马斯克身家超越扎克伯格，成全球第三大富豪！特斯拉股价飙升逾12％

毋问我从哪里来

2020
09/01
05:32
腾讯美股


马斯克的财富迅速增长，随着特斯拉股价飙升超过475%，他的净资产已在今年增长了761亿美元，但他要成为世界首富还有很长的路要走——亚马逊CEO贝索斯的身家高达2000亿美元左右。

腾讯证券9月1日讯，特斯拉（NASDAQ:TSLA）首席执行官埃隆-马斯克（Elon Musk）现已成为全球第三大富豪——至少就目前而言是的。

                               
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周一，马斯克的身家超过了Facebook（NASDAQ:FB）联合创始人马克-扎克伯格（Mark Zuckerberg），原因是在特斯拉实施了股票分割计划之后，其股价继续大幅上涨。据最新数据显示，截至美国东部时间周一上午11点25分（北京时间周一晚上11点25分），马斯克的身家为1113亿美元，而扎克伯格为1105亿美元。

截至收盘，特斯拉股价飙升12.57%，报498.32美元，公司市值突破4500亿美元关口。Facebook股价则小幅下跌0.16%，报293.2美元，公司市值逼近8400亿美元。

马斯克的财富迅速增长，随着特斯拉股价飙升超过475%，他的净资产已在今年增长了761亿美元。同样有所帮助的是特斯拉为其提供了一项大胆的薪酬方案——这是一家公司的首席执行官和董事会之间有史以来达成的最大的企业薪酬协议——如果所有目标都能实现，这项计划可能会给他带来超过500亿美元的收入。

上周，随着科技股的飙升，这位特斯拉首席执行官加入了扎克伯格、亚马逊（NASDAQ:AMZN）首席执行官杰夫-贝索斯（Jeff Bezos）和比尔-盖茨（Bill Gates）的万亿富翁“俱乐部”。

最近几个月以来，亿万富豪们令人兴奋的财富积累速度与全球经济状况形成了鲜明对比。自从新冠病毒大流行开始以来，经济增长速度急剧下滑，美国公司裁减了数百万名员工，消费者需求陷入崩溃状态。这种经济痛苦首当其冲地导致年轻人和低薪工人受损，他们的工作通常更容易受到新冠病毒疫情相关裁员活动的影响。

尽管马斯克已经跃居全球第三大富豪，但要成为世界首富还有很长的路要走——贝索斯的身家高达2000亿美元左右。（星云）

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硅谷前沿 | 脑机接口太逆天！瘫痪病人的运动功能和触觉都恢复了

2020
05/07
08:07
品玩精选

研究团队使用了机器学习训练了一个信号处理算法，能够可靠地检测瘫痪者神经系统中出现的，极其微弱的深层知觉信号，并且触发义肢上的震动反馈，让 Burkhart 可以对细小的物品，比如铅笔或牙刷，获得准确的触觉。

注：本作品著作权归PingWest品玩/硅星人独家所有，授权深圳市腾讯计算机系统有限公司独家享有信息网络传播权，任何第三方未经授权，不得转载。

【栏目简介】

《硅谷前沿》栏目聚焦海外前沿项目、创新产品，由腾讯科技和海外优质内容创作者共同打造，第一期创作者：硅星人团队。

文|杜晨 编辑|Vicky Xiao

                               
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2010年因为一次跳水事故造成严重脊柱损伤，导致四肢瘫痪，Ian Burkhart 差点以为，自己这辈子都不可能再使用自己的双手和双脚，脖子以下再也没有任何感觉了。

但是 Burkhart 并没有没有放弃希望。自从受伤之后，他一直在进行瘫痪复健，但是对于效果不是很满意——直到有一天，他听说了巴特尔纪念研究所的 NeuroLife 计划。

毋问我从哪里来

毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:30
硅谷前沿 | 脑机接口太逆天！瘫痪病人的运动功能和触觉都恢复了

