生物神经器件研发遍地开花，量子技术加速落地
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仿生医疗设备的数据采集能力迈上新台阶，高性能计算与量子技术将大幅提升科研发现效率，而民用自检测设备的普及进程则相对缓慢
核心要点
各大高校与企业正研发受生物及人类感官启发的新型器件，助力健康监测、半导体材料研发、人机交互等多个领域的发展。
当这项新兴技术转化为成熟商用产品后，各国政府需出台相关监管政策，保障消费者在人体监测、环境检测及相关治疗中的安全。
量子技术为医疗领域的实验研究带来乘数效应，在药物研发与新材料开发方面的作用尤为显著。
生物医疗领域正迎来一系列突破性发展：科研人员采用特殊材料和凝胶制成新型器件，可实现对实验室培养的脑细胞的微尺度检测；各类传感器的检测范围也全面覆盖人体各项生理指标与环境参数，从血液、心脏功能监测到其他各类指标检测无一不包。
这些新型器件将为企业、科研人员，乃至未来的普通消费者，提供海量的监测数据，助力人类以前所未有的精度探究人体机能与周边世界的运行规律。
生物医疗器件与材料领域的多项突破
宾夕法尼亚州立大学的研究人员发现，在高端传感器和植入式医疗设备的应用中，硼墨烯的性能或优于石墨烯。
宾州州立大学的科学家研发出基于斑状纳米颗粒的温敏水凝胶材料，有望成为下一代生物医疗材料的研发基础。
内布拉斯加大学林肯分校的工程师采用系统级设计思路，研发出一种软机器人技术，该技术可识别设备因穿刺或极端压力造成的损伤，精准定位破损位置并自主启动自修复程序。
马萨诸塞大学阿默斯特分校的工程师研制出一款人工神经元，其电学功能与生物神经元高度相似，基于该技术有望研发出能效极高、遵循生物原理且可与活体细胞直接交互的计算机。
密歇根州立大学的研究人员开发出激光脉冲晶体生长技术，该技术可应用于医学影像等领域。
香港大学、剑桥大学与芝加哥大学的联合研究团队设计出基于水凝胶的三维晶体管，能模拟人类大脑神经元的结构与活动模式。
芝加哥大学普利兹克分子工程学院的研究人员发现一种水凝胶半导体材料，可用于研发性能更优的脑机接口、生物传感器和心脏起搏器。
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究人员受生物结构启发，开发出凝胶微纳纤维快速打印技术，有望制备出传统半导体制造工艺无法实现的精细微结构。
哈佛大学的研究人员研发出一种液晶弹性体编程技术，仅通过加热即可让材料实现双向形变，该技术可应用于智能纺织品、机器人控温皮肤等领域。
哈佛大学的生物工程师研制出一款柔软、超薄、可拉伸的生物电子器件，可植入蝌蚪胚胎的神经板中进行相关研究。
瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员开发出一款名为 “电子花” 的神经记录设备，其柔软的 “花瓣” 可轻柔包裹类器官完成检测。
比利时微电子研究中心与奥尔胡斯大学马克・波索弗博士创立的 NeuroGyn 公司联合研发出 PosStim 神经刺激仪，可用于治疗盆腔神经疾病。
民用化落地与市场普及的多重挑战
将传感器技术推向民用市场的最典型失败案例当属希拉诺斯公司，该公司曾宣称研发出一款血液检测设备，仅需一滴血就能完成数百项检测。那么，未来是否会有企业攻克这一技术难题？
普罗梅克斯公司首席运营官道格・弗洛姆表示：“希拉诺斯的技术构想之所以无法实现，是因为其假设血液为均质液体，简单稀释后即可得到一致的检测结果，但这与实际情况相悖。血液检测确实是一大技术难点，不过目前已有多家新兴企业掌握了可靠性极高的相关技术并实现了产品化。过去 20 年，各类检测均在医院、病理实验室完成，而这些企业正推动检测技术向床旁检测方向发展。例如，将鼻拭子放入配套检测耗材，再将耗材置入检测设备，通过分子检测技术即可快速判断是否感染流感、链球菌或新冠病毒，这类技术已是成熟的商用技术。”
