OpenAI押注的 Merge Labs 牵手 Butterfly：超声脑机接口，正在从“神经调控”走向“读写一体”

9月1日，OpenAI参与投资、Sam Altman参与创立的脑机接口公司 Merge Labs 宣布，与美国半导体超声公司 Butterfly Network 达成一项多年期技术许可协议。

根据协议，Merge Labs 将通过 Butterfly Embedded 获得 Butterfly旗下 Poseidon 系列 Ultrasound-on-Chip™ 技术，用于开发基于超声的脑机接口。Butterfly 同时将成为 Merge Labs 独家的CMOS-MEMS芯片级超声合作伙伴，合作内容除了技术授权，还包括硬件采购、里程碑许可费用以及未来产品商业化后的持续技术使用费。

这并不是 Merge Labs 第一次受到关注。

2026年1月，这家公司正式亮相，创始团队包括 Mikhail Shapiro、Tyson Aflalo、Sumner Norman，以及 Alex Blania、Sandro Herbig 和 Sam Altman。公司成立时即获得2.52亿美元种子轮融资，投资方包括 OpenAI、Bain Capital、Interface Fund、Fifty Years 和 Valve 联合创始人 Gabe Newell。

需要说明的是，Merge Labs 并不是 OpenAI 内部实验室。OpenAI 是其投资方和技术合作方，Sam Altman则以个人身份参与创立。OpenAI 官方披露，未来双方还将围绕科学基础模型等方向合作，用AI加速生物工程、神经科学和设备工程研发。

真正值得关注的是 Merge Labs 对下一代脑机接口的技术判断。

这家公司并没有选择继续增加植入电极的数量。其公开技术路线是：用分子而不是电极连接神经元，利用超声等能够深入组织的物理模态传输和接收信息，同时尽量避免向脑组织内部植入器件。

换句话说，它试图回答一个长期困扰脑机接口的问题：

能不能在不把大量电极插入脑组织的情况下，仍然获得足够大的脑区覆盖范围和足够高的信息带宽？

Merge Labs 与 Butterfly 的合作，使“超声”从其技术愿景中的一个物理模态，进一步落到了半导体器件层面。

而在 Merge Labs 之外，一条围绕超声展开的脑机接口技术路线，实际上已经积累了近20年。

01

从“写脑”到“读脑”，超声为什么会进入脑机接口

理解超声脑机接口，首先需要把两个概念分开。

一条路线是经颅聚焦超声神经调控，通常写作 tFUS、LIFU 或 TUS。它利用低强度聚焦超声将机械能量集中到特定脑区，改变局部神经活动，相当于脑机接口中的“写入端”。

另一条路线则是功能性超声成像，即 functional ultrasound，fUS/fUSI。它利用超快多普勒成像检测脑内微血管血流或脑血容量变化，再通过神经血管耦合间接推断脑区活动，相当于“读取端”。

如果未来能够把两者稳定地集成起来，就有可能形成：

fUS读取脑状态—算法进行解码—tFUS选择靶点和参数—重新调控脑活动—再次读取反馈

这样一个真正意义上的闭环超声神经接口。

因此，超声脑机接口最吸引人的地方并不只是“无创刺激大脑”，而是同一种物理媒介理论上同时具备感知和调控的可能性。你提供的超声脑机接口梳理材料中，也正是沿着“读—写一体”这一逻辑总结了其技术演化。

但必须强调：到2026年，这两个方向的成熟度仍然明显不对称。

“写脑”已经进入较大规模人体研究，“读脑”尤其是隔着完整成人颅骨进行高分辨率功能性读脑，仍然是整个路线最难解决的问题之一。

02

超声第一次真正改变神经活动，要追溯到2008年

现代低强度超声神经调控的重要起点，可以追溯到 William J. Tyler 团队。

2008年，Tyler 等人在 PLOS ONE 发表研究，证明低强度、低频超声可以激活海马脑片以及离体小鼠脑组织中的神经活动。研究发现，超声能够影响电压门控钠通道和钙通道，并进一步触发突触传递。