2020

2014年，他参与了该机构和俄亥俄州立大学共同进行的一项前沿项目，在大脑的运动皮层上安装了一个脑机接口。

经过多年的研究和试验，该团队终于实现了前所未有的重大突破，首次成功在 Burkhart 的身上实现了瘫痪治疗领域的里程碑式壮举：

使用脑机接口、非侵入性义肢工具和机器学习技术，首次同时恢复了瘫痪者的运动功能和触觉。

这项重磅研究，于近日正式刊登在世界顶级权威学术期刊《细胞》上。

                               
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这篇论文中提出的方法，首次在脑机接口上成功实时分离了人体神经的运动和触觉信号，并将这些信号同时用于神经反馈和义肢操控，在一名四肢瘫痪者的右手上实现了运动和触觉的同时恢复。

通过这种信号分离，脑机接口的工作效率获得了较大的提升，现在 Burkhart 可以同时用右手控制多个物体，整个右臂的功能也获得了显著的提升。

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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:30
2014年，他参与了该机构和俄亥俄州立大学共同进行的一项前沿项目，在大脑的运动皮层上安装了一个脑机接口 ...

研究团队使用了机器学习训练了一个信号处理算法，能够可靠地检测瘫痪者神经系统中出现的，极其微弱的深层知觉信号，并且触发义肢上的震动反馈，让 Burkhart 可以对细小的物品，比如铅笔或牙刷，获得准确的触觉。

分离出来的触觉信号，经过处理可以达到非常精确的水平，能够控制义肢，让 Burkhard 自由地调整右手的力量。整个系统也是自动化的，在很大程度上解放了 Burkhart，让他不用一直看着自己的右手，用大脑持续输出信号。

                               
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目前，一些市面上的技术，已经能够对不同程度脊柱损伤的瘫痪者，实现不同程度上运动功能或触觉的恢复——关键在于“或”字。过去从来没有一项已知的研究，能够同时恢复实时的运动功能和触觉。

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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:31
研究团队使用了机器学习训练了一个信号处理算法，能够可靠地检测瘫痪者神经系统中出现的，极其微弱的深层 ...

从这一角度来看，巴特尔纪念研究所和俄亥俄州立大学维克斯纳医学中心共同进行的这项研究，为瘫痪复健领域带来了迄今为止最为重大的突破。

                               
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解码残存的知觉信号

研究团队来自于巴特尔纪念研究所的 NeuroLife 项目。他们最一开始的设想，是直接让脑机接口从 Burkhart 的运动皮层里读取信号，控制多个设备，恢复手部的运动和触觉功能。

这种设计需要运动皮层本身能够从四肢等瘫痪的部位获得足够的信号刺激，产生反馈。但问题是，经过大量的手部触觉和运动刺激测试，Burkhart 的大脑往往无法作出相应的反馈。

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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:31
从这一角度来看，巴特尔纪念研究所和俄亥俄州立大学维克斯纳医学中心共同进行的这项研究，为瘫痪复健领域 ...

但是，团队的进一步研究发现，即使因为完全脊柱损伤（受伤部位以下运动和感觉功能完全丧失），大脑皮层上的一些体感神经纤维仍然是完好的。当研究人员对 Burkhart 的右臂的不同部位（对应脊柱的高度高于或者低于损伤发生的位置）施加刺激时，这些体感神经纤维仍可以感知到残存的信号。

好消息是，即使运动皮层无法对这些残存的信号作出反馈，完好的体感神经纤维仍然可以作出反应，对脑活动产生影响，而且影响的持续时间长于触觉刺激的时间。

这为研究团队带来了一个全新的灵感：如果能够解码大脑上完好的体感神经纤维造成的脑活动变化，是否可以用解码出来的信号，去控制脑机接口，进而控制义肢获得运动功能，并且产生触觉？

于是，他们采用机器学习的方法设计了一个向量机，作为解码算法，结合被刺激的皮肤区域，和在皮层里侦测到的脑活动。

读取脑活动信号的工作则由已经通过手术安装在 Burkhart 身上的脑机接口完成。每次需要使用的时候，他都得从脑袋上拽一根线，连接到电脑上……

                               
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好消息是，经过了几个月的训练时间，这套解码算法的效率非常高，而且误差率很低。

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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:31
但是，团队的进一步研究发现，即使因为完全脊柱损伤（受伤部位以下运动和感觉功能完全丧失），大脑皮层上 ...

