能的低损伤和高效信号传输。
脑机融合近几年大热，成为资本追捧的大风口。去年夏天，脸书投资的“语音解码器”研究发布成果引发关注。
马斯克此次展示的脑机接口技术，有三只实验小猪——
第一只在两个月前被植入了脑机接口设备；
第二只未植入任何设备；
第三只曾植入过脑机接口设备、后被取出。
当植入了设备的小猪的口鼻碰触到物体时，设备会获取神经元发射的信号，在显示屏上呈现点状图像并发出声音，显示它的大脑信号可实时被采集。而植入设备后又取出的小猪表现得非常健康，与普通小猪无异。
这次展示的亮点在于——
实验动物从去年的大鼠升级为小猪，后者与人类更相似；
植入物很小，仅有硬币大小；
手术全过程仅一小时，并可“当天出院”。
现有的技术，观测模态比较单一，光成像、电成像与磁共振很难共同使用，同时，观测大脑变化非常困难。
浙江大学计算机科学与技术学院教授潘纲介绍说，之江实验室的大脑观测与脑机融合科研装置，实现光、电、磁、声等多模态并用的大脑观测与调控，能比较精准地呈现从微米到厘米、从微秒到生命周期的大脑活动过程，实现输入-读出的实时反馈。
该项目以 7T 核磁共振为核心，融合光、电、声等非侵入/半侵入/侵入式脑信息读出与脑行为调控手段，通过聚焦超声、电极阵列等前沿技术，实现多模态 7T 磁兼容的脑观测与调控。
据王跃明说，马斯克8月展示的产品分辨率很高，但只能做一个非常小的区域，很难做到跨脑区；之江实验室的技术既可以观察大脑局部，也可以观察全脑。
这可以干什么事情呢？
第一，可以支撑脑科学研究，多维度、多模态地观测大脑。
第二，为现有的脑疾病提供了更广泛的方案，可极大降低药品的副作用。
第三，更有利于开发类脑计算机。
首先，需要基础科学进展。
我们对于大脑的了解还远远不够，“读懂”脑信号很难。如果得不出准确的数学模型，后续的软件设计、应用开发等就缺乏可靠基础。
第二，需要关键技术突破。
脑机对接、脑机交互、脑机融合三个发展阶段，当前正由第一阶段向第二阶段过渡，主要瓶颈包括传感精度低、集成计算效率差、编解码能力弱、互适应手段少等。
第三，需要更多实验和数据。
这类技术通常要先以猴子为实验对象，然后才能以截瘫病人进行临床试验，但目前全球只有少数团队能做猴子实验，能做临床试验的机构更是屈指可数。
第四，安全风险不容忽视。
电极植入、信号输入或输出的过程，都有可能造成脑部伤害；而脑电波信息收集和使用，有可能涉及对个人隐私的侵犯等。
第五，伦理问题也需要规范化。
有专家提出，使用脑机融合技术至少应遵循知情同意、患者自主性和必要性原则，以及对人有利、不会对他人和社会造成伤害等原则。
