技术原理：从神经信号到数字指令

该系统采用皮质内电极阵列记录运动皮层神经元活动，通过机器学习算法将神经放电模式转化为字符选择指令。最新研究显示，参与者经过4周训练后，打字速度可达每分钟90个字符，准确率超94%。关键技术突破在于信号解码模型的优化，解决了传统BCI延迟高、错误率大的痛点。

医疗应用：重新定义康复可能性

除社交媒体交互外，该技术已成功应用于智能轮椅控制、机械臂操作等场景。临床试验中，肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者可持续使用系统达8小时/天。值得注意的是，系统采用无线供电设计，大幅降低了感染风险，为长期植入提供了可能。

随着BCI技术民用化，数据隐私问题日益凸显。专家建议建立三级防护机制：信号加密传输、本地数据处理权限分级、生物特征脱敏存储。此外，技术普惠性成为焦点，当前设备成本约20万美元，亟需医保政策支持。

Scientists developed a new brain-computer interface device.

科学家开发了新型脑机接口设备。

Patients control computer cursors by imagining movements.

患者通过想象动作来操控电脑光标。

The technology requires implanted microelectrode arrays.

这项技术需要植入微电极阵列。

Brain signals are translated into text messages in real-time.

脑电信号被实时转化为文字信息。

It may assist more neurological disorder patients in the future.

未来可能帮助更多神经系统疾病患者。

本次突破证实了脑机接口在恢复严重运动功能障碍患者社交能力方面的可行性。尽管存在成本和技术门槛，该技术已展现出改变医疗范式的潜力。建议关注后续临床转化进展，同时加强相关伦理框架建设。对于普通读者，可优先了解非侵入式BCI（如头戴设备）的消费级应用。