不仅如此，Burkhart 仅靠自己能够感觉到大拇指和小臂位置的触觉，算法在这些位置的侦测效果，和在他本人感觉不到的位置（比如食指和中指）上是大体相同的（下图右），更加证明了算法的可靠性。

                               
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研究团队进一步对优化向量机进行开发和优化，在同样的准确性和效率基础上，实现了更多的功能。比如实时根据手部刺激的力度，调整触觉信号的强弱；再比如，用外部设备控制 Burkhard 右手的张开和捏合时，不会触发新的触觉信号，只有在确实触碰到物体时，才会生成这样的信号。

通过大量的实验和优化，研究团队得到了极大的鼓励：通过解码残存的微弱信号，完全有希望实现基于脑机接口的触觉解码。

毋问我从哪里来

毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:32
不仅如此，Burkhart 仅靠自己能够感觉到大拇指和小臂位置的触觉，算法在这些位置的侦测效果，和在他本人 ...

分离触觉和运动信号

团队开展这项研究的目标，就是为同时实现运动功能和触觉的恢复。

那么接下来的问题就是：能否把脑活动当中的传入和传出信号进行分离，从而让脑机接口可以同时控制两个系统，一个负责运动，一个负责触觉？

幸运的是，在1994年，巴特尔纪念研究所的专家们就已经验证了触觉信号和运动信号是可以被分离的 (demultiplex, 解多工）。在大量前序研究的基础上，这一次团队再次获得了巨大的进展。

研究团队进一步设计了新的解码算法。现在，他们在一台电脑上可以同时运行多个解码算法，控制两个不同的回路，负责运动的在图中以及视频中显示为蓝色，触觉显示为红色。

                               
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如图所示，在触觉方面，研究人员在 Burkhart 的大臂上安装了一条绑带（红色），接受电脑分离并处理过的触觉信号，施加在二头肌上，就能够恢复整条手臂的触觉。

毋问我从哪里来

毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:32
分离触觉和运动信号团队开展这项研究的目标，就是为同时实现运动功能和触觉的恢复。那么接下来的问题就是 ...

运动方面同理，Burkhart 的小臂上安装了更多可以刺激手臂神经的绑带（蓝色），接受分离处理的运动神经信号，刺激胳膊肌肉，能够非常准确地完成Burkhart 大脑“想”出来的动作。

                               
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好消息是，触觉反馈的生成和运动功能的激活，这两步操作之间的延迟较短，显著强化了 Burkhart 的自我控制感 (sense of agency)。

在上图的图 C 部分可以看到，使用这套脑机接口配合的装置，Burkhart 的自我控制感从55%左右提升到了70%左右。

研究团队总共在 Burkhart 的身上进行了198次测试，信号分离实现完美控制的成功率为100%。

要知道在过去，从来没有一种治疗或者技术方案，可以如此高效地同时恢复四肢瘫痪者的运动功能和触觉……

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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:33
运动方面同理，Burkhart 的小臂上安装了更多可以刺激手臂神经的绑带（蓝色），接受分离处理的运动神经信 ...

匹兹堡大学生物工程学副教授，该项目的成员 Doug Weber 认为，这项研究代表了将脑机接口技术用于脊柱损伤后的功能恢复的重要里程碑，“Burkhart 向我们展示了，通过脑机接口技术恢复了触觉之后，他使用手的能力获得了巨大的提升。”

美国脊柱损伤学会前任主席 Keith Tansey 教授指出，这项研究不仅对于瘫痪者本人，对于照顾他们的人来说也非常关键。

“在这项原理证明 (proof of principle) 研究当中，作者们采用了一个脊柱损伤领域此前并不被看好的角度（也即残存的知觉信号），在神经功能恢复方面带来了一次崭新而又重要的进步。”

                               
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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:33
匹兹堡大学生物工程学副教授，该项目的成员 Doug Weber 认为，这项研究代表了将脑机接口技术用于脊柱损伤 ...

