仿生醫療設備的數據采集能力邁上新臺階，高性能計算與量子技術將大幅提升科研發現效率，而民用自檢測設備的普及進程則相對緩慢

核心要點

1. 各大高校與企業正研發受生物及人類感官啟發的新型器件，助力健康監測、半導體材料研發、人機交互等多個領域的發展。

2. 當這項新興技術轉化為成熟商用產品后，各國政府需出臺相關監管政策，保障消費者在人體監測、環境檢測及相關治療中的安全。

3. 量子技術為醫療領域的實驗研究帶來乘數效應，在藥物研發與新材料開發方面的作用尤為顯著。

生物醫療領域正迎來一系列突破性發展：科研人員采用特殊材料和凝膠制成新型器件，可實現對實驗室培養的腦細胞的微尺度檢測；各類傳感器的檢測范圍也全面覆蓋人體各項生理指標與環境參數，從血液、心臟功能監測到其他各類指標檢測無一不包。

這些新型器件將為企業、科研人員，乃至未來的普通消費者，提供海量的監測數據，助力人類以前所未有的精度探究人體機能與周邊世界的運行規律。

生物醫療器件與材料領域的多項突破

• 賓夕法尼亞州立大學的研究人員發現，在高端傳感器和植入式醫療設備的應用中，硼墨烯的性能或優于石墨烯。

• 賓州州立大學的科學家研發出基于斑狀納米顆粒的溫敏水凝膠材料，有望成為下一代生物醫療材料的研發基礎。

• 內布拉斯加大學林肯分校的工程師采用系統級設計思路，研發出一種軟機器人技術，該技術可識別設備因穿刺或極端壓力造成的損傷，精準定位破損位置并自主啟動自修復程序。

• 馬薩諸塞大學阿默斯特分校的工程師研制出一款人工神經元，其電學功能與生物神經元高度相似，基于該技術有望研發出能效極高、遵循生物原理且可與活體細胞直接交互的計算機。

• 密歇根州立大學的研究人員開發出激光脈沖晶體生長技術，該技術可應用于醫學影像等領域。

• 香港大學、劍橋大學與芝加哥大學的聯合研究團隊設計出基于水凝膠的三維晶體管，能模擬人類大腦神經元的結構與活動模式。

• 芝加哥大學普利茲克分子工程學院的研究人員發現一種水凝膠半導體材料，可用于研發性能更優的腦機接口、生物傳感器和心臟起搏器。

• 伊利諾伊大學厄巴納 - 香檳分校的研究人員受生物結構啟發，開發出凝膠微納纖維快速打印技術，有望制備出傳統半導體制造工藝無法實現的精細微結構。

• 哈佛大學的研究人員研發出一種液晶彈性體編程技術，僅通過加熱即可讓材料實現雙向形變，該技術可應用于智能紡織品、機器人控溫皮膚等領域。

• 哈佛大學的生物工程師研制出一款柔軟、超薄、可拉伸的生物電子器件，可植入蝌蚪胚胎的神經板中進行相關研究。

• 瑞士洛桑聯邦理工學院的研究人員開發出一款名為 “電子花” 的神經記錄設備，其柔軟的 “花瓣” 可輕柔包裹類器官完成檢測。

• 比利時微電子研究中心與奧爾胡斯大學馬克?波索弗博士創立的 NeuroGyn 公司聯合研發出 PosStim 神經刺激儀，可用于治療盆腔神經疾病。

民用化落地與市場普及的多重挑戰

將傳感器技術推向民用市場的最典型失敗案例當屬希拉諾斯公司，該公司曾宣稱研發出一款血液檢測設備，僅需一滴血就能完成數百項檢測。那么，未來是否會有企業攻克這一技術難題？

普羅梅克斯公司首席運營官道格?弗洛姆表示：“希拉諾斯的技術構想之所以無法實現，是因為其假設血液為均質液體，簡單稀釋后即可得到一致的檢測結果，但這與實際情況相悖。血液檢測確實是一大技術難點，不過目前已有多家新興企業掌握了可靠性極高的相關技術并實現了產品化。過去 20 年，各類檢測均在醫院、病理實驗室完成，而這些企業正推動檢測技術向床旁檢測方向發展。例如，將鼻拭子放入配套檢測耗材，再將耗材置入檢測設備，通過分子檢測技術即可快速判斷是否感染流感、鏈球菌或新冠病毒，這類技術已是成熟的商用技術?！?/p>

賽普拉斯半導體公司物聯網與邊緣人工智能處理器事業部副總裁兼總經理約翰?韋爾指出，讓普通消費者獲取無限制的環境與生物特征數據，主要面臨三大挑戰：“算力、傳感器技術和監管政策。其中算力問題最易解決，微控制器能提供遠超實際需求的算力，且具備高度智能化的特性。”