图.A.活体小鼠经颅低强度聚焦超声;B.低强度聚焦超声刺激前后的鼠脑显微图像

两年后，团队在 Neuron 进一步完成关键一步：直接通过完整小鼠颅骨刺激运动皮层和海马神经环路。

实验中，超声诱导了能够产生运动行为的神经活动，同时脑组织温升低于0.01℃；研究报道的横向空间分辨率约为2毫米。

这意味着超声第一次不再只是用于消融组织的“声学手术刀”，而开始成为一种可以调节神经活动的能量工具。

紧接着，另外一条路线开始成形。

2011年，法国 Mickaël Tanter 团队在 Nature Methods 正式提出 functional ultrasound imaging。研究利用超快平面波成像检测脑微血管血流变化，在大鼠脑内实现大尺度脑功能成像。

图. 鼠脑fUS的原理。（a）实验设计，小鼠头骨进行了颅窗植入；（b）fUS流程，使用17个平面波进行复合，成像范围是2cmx2cm；（c）鼠脑信号的时域幅值，使用高通滤波提取鼠脑信号；（d）鼠脑信号的频谱、鼠脑的图像；彩色图像是通过提取频谱的中心频率（与血液在z方向的速度有关）和幅值（灰度图的功率多浦勒图像）

这是后来超声“读脑”的技术基础。从此，超声进入脑机接口的两块拼图基本出现：

Tyler解决“声音能不能改变神经活动”，Tanter开始解决“声音能不能观察神经活动”。

03

2014年以后，超声开始真正穿过人的颅骨

从动物实验进入人体，最大的障碍不是神经元，而是颅骨。

骨组织会对声波产生明显的吸收、散射、折射和相位畸变。不同人的颅骨厚度、密度和曲率又存在差异，因此在换能器外部形成同样的声场，并不意味着脑内一定产生相同的焦点。

2014年，Wynn Legon、William Tyler等人在 Nature Neuroscience 发表经典研究，将0.5 MHz左右的聚焦超声靶向人体初级躯体感觉皮层。

图. tFUS 可以靶向定位人类皮层空间上离散的区域。(a, b) 自上而下 (a) 和冠状切面图 (b) 显示了从脑电图（EEG）位点 CP3 投射到源自全头结构磁共振图像的逼真大脑有限元模型（FEM）中的 tFUS 波束声强场。tFUS 声场的投射展示了参照初级运动皮层（M1）和中央沟（CS）对初级体感皮层（S1）的靶向定位。(c) 冠状磁共振切片显示了从 EEG 电极位点 CP3 测得的 tFUS 场的投射，进一步说明了 0.5-MHz tFUS 在中央后回（S1）顶部和中央沟后壁的的空间特异性。沿波束的前后轴显示冠状切片，分别对应波束中心（上）和波束中心后方 2.0 mm 处（下），以显示声强随 tFUS 波束宽度的衰减情况。

研究中的超声束横向尺寸约4.9毫米，轴向尺寸约18毫米。研究者不仅观察到了体感诱发电位及脑电频谱的变化，同时发现受试者的感觉辨别能力发生改变。

更重要的是，将声束向目标区域前后移动1厘米后，原有神经效应消失。

这项实验第一次较清楚地证明：低强度聚焦超声能够隔着完整人体颅骨，对相对局部的皮层区域产生空间特异性的神经调控效应。

随后十余年，人体超声神经调控快速扩展到运动皮层、丘脑、前扣带回、前额叶等不同脑区。

2024年的一篇人体研究综述统计了2013—2023年间的研究，其中包括42项健康人体研究和22篇涉及中枢神经系统疾病的临床研究，涉及慢性疼痛、意识障碍、阿尔茨海默病、帕金森病、抑郁、癫痫、卒中等多个方向。

因此，如果把 tFUS 看作超声脑机接口的“写入端”，这一端已经越过了最早期的概念验证阶段。

04

真正把超声推向“脑机接口”的，是Caltech开始用它解码运动意图

单纯刺激大脑，并不能构成完整的脑机接口。

脑机接口最关键的能力之一，是从脑信号中解码人的状态和意图，再让这种信息参与外部设备控制。

2021年，Caltech 的 Sumner Norman、Mikhail Shapiro、Richard Andersen 与法国 Mickaël Tanter 等人在 Neuron 发表了一项重要研究。