赛普拉斯半导体公司物联网与边缘人工智能处理器事业部副总裁兼总经理约翰・韦尔指出，让普通消费者获取无限制的环境与生物特征数据，主要面临三大挑战：“算力、传感器技术和监管政策。其中算力问题最易解决，微控制器能提供远超实际需求的算力，且具备高度智能化的特性。”
第二个挑战是传感器技术仍处于持续迭代阶段，尽管众多企业和科研人员正全力攻关。而第三个挑战则是政府的监管政策。
韦尔表示：“部分国家的政府并不希望民众获取各类数据，因此将这些数据归为受保护信息。在美国，医疗数据是管控的重点，由食品药品监督管理局负责监管各类医疗检测技术。家庭中能见到的最精密医疗设备就是体重秤，这并非技术限制，而是政策有意为之。政府不希望民众依据自身的检测数据做出可能影响生命健康的医疗决策。并非只有美国政府采取这类监管措施，水质等环境数据的获取也受到类似限制，并非所有人都希望他人掌握这些信息。”
总体而言，政府出台这类监管政策的初衷是保护消费者的切身利益，而非通过限制技术民用化来牟利。韦尔以苹果智能手表为例：“苹果公司耗费数年时间，才让心电图功能落地于智能手表，这并非行业缺乏相关技术，而是完成审批流程需要漫长的时间。由于心电图属于受监管的医疗检测项目，政府担心民众依据心电图数据做出影响生命的决策。”
另一相关挑战是，即便民众发现自身健康或周边环境出现问题，也可能缺乏解决问题的能力和资源。
布鲁尔科学公司智能设备研发总监亚当・斯科奇说：“几年前，密苏里州推出了一项名为‘根除铅污染’的计划，要求各学区每年至少对辖区内所有学校进行一次铅含量检测，对每个水龙头的水质逐一检测，若发现铅超标，需在规定期限内完成整改。由于供水管道的分布差异，铅浓度的超标情况因水龙头而异，而非整栋建筑的统一问题。部分学校的所有饮水龙头均存在铅超标问题，浓度达 20、40 甚至 50 亿分比，而部分学校仅有一两个水龙头超标。这一问题具有极强的地域性，此前一直未被发现。”
该计划的最大问题是缺乏资金支持。斯科奇补充道：“一旦检测出铅超标，学校要么关闭涉事水龙头，要么开展整改工作，但学校根本没有相应的资金。遗憾的是，这类情况不仅出现在学区，很多人都不愿检测自家水质，因为他们担心检测出问题后不得不采取整改措施，选择不检测就可以逃避这一问题。这是当前面临的现实挑战，也将成为未来的一大隐患，不过这对水管工来说却是个发展机遇。”
目前布鲁尔科学公司的水质传感器主要面向企业客户，未来或将进军民用市场。一旦民众开始使用各类传感器，就会向相关部门呼吁解决发现的问题。
参与研发布鲁尔水质传感器的斯科奇表示：“水质检测的民用化势在必行，因为我们早已忽视了水资源这一最珍贵的自然资源。人们总是担心石油、煤炭枯竭，关注化石燃料的消耗和贵金属的开采，却直到近期才开始重视水资源问题。”
人工智能、云计算与数据安全
众多企业正研发低功耗的健康监测与民用互联设备，这类设备可采集人体生命体征、追踪日常活动，再借助人工智能技术为预防性健康管理提供支持。英飞凌科技计算与连接业务部传感器系统市场总监罗伯托・孔多雷利表示：“我们正在研发一款智能助行器，可采集用户的日常活动数据，及时发现异常行为。一旦检测到异常，系统会立即通知医生，医生会联系用户或患者，判断是否存在需要紧急处理的严重健康问题。政府监管机构和其他利益相关方在推动健康监测边缘设备智能化的过程中扮演着关键角色，同时还需保障消费者的数据安全与隐私。”
健康可穿戴设备 / 一次性检测设备核心架构图（涵盖：存储（内存、闪存）、静电防护、连接性（射频开关、蓝牙芯片、USB 充电发射端、无线充电发射端、WiFi 芯片、功率级模块、接收端）、GPS（低噪声放大器、GPS 芯片）、天线调谐器、射频前端、蜂窝调制解调器、微控制器、电池管理、安全模块（内置电源管理、静电防护、嵌入式 SIM 卡、放大器、身份验证、近场通信安全方案）、显示（显示驱动、显示屏）、传感与人机交互（触控界面、3D 按键、生命体征传感器、心率与压力传感器、气压传感器、麦克风、运动传感器、环境传感器））数据来源：英飞凌科技