勇敢和持之以恒，终会得到回报

2010年，Burkhart 跳水导致完全脊柱损伤的同年，巴特尔纪念研究所开始设想一种全新的技术，名叫“神经旁路” (NeuroLife Neural Bypass Technology)。

他们希望借助一种近似于“读心”的方法，将瘫痪者的大脑活动通过电脑和算法翻译成信号，传输到安装在小臂上的义肢，刺激肌肉活动，从而恢复运动功能。

2014年，Burkhart 成为了该项目的第一个志愿者。

但其实在最初，他对动手术打开头颅，装一个小电脑进去的想法也感到很不可思议。

“我还记得跟家人说起这件事的时候，他们都认为这简直疯了。他们希望我别太着急，把一切都想清楚。当时的风险确实很大，如果手术出了问题的话，我在过去几年里复健的结果就都白费了。”

好在，他对巴特尔纪念研究所的团队有着充分的信心，并且相信他们发明的这个技术是有前景的。

整个实验进行到现在已经超过了五年。他每周都至少参与研究实验两到三次，每次都要持续数个小时不间断，他必须一直不停地配合实验的要求，费尽全力触摸、摆弄和移动物体，一次实验下来往往已经心力交瘁。

但团队成员发现 Burkhart 并不是一个会气馁的人。正相反，他每一次都比前一次更加投入。参与项目几年以后，现在做完一次实验的他就好像完全没有费任何力气一样。

                               
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这是因为，Burkhart 越来越享受这些实验的过程，并且充满了斗志。团队成员形容他就像是“拨了开关”一样，能够将一切情绪都抛诸脑后，立刻进入一种高度投入的状态。

他说，自己少年的时候一直很热爱运动（他现在还是当地一所高中的曲棍球队助理教练），享受那种专注的感觉，而且对于参与这个项目希望实现的目标非常有动力。

毋问我从哪里来

毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:34
勇敢和持之以恒，终会得到回报2010年，Burkhart 跳水导致完全脊柱损伤的同年，巴特尔纪念研究所开始设想 ...

值得一提的是，整个项目过程中的一些想法，是由 Burkhart 本人提供的。团队主要成员 T.R. Massey 称 Burkhart 不只是一名参与者，同时也是整个项目的重要伙伴、协作者，以及一位好朋友，帮助指导着整个项目的前进。

“很荣幸能有这么多比我聪明的人在我身边，一起思考如何实现这些想法，”Burkhart 表示。

                               
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虽然自己已经在很大程度上达成了参与项目的目标，完成了十年前想都不敢想的事情，在脑机接口的帮助下恢复了右手的运动功能和触觉，Burkhart 仍然继续在努力着。

他希望继续参与 NeuroLife 团队的开发工作，帮助将这套系统从一个实验室的原型产品，变成一个可以带回家中使用的产品，能够为更多瘫痪者带来帮助，“这是一种非常有前景的技术，如果其他人用不上就太可惜了。我们必须将它分享给更多的人。”

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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:34
值得一提的是，整个项目过程中的一些想法，是由 Burkhart 本人提供的。团队主要成员 T.R. Massey 称 Burk ...