研究者使用功能性超声记录非人灵长类后顶叶皮层的血容量变化，实现了100微米级空间分辨率的脑功能成像。

图4.解剖记录平面与行为任务。a.成像设置： 猴子 P 和 L 的冠状面 fUS 成像。fUS 视场叠加在 MRI 上。记录室垂直置于去骨瓣（黑框）上方，换能器定位以获取一致冠状面（红线）。血管图为平均功率多普勒图像。白字标注脑区，箭头指脑沟。缩写：D(背), V(腹), L(左), R(右), A(前), P(后), ls(外侧沟), ips(顶内沟), cis(扣带沟)。b. 记忆引导眼跳任务： 注视/记忆期抖动 ±1000 ms，保持期 ±500 ms。外周线索为 2 或 8 个目标位置之一。红方块为猴眼位置（猴不可见）。NHP：非人灵长类（猴）。c. fUS-BMI 算法： 实时 2-Hz 功能图像传入线性解码器控制任务。解码器用记忆期最后 3 帧 fUS 图像预测。预测正确则数据加入训练集，并在每次成功试验后重训练。训练集来自当前或过往会话。d. 多解码器算法： 预测 8 个运动方向时，分别预测垂直（蓝）和水平（红）分量，再合并为最终 fUS-BMI 预测（紫）。e. 记忆引导 BMI 任务： 同 b，但运动期由 fUS-BMI 脑活动控制而非眼动。100 次成功眼动试验后进入闭环控制。闭环模式下，猴需注视中心点直至获赏。红方块为猴眼位置（不可见），绿方块为 BMI 光标（可见）

更重要的是，他们能够在动物真正执行动作之前，从单次试验数据中预测其计划进行的动作方向、动作时间以及使用何种效应器。

也就是说，fUS记录的不再只是“哪里亮了”，而开始成为可以进入机器学习解码器的脑机接口信号。

2024年，同一研究脉络进一步在 Nature Neuroscience 报道了闭环超声脑机接口。

研究者实时读取两只恒河猴后顶叶皮层的 fUS 数据，并将其输入解码器。训练后，猴子可以仅依靠脑活动控制BMI完成最多8个方向的运动选择。

研究还发现，可以利用过去实验数据预训练解码器，使系统在数月之后的新实验中仍然快速恢复控制，而不必每次重新进行大量校准。

这一节点很重要。因为超声第一次从一种“脑成像技术”，变成了真正参与实时控制循环的脑机接口输入信号。

但在人类身上，“超声读脑”还有一道最难跨越的墙。

2024年，Caltech与南加州大学团队在 Science Translational Medicine 报告了一项成人功能超声研究。

研究对象此前接受过颅骨手术，并植入了一块具有较好声学透明性的PMMA聚合物颅骨替代物。研究者通过这个“声学窗”，成功记录到成年人在执行任务时的脑功能活动。

这是 fUS 从非人灵长类走向成人脑功能成像的重要一步。但这里有一个很容易在产业传播中被忽略的限定条件：这并不是隔着天然完整成人颅骨完成的。

直到2026年，真正的完整颅骨经颅功能超声仍处于快速突破阶段。

今年，Vanderbilt University团队在 IEEE Transactions on Biomedical Engineering 报告了一项13名健康成年人研究。他们使用无造影剂经颅 fUS，通过完整颅骨记录呼吸屏气引起的脑血管反应。

研究证明了完整成人颅骨下超声脑血流检测的可行性，但作者同样非常谨慎地指出，这项工作是为未来检测神经活动铺路。

换言之，它目前证明的主要还是脑血管反应，而不是高带宽意图解码。这也是今天讨论“全脑无创超声读写”时必须划清的一条边界。

05

中美超声脑机公司进展

美国形成了一批不同路线的超声脑机公司

Merge Labs并不是第一家试图把超声工程化为脑机接口的公司。

早在2023年，Butterfly 就与 Forest Neurotech 签署过一项五年合作协议，计划基于 Ultrasound-on-Chip 开发植入式或低侵入性的全脑超声神经接口。协议当时包括约2000万美元的许可、芯片采购、服务和里程碑付款。

Forest Neurotech 的技术目标同样是利用超声进行大尺度脑活动成像和刺激。

另一家值得关注的公司是 Nudge。

2025年7月，Nudge宣布完成由 Thrive Capital 和 Greenoaks 领投的1亿美元A轮融资。其第一代平台 Nudge Zero 主要基于非侵入聚焦超声，希望同时实现毫米级深脑刺激与成像，目前已在人体研究中使用，并首先围绕慢性疼痛、物质使用障碍等疾病开展可行性研究。

2026年6月，Butterfly的另一合作伙伴 Aleph Neuro 又公开展示了其利用 Ultrasound-on-Chip 获得的完整颅骨外人脑三维血管超声图像，并将其定位为未来脑接口基础设施。