在数据安全方面，各国需尽快调整监管政策，为新型医疗和民用设备制定规范，保障用户的隐私安全。新思科技产品管理高级总监达纳・纽斯塔特表示：“在欧洲，若有人盗取医疗或民用设备中的个人数据，企业将依据《通用数据保护条例》承担相应法律责任。这一规定不仅适用于医疗领域，而是贯穿于所有数据隐私保护场景。”
纽斯塔特认为，数据安全是设备制造商和监管机构的责任，而非消费者的义务，且相关安全保障应做到透明化。“消费者购买民用设备，无论是否具备医疗功能，都期望设备能正常发挥作用。如果制造商生产的设备未受到监管约束，即便存在安全漏洞，也能在市场上随意销售，因为没有相关规定要求其进行整改。”
受监管的医疗设备需搭载安全功能完善的安全隔离区，纽斯塔特说：“这类设备应具备安全启动、防篡改、无线通信安全等功能，甚至需实现供应链溯源。但对于欧拉开环智能戒指、各类快速涌现的血糖监测仪等民用医疗设备，其安全监管往往较为宽松。这类设备的研发以成本控制为核心，产品生命周期较短，即便具备安全功能，研发过程也较为仓促。有时因安全启动功能设计不当，攻击者可篡改设备的固件或软件，进而轻易伪造数据或窃取信息。”
医疗行业的云计算应用进程相对缓慢，部分原因是行业对数据安全和隐私保护的担忧。医疗设备生成的数据越多，被窃取的风险就越大。弗洛姆指出：“医疗设备存储着最私密的个人信息，且未来的监测范围还将进一步扩大，其数据安全的重要性不言而喻。”
美国食品药品监督管理局正着手制定医疗数据管理指导方针，这一举措在人工智能与机器学习技术深度融入边缘设备、数据处理量大幅提升的背景下，显得尤为重要。弗洛姆表示：“行业在这一领域已积累了丰富的经验，相关指导方针也在不断完善，如今的基础设施与十年前相比已不可同日而语。”
纽斯塔特认为，与其他设备相比，医疗设备接入云计算并非必然带来更大的安全风险，只是不同类型的设备对安全保障等级的要求存在差异。“以植入人体的心脏起搏器为例，若其数据接入云端，医生可远程监测设备运行状态、调节参数，这直接关系到患者的生命安全。这类设备的安全保护是重中之重，故障防护等级也需达到最高标准。而血糖仪等设备的重要性则相对较低，但无论何种设备，接入云端时的通信环节都需采用最高等级的安全防护，云端的数据也需做好保护，目前云基础设施已具备完善的安全防护机制。”
神经技术的创新发展
布鲁尔科学公司的柔性印刷水质传感器，源自碳纳米管应用场景的长期研究。这类偶然的技术发现，在传感器与生物医疗领域十分常见。另一项偶然发现，则促成了可监测神经球电活动的柔性器件的研发 —— 神经球是模拟脑组织部分核心功能的三维神经元簇。
瑞士洛桑联邦理工学院软生物电子界面实验室的博士生埃莱奥诺拉・马蒂内利表示：“从广义上讲，我们实验室的研究方向是脑部植入器件，但我的研究对象并非直接用于大脑的器件，而是类脑器官和神经球这类大脑模拟体。我的同事乌特曼・阿库伊西的研究方向是大脑和脊柱周围神经的植入器件，研究发现，若将植入器件的刚度降至与人体组织接近的水平 —— 人体组织的刚度极低、质地柔软，就能减轻机体对植入器件的异物反应。乌特曼在研究中尝试将水凝胶作为柔性植入器件的涂层，探索其缓解人体异物反应的可行性，他制备了大量涂覆水凝胶的柔性植入器件，却发现水凝胶溶胀会导致器件发生卷曲。这一现象对他的研究极为不利，因为其研发的器件需横向植入神经组织，电极的位置精度至关重要，这种无控卷曲会严重影响器件性能。”
马蒂内利正是在这一节点加入该实验室。“我当时正从事类脑器官和神经球的相关研究，该领域的一大技术难题，是研发出可包裹这类组织的微电极阵列植入器件，而这需要设计相应的机械驱动机制。就在那时，我们萌生了一个想法：为何不利用柔性植入器件与水凝胶的组合，实现器件对类脑器官或神经球表面的包裹驱动？这就是这项技术的研发起点。最终，乌特曼在其原有的核心研究中放弃了水凝胶的应用，而我们则将这一组合技术全面应用于神经球的相关研究。”