第二個挑戰是傳感器技術仍處于持續迭代階段，盡管眾多企業和科研人員正全力攻關。而第三個挑戰則是政府的監管政策。

韋爾表示：“部分國家的政府并不希望民眾獲取各類數據，因此將這些數據歸為受保護信息。在美國，醫療數據是管控的重點，由食品藥品監督管理局負責監管各類醫療檢測技術。家庭中能見到的最精密醫療設備就是體重秤，這并非技術限制，而是政策有意為之。政府不希望民眾依據自身的檢測數據做出可能影響生命健康的醫療決策。并非只有美國政府采取這類監管措施，水質等環境數據的獲取也受到類似限制，并非所有人都希望他人掌握這些信息。”

總體而言，政府出臺這類監管政策的初衷是保護消費者的切身利益，而非通過限制技術民用化來牟利。韋爾以蘋果智能手表為例：“蘋果公司耗費數年時間，才讓心電圖功能落地于智能手表，這并非行業缺乏相關技術，而是完成審批流程需要漫長的時間。由于心電圖屬于受監管的醫療檢測項目，政府擔心民眾依據心電圖數據做出影響生命的決策?！?/p>

另一相關挑戰是，即便民眾發現自身健康或周邊環境出現問題，也可能缺乏解決問題的能力和資源。

布魯爾科學公司智能設備研發總監亞當?斯科奇說：“幾年前，密蘇里州推出了一項名為‘根除鉛污染’的計劃，要求各學區每年至少對轄區內所有學校進行一次鉛含量檢測，對每個水龍頭的水質逐一檢測，若發現鉛超標，需在規定期限內完成整改。由于供水管道的分布差異，鉛濃度的超標情況因水龍頭而異，而非整棟建筑的統一問題。部分學校的所有飲水龍頭均存在鉛超標問題，濃度達 20、40 甚至 50 億分比，而部分學校僅有一兩個水龍頭超標。這一問題具有極強的地域性，此前一直未被發現?！?/p>

該計劃的最大問題是缺乏資金支持。斯科奇補充道：“一旦檢測出鉛超標，學校要么關閉涉事水龍頭，要么開展整改工作，但學校根本沒有相應的資金。遺憾的是，這類情況不僅出現在學區，很多人都不愿檢測自家水質，因為他們擔心檢測出問題后不得不采取整改措施，選擇不檢測就可以逃避這一問題。這是當前面臨的現實挑戰，也將成為未來的一大隱患，不過這對水管工來說卻是個發展機遇?！?/p>

目前布魯爾科學公司的水質傳感器主要面向企業客戶，未來或將進軍民用市場。一旦民眾開始使用各類傳感器，就會向相關部門呼吁解決發現的問題。

參與研發布魯爾水質傳感器的斯科奇表示：“水質檢測的民用化勢在必行，因為我們早已忽視了水資源這一最珍貴的自然資源。人們總是擔心石油、煤炭枯竭，關注化石燃料的消耗和貴金屬的開采，卻直到近期才開始重視水資源問題?！?/p>

人工智能、云計算與數據安全

眾多企業正研發低功耗的健康監測與民用互聯設備，這類設備可采集人體生命體征、追蹤日?；顒?，再借助人工智能技術為預防性健康管理提供支持。英飛凌科技計算與連接業務部傳感器系統市場總監羅伯托?孔多雷利表示：“我們正在研發一款智能助行器，可采集用戶的日?；顒訑祿皶r發現異常行為。一旦檢測到異常，系統會立即通知醫生，醫生會聯系用戶或患者，判斷是否存在需要緊急處理的嚴重健康問題。政府監管機構和其他利益相關方在推動健康監測邊緣設備智能化的過程中扮演著關鍵角色，同時還需保障消費者的數據安全與隱私。”

健康可穿戴設備 / 一次性檢測設備核心架構圖（涵蓋：存儲（內存、閃存）、靜電防護、連接性（射頻開關、藍牙芯片、USB 充電發射端、無線充電發射端、WiFi 芯片、功率級模塊、接收端）、GPS（低噪聲放大器、GPS 芯片）、天線調諧器、射頻前端、蜂窩調制解調器、微控制器、電池管理、安全模塊（內置電源管理、靜電防護、嵌入式 SIM 卡、放大器、身份驗證、近場通信安全方案）、顯示（顯示驅動、顯示屏）、傳感與人機交互（觸控界面、3D 按鍵、生命體征傳感器、心率與壓力傳感器、氣壓傳感器、麥克風、運動傳感器、環境傳感器））數據來源：英飛凌科技

在數據安全方面，各國需盡快調整監管政策，為新型醫療和民用設備制定規范，保障用戶的隱私安全。新思科技產品管理高級總監達納?紐斯塔特表示：“在歐洲，若有人盜取醫療或民用設備中的個人數據，企業將依據《通用數據保護條例》承擔相應法律責任。這一規定不僅適用于醫療領域，而是貫穿于所有數據隱私保護場景?！?/p>