不过，这类结果目前更准确的表述仍然是高分辨率经颅神经血管成像进展，而不是已经完成了脑意图解码。Butterfly自己的公告也采用了“what it describes as a breakthrough”这一相对谨慎的措辞。

Merge Labs此次入场之后，海外超声脑机的竞争已经越来越明显地从单纯实验系统，转向阵列芯片、声场计算、AI解码和可规模制造硬件。

中国超声脑机接口，也在2026年进入密集产业化阶段

几乎与海外同步，中国在2026年出现了一批明确以“超声脑机接口”为核心技术路线的创业公司。

今年1月，原脑虎科技CEO彭雷与陈天桥联合成立格式塔科技 Gestala，将目标指向超声波“全脑信号读写与分析平台”。3月，公司宣布完成1.5亿元天使轮融资，由国生资本、道彤投资联合领投。

但这里的“全脑读写”更适合理解为公司的长期技术目标，而不是已经实现的系统能力。

6月，华超神控 BCI-Sonics 宣布完成亿元人民币级天使轮系列融资，其公开路线是将 AI、tFUS/LIFU 与多模态神经读取、解码结合，重点解决深脑、非侵入和个体化声场控制问题。

复通汇智则走了一条更接近临床闭环神经调控的路径。

其 tFUS-Mind 系统由 EEG采集与解码、聚焦超声刺激、主控以及基于MRI/CT制作的个性化立体定向头盔构成。今年8月，公司完成数千万元天使轮融资。

值得区分的是，这套系统的“读端”主要来自EEG，“写端”才是tFUS。因此它更准确地说是EEG读取+tFUS调控的多模态闭环脑机接口，而不是用功能超声同时完成读写。

另一家公司思昇科技则同时布局非侵入和半侵入超声脑机接口，并将神经调控、脑肿瘤和中枢神经药物递送结合。今年8月，公司宣布三个月内完成第二笔数千万元融资。

从这些公司的技术组合可以看到，中国超声脑机目前并没有形成单一路线，而是至少出现了几种不同方向：以tFUS为核心的精准神经调控、EEG+tFUS多模态闭环、fUS血流信号读取，以及进一步向半侵入超声成像和药物递送扩展。

06

国内基础研究正在补齐另外几块关键拼图

产业快速出现的同时，中国科研团队也在解决超声脑机接口更底层的几个问题。

其中一个是颅骨导致的声场畸变。

2026年，天津大学与脑机海河实验室团队提出 tFUSNet，通过深度学习快速预测相控阵超声穿过不同人类颅骨后的三维声场。模型使用61例人类颅骨的模拟数据训练，并通过128阵元相控阵和真实离体人颅骨进行实验验证。

论文已经发表于 Engineering Applications of Artificial Intelligence。团队公开结果显示，其三维声场预测时间由传统k-Wave计算的约96.65秒压缩到约28.30毫秒。

如果这类模型能够进一步在真实导航系统中验证，个体化声场补偿就有机会从术前离线计算逐渐走向实时计算。

第二个问题是超声究竟怎样影响神经元。

今年6月，中科院深圳先进院郑海荣团队、邱维宝团队与浙江大学李相尧团队在 Nature Communications 报道，TRPC4和TRPC5离子通道在小鼠压后皮层的tFUS神经调控中发挥关键作用。

实验显示，抑制或敲低TRPC4/TRPC5后，超声诱导的神经活动变化和镇痛效应显著减弱；研究同时发现两者可以形成稳定的异源复合体。

这为长期以来存在争议的“机械波如何转变成神经活动”提供了一条更具体的分子机制线索。

但同样不能把这一发现简单理解为“超声神经调控机制已经解决”。该研究针对的是雄性小鼠、特定脑区和特定刺激条件。不同参数、细胞类型和脑区是否采用相同机制，仍然需要继续验证。

第三个方向是超声“读端”。

今年6月，上海交通大学附属第六人民医院郑元义团队联合 Mickaël Tanter 等在 Nature Biomedical Engineering 报道了20名重型颅脑损伤患者的床旁超声定位显微成像研究。