这项研究的成果就是 “电子花” 设备，该设备可与现有电生理系统兼容，为科研人员提供即插即用的解决方案，无需复杂的外部驱动装置或有害溶剂。将其应用于类器官检测后，可全方位记录类脑细胞的电活动，助力科研人员探究大脑的运行机制，同时为药物研发等领域提供支持。
量子技术的关键作用
高性能计算与量子技术正被用于加速材料研发和药物发现进程，对工程、生物和医学领域产生深远影响。
量子计算公司 Quantinuum 首席执行官拉吉布・哈兹拉在英飞凌科技的十月科技大会上表示：“2025 年，量子技术领域的创新速度大幅提升，该领域已不再是‘敬请期待’，而是需要行业‘高度关注、快速跟进’。不仅众多企业将下一代战略基础设施的研发押注于量子计算技术，量子技术的应用市场也在不断拓展，金融、交通、能源、制药、可持续发展、材料研发、网络安全等领域均有涉足。其应用场景的变革性意义无需赘述，即便花上数小时也难以尽数。”
量子技术与生成式人工智能的融合应用
生成式人工智能：利用量子技术生成的数据实现人工智能技术的突破性发展
量子化学：模拟经典计算无法实现的复杂化学反应，助力药物研发
材料研发：设计具备独特性能的新材料，如高温超导体
数据分析：挖掘复杂数据集中的潜在规律，量子拓扑数据分析技术可应用于金融、健康等多个领域
数据来源：《半导体工程》/Quantinuum 公司，英飞凌十月科技大会发布
图2：量子人工智能和生成式人工智能可以在健康等领域实现药物发现和量子拓扑数据分析的突破。来源：Infineon OktoberTech的半导体工程/Quantinuum
哈兹拉表示，量子技术的价值并非实现 10% 或 15% 的效率提升 —— 尽管这种提升在规模化应用中意义重大，而是从根本上重塑和激活科研发现的过程。“如何研发出比现有材料更高效的大气二氧化碳吸附材料？如何制备出真正具备长效作用的药物？例如泰诺药盒上标注的‘长效’，若能通过量子技术实现药物的精准递送，让药物直达病灶并按预设的动力学规律释放，而非仅凭推测判断药物在体内的溶解速度，才能真正实现长效。量子计算为这类问题的解决带来了革命性的方案，其价值远非‘更快、更省、更多’所能概括。作为一名半导体行业的老兵，我不得不说，摩尔定律已不再是行业发展的核心，架构层面的突破性创新才是真正的倍增器。如今，我们正站在人工智能与量子技术融合的时代风口。”
2020-2029 年量子技术发展阶段划分
探索期（2020-2025 年）：量子比特数少于 20，错误率 10 的 - 3 次方，代表设备：System Model H1、TKET、InQuanto、Quantum Origin
加速期（2025-2027 年）：量子比特数 50 至数千，错误率 10 的 - 4 至 10 的 - 5 次方，代表设备：System Model H2、Quantinuum Hellos、Quantinuum Sol Nexus，核心方向：生成式量子人工智能
规模化应用期（2027-2029 年）：量子比特数数千至百万，错误率 10 的 - 3 至 10 的 - 1 次方，代表设备：Quantinuum Apollo、Quantinuum 下一代量子计算设备
数据来源：《半导体工程》/Quantinuum 公司，英飞凌十月科技大会发布
图3：从现在到2029年的量子时代。来源：Infineon OktoberTech的半导体工程/Quantinuum
结论
科研人员和工程师正研发各类传感器与器件，力求更深入地探究人类大脑、身体的运行机制，以及人类生活环境中呼吸、饮水、饮食、接触的一切事物。消费者也希望绕开医生和企业等中间环节，自主获取并监测更多相关数据。但这种自助式的监测模式存在诸多风险，各国政府也因此采取谨慎的推进态度。
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