巴特尔纪念研究所，一家非盈利性质的研究型公司，目前正在致力于开发一套面向和 Burkhart 一样的四肢瘫痪者，可以居家使用的脑机接口设备。

这样的设备恐怕很难实现性价比，对于瘫痪者——本身作为重大经济累赘的群体——来说，可能不会很便宜。

不过，该研究所的目标是至少能够为这些瘫痪者提供一种选择，帮助他们最大限度恢复肢体的运动和触觉，从而显著改善日常生活。

“帮助人们重新获得‘完整’，减轻对于护工的依赖，是改善生活质量的重要一步。”巴特尔纪念研究所的技术研究员 Justin Sanchez 表示。

                               
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毋问我从哪里来

脑机接口，距离实现到底有多远？现阶段还面临哪些挑战？

2020
07/27
10:56
虎嗅APP

                               
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本文作者：希瑟，头图来自：电影《X-men》剧照截图

硅谷钢铁侠Elon Musk成立的Neuralink，自2016年走入大众视野以来，一直是热门话题。近期，Neuralink的创始人Elon Musk又有了新的动作。

7月20日，Elon在Twitter上被计算机科学家奥斯汀·霍华德（Austin Howard）问道：Neuralink技术，可以实现直接从芯片听音乐吗？这位硅谷钢铁侠回答：是的！

这一回答，让很多对脑机接口不是很了解的人瞬间脑补了很多画面。科幻电影中的画面历历在目，在1999年上映的《黑客帝国》电影中，“矩阵”通过侵入式脑机接口和大脑神经连接，人类感受到视觉、听觉、嗅觉、味觉等讯号，以此囚禁人类的心灵。

在《X-men》中，X教授通过“脑波强化机”能够将脑电波放大，与任何人实现连接。在《阿凡达》电影中，主角通过EEG和EMG结合，能够控制纳威人的身体，在潘多拉星球上行动。

Neuralink告诉大家，2020年底或将进行人体实验，让群众感到脑机接口离我们的生活已经很接近了。

那么，在现阶段，脑机接口究竟靠不靠谱，它进展到什么阶段了，还面临哪些挑战？通过这篇文章，我们就来聊聊脑机接口很多你所不了解的事情。

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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:36
脑机接口，距离实现到底有多远？现阶段还面临哪些挑战？

2020

脑机接口的基本原理

首先，有必要先介绍一下，什么是脑机接口？

                               
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所谓脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI），即在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接连接通路。其中，“脑”意指有机生命形式的脑或神经系统，“机”意指任何处理或计算的设备，其形式可以从简单电路到硅芯片到外部设备和轮椅，“接口” = “用于信息交换的中介物”。因此，“脑机接口”的定义=“脑”+“机“+”接口”。

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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:36
脑机接口的基本原理首先，有必要先介绍一下，什么是脑机接口？所谓脑机接口（Brain-Computer Interface,  ...

脑机接口基本的实现步骤可以分为四步：采集信号（Singal Acquisition）—信息解码处理（Feature Extraction）—再编码（Freature Translation）—反馈（Feedback）。接下来，我们按照这个流程给大家逐一讲解各个流程的详细细节，以便后续理解脑机接口目前面临的困难究竟在哪。

                               
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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:36
脑机接口基本的实现步骤可以分为四步：采集信号（Singal Acquisition）—信息解码处理（Feature Extracti ...

1. 采集信号（Singal Acquisition）

在讨论脑机接口如何做信息采集之前，我们需要了解一下人脑的构造。

如果将人脑做一个解剖面，从内到外依次是：头皮（Scalp）、头盖骨（Cranium）、脑硬膜（Dura mater）、蛛网膜（Arachnoid）、软脑膜（Pia mater）、大脑皮层（Cerebral Cotex）。

                               
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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:37
1. 采集信号（Singal Acquisition）在讨论脑机接口如何做信息采集之前，我们需要了解一下人脑的构造。如 ...