研究在临床超声系统上实现约139微米的脑微血管成像分辨率，并发现部分ULM指标与有创颅内压以及6个月预后相关。

它本身并不是脑机接口实验，而且患者存在去骨瓣窗口，但这种技术正在推动“脑血流—脑状态—神经解码”这一基础能力继续向临床环境靠近。

07

超声脑机接口真正的竞争，还没有进入“谁是No.1”的阶段

从Merge Labs、Nudge，到格式塔、华超神控和复通汇智，产业界频繁使用“无创”“全脑”“双向”“高带宽”等关键词。

但从已经发表的研究看，这条路线距离真正意义上的高带宽全脑接口还有几个非常清晰的技术鸿沟。

首先是颅骨。

经颅超声并不是简单地“能够穿透骨头”就结束了。每个人的颅骨都是不同的声学介质。如何知道声束进入脑内之后到底聚焦在哪里、实际声压是多少，是安全性、重复性和疗效一致性的共同基础。

其次是读脑信号本身。

侵入式电极直接读取神经元电活动，而fUS主要通过脑血流和脑血容量变化间接反映神经活动。

超快超声的采集帧率可以很高，但这并不等于神经解码具有与神经电信号相同的毫秒级时间精度，因为信号依然受到神经血管耦合动力学限制。2026年中国科学院深圳先进院郑海荣、孟龙团队发布的fUS-BCI综述也将实时3D/4D成像、多模态融合和在线自适应解码列为下一阶段重点。

第三是超声调控的剂量—效应关系仍然不够标准化。

不同频率、声压、脉冲重复频率、占空比和脑区可能产生不同神经效应。目前国际社会已经开始形成TUS生物物理安全共识和临床应用建议，但如何建立跨设备、跨患者可复现的个体化剂量模型，仍然是临床转化的重要基础。

也因此，Merge Labs 与 Butterfly 的合作真正值得关注的地方，或许并不是又多了一家“做超声脑机接口”的公司。

而是超声脑机接口正在发生一次技术结构变化：

过去十多年，研究重点主要是证明声波能不能进入大脑、能不能改变神经活动、能不能读取血流变化。

现在，问题正在转向：

如何把数千甚至更多换能单元集成到半导体平台上；如何实时计算每个人不同的颅内声场；如何从复杂脑血流模式中提取稳定意图；以及如何让“读”和“写”在同一个闭环系统中长期工作。

Butterfly已经把传统由压电晶体构成的超声阵列转向半导体CMUT平台，其商业化 Ultrasound-on-Chip 已经将数千个换能单元直接集成到芯片和控制电路上。Merge Labs此次选择这一平台，本质上是在押注超声脑机接口下一阶段最重要的变量之一——从实验室换能器，走向可编程、可扩展、可制造的神经接口硬件。

近两年资本的集中进入，并不意味着“无创全脑读写”已经实现。

恰恰相反，它说明科研界和产业界已经基本确认了一件事：在侵入式电极之外，超声可能提供一种非常不同的神经接口尺度——它牺牲单神经元级时间精度，却有机会换取更大的脑区覆盖、更深的靶点以及更低的组织侵入性。

超声脑机接口最终能否成为与电极脑机接口并行的一条主路线，答案很可能不取决于能否制造出更大的相控阵，而取决于能否同时解决颅骨声场、神经血管解码、神经调控机制、AI闭环和长期安全性这几件事情。

Merge Labs与Butterfly的合作，只是把其中“可规模化超声硬件”这一块拼图，向前推了一步。

参考文献：

Remote Excitation of Neuronal Circuits Using Low-Intensity, Low-Frequency Ultrasound

Transcranial Pulsed UltrasoundStimulates Intact Brain Circuits

functional ultrasound imaging of the brain

Transcranial focused ultrasound modulates the activity of primary somatosensory cortex in humans

Single-trial decoding of movement intentions using functional ultrasound neuroimaging

Decoding motor plans using a closed-loop ultrasonic brain-machine interface

Functional ultrasound imaging of human brain activity through an acoustically transparent cranial window

Clinically translatable ultrasound localization microscopy reveals cerebrovascular remodelling and prognosisin patients with traumatic brain injury

Accurate real-time acoustic ffeld prediction for phased array transcranial focused ultrasound neuromodulation

The Emergence of Functional Ultrasound for Noninvasive Brain–Computer Interface

Focused ultrasound modulates region-specific brain activity

UItrasonic Neuromodulation via Astrocytic TRPA 1

TRPC4/TRPC5 are critical for neuronal modulation by transcranial focused ultrasound in retrosplenial cortex in male mice

Ultrasonic Brain Computer Interfaces for Enhancing Human-Machine Cognition

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