基于脑机接口对信号采集的形式，可分为三种：

侵入式（Invasive BCI），即通过开颅手术等方式，向脑组织内植入传感器以获取信号的设备。其缺点是容易引发免疫反应和愈伤组织，进而导致信号质量的衰退甚至消失。Elon Musk的Neuralink采用的就是这种方式。

半侵入式（Partially invasive BCI），即安置在大脑皮层表面接受信号的设备，接口一般植入到颅腔内，但是位于灰质外，其空间分辨率不如侵入式脑机接口，但是优于非侵入式。优点是引发免疫反应和愈伤组织的几率较小，主要基于皮层脑电图（ECoG）进行信息分析。

非侵入式（Non-invasive BCI），不进入大脑，即在头骨外检测信号的设备。这种形式像帽子一样方便佩戴。但是，由于颅骨对信号的衰减作用和对神经元发生的电磁波的分散和模糊效应，记录到信号的分辨率并不高，很难确定发出信号的脑区或者相关的单个神经元的放电。典型的系统有脑电图（EGG），脑电图的优点是其良好的时间分辨率、易用性、便携性和相对低廉的价格。然而，脑电图技术的一个核心问题是它对噪声的敏感性较差。此外，使用EEG作为脑机接口，需要用户在使用之前进行大量的训练，才能更好地操作非侵入式脑机接口。

                               
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侵入程度越高，获得的信号质量和强度就越高，风险也更高。按照信号质量来排列：侵入式>半侵入式>非侵入式。按风险来排列：侵入式>半侵入式>非侵入式。

毋问我从哪里来

毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:37
基于脑机接口对信号采集的形式，可分为三种：侵入式（Invasive BCI），即通过开颅手术等方式，向脑组织内 ...

2. 信息解码处理（Feature Extraction）

收集好了足够多的信息后，就要进行信号的解码和再编码以处理干扰。脑电信号采集过程中的干扰有很多，如工频干扰、眼动伪迹、环境中的其他电磁干扰等。

分析模型是信息解码环节的关键，根据采集方式的不同，一般会有脑电图（EGG），皮层脑电图（ECoG）等模型可以协助分析。

信号处理、分析及特征提取的方法包括去噪滤波、P300信号分析、小波分析+奇异值分解等。

3. 再编码（Freature Translation）

将分析后的信息进行编码，如何编码取决于希望做成的事情。比如控制机械臂拿起咖啡杯给自己喝咖啡，就需要编码成机械臂的运动信号，在复杂三维环境中准确控制物体的移动轨迹及力量控制都非常的复杂。

但编码形式也可以多种多样，这也是脑机接口可以几乎和任何工科学科去结合的原因。最复杂的情况包括输出到其他生物体上，比如小白鼠身上，控制它的行为方式。

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毋问我从哪里来 发表于 2020-9-2 08:37
2. 信息解码处理（Feature Extraction）收集好了足够多的信息后，就要进行信号的解码和再编码以处理干扰 ...

4. 反馈（Feedback）

获得环境反馈信息后再作用于大脑也非常复杂。人类通过感知能力感受环境并且传递给大脑进行反馈，感知包括视觉、触觉、听觉。

脑机接口实现这一步其实是非常复杂的，包括多模态感知的混合解析也是难点，因为反馈给大脑的过程可能不兼容。

Neuralink在技术上有哪些创新

我们可以先来看看走在领先水平的Neuralink的技术情况，来一窥目前的发展。

2003年Carmena写的论文是侵入式脑机接口领域的核心论文，这篇论文奠定了这个领域的基础。我们来对比2003年提出的“经典”方法，和Neuralink官网上以Elon Musk为第一作者的论文上提到的Neuralink的侵入式脑机接口技术，发现Neuralink的改进核心主要在三个方面：

使用纫针（Thread）代替电极：纫针尺寸更小、数量更多、对大脑造成的损伤更小，从而可以提取出信噪比更加，信号源更多的信号。

使用电极安装机器人（Robotic electrode inserter）进行电极安装，效率更高

使用专用芯片（ASIC）对信号进行预处理 ，提取出信号的feature

1. 纫针（Thread）

所谓纫针（Thread），是采用多种具有生物相容性的薄膜材料制造的微笑位移神经探针。这种材料相较于以往用的刚性金属或这半导体制程的电极阵列的生物相容性更高，不容易引起因为杨氏模量和弯曲刚度不匹配而造成的免疫反应。

目前，Neuralink构建了小而灵活的电极“纫针”阵列，每个阵列多达96个纫针分布了多达3,072个电极。

                               
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