紐斯塔特認為，數據安全是設備制造商和監管機構的責任，而非消費者的義務，且相關安全保障應做到透明化?！跋M者購買民用設備，無論是否具備醫療功能，都期望設備能正常發揮作用。如果制造商生產的設備未受到監管約束，即便存在安全漏洞，也能在市場上隨意銷售，因為沒有相關規定要求其進行整改?！?/p>

受監管的醫療設備需搭載安全功能完善的安全隔離區，紐斯塔特說：“這類設備應具備安全啟動、防篡改、無線通信安全等功能，甚至需實現供應鏈溯源。但對于歐拉開環智能戒指、各類快速涌現的血糖監測儀等民用醫療設備，其安全監管往往較為寬松。這類設備的研發以成本控制為核心，產品生命周期較短，即便具備安全功能，研發過程也較為倉促。有時因安全啟動功能設計不當，攻擊者可篡改設備的固件或軟件，進而輕易偽造數據或竊取信息?！?/p>

醫療行業的云計算應用進程相對緩慢，部分原因是行業對數據安全和隱私保護的擔憂。醫療設備生成的數據越多，被竊取的風險就越大。弗洛姆指出：“醫療設備存儲著最私密的個人信息，且未來的監測范圍還將進一步擴大，其數據安全的重要性不言而喻。”

美國食品藥品監督管理局正著手制定醫療數據管理指導方針，這一舉措在人工智能與機器學習技術深度融入邊緣設備、數據處理量大幅提升的背景下，顯得尤為重要。弗洛姆表示：“行業在這一領域已積累了豐富的經驗，相關指導方針也在不斷完善，如今的基礎設施與十年前相比已不可同日而語。”

紐斯塔特認為，與其他設備相比，醫療設備接入云計算并非必然帶來更大的安全風險，只是不同類型的設備對安全保障等級的要求存在差異?！耙灾踩肴梭w的心臟起搏器為例，若其數據接入云端，醫生可遠程監測設備運行狀態、調節參數，這直接關系到患者的生命安全。這類設備的安全保護是重中之重，故障防護等級也需達到最高標準。而血糖儀等設備的重要性則相對較低，但無論何種設備，接入云端時的通信環節都需采用最高等級的安全防護，云端的數據也需做好保護，目前云基礎設施已具備完善的安全防護機制。”

神經技術的創新發展

布魯爾科學公司的柔性印刷水質傳感器，源自碳納米管應用場景的長期研究。這類偶然的技術發現，在傳感器與生物醫療領域十分常見。另一項偶然發現，則促成了可監測神經球電活動的柔性器件的研發 —— 神經球是模擬腦組織部分核心功能的三維神經元簇。

瑞士洛桑聯邦理工學院軟生物電子界面實驗室的博士生埃萊奧諾拉?馬蒂內利表示：“從廣義上講，我們實驗室的研究方向是腦部植入器件，但我的研究對象并非直接用于大腦的器件，而是類腦器官和神經球這類大腦模擬體。我的同事烏特曼?阿庫伊西的研究方向是大腦和脊柱周圍神經的植入器件，研究發現，若將植入器件的剛度降至與人體組織接近的水平 —— 人體組織的剛度極低、質地柔軟，就能減輕機體對植入器件的異物反應。烏特曼在研究中嘗試將水凝膠作為柔性植入器件的涂層，探索其緩解人體異物反應的可行性，他制備了大量涂覆水凝膠的柔性植入器件，卻發現水凝膠溶脹會導致器件發生卷曲。這一現象對他的研究極為不利，因為其研發的器件需橫向植入神經組織，電極的位置精度至關重要，這種無控卷曲會嚴重影響器件性能?！?/p>

馬蒂內利正是在這一節點加入該實驗室?！拔耶敃r正從事類腦器官和神經球的相關研究，該領域的一大技術難題，是研發出可包裹這類組織的微電極陣列植入器件，而這需要設計相應的機械驅動機制。就在那時，我們萌生了一個想法：為何不利用柔性植入器件與水凝膠的組合，實現器件對類腦器官或神經球表面的包裹驅動？這就是這項技術的研發起點。最終，烏特曼在其原有的核心研究中放棄了水凝膠的應用，而我們則將這一組合技術全面應用于神經球的相關研究?！?/p>

這項研究的成果就是 “電子花” 設備，該設備可與現有電生理系統兼容，為科研人員提供即插即用的解決方案，無需復雜的外部驅動裝置或有害溶劑。將其應用于類器官檢測后，可全方位記錄類腦細胞的電活動，助力科研人員探究大腦的運行機制，同時為藥物研發等領域提供支持。

量子技術的關鍵作用

高性能計算與量子技術正被用于加速材料研發和藥物發現進程，對工程、生物和醫學領域產生深遠影響。

量子計算公司 Quantinuum 首席執行官拉吉布?哈茲拉在英飛凌科技的十月科技大會上表示：“2025 年，量子技術領域的創新速度大幅提升，該領域已不再是‘敬請期待’，而是需要行業‘高度關注、快速跟進’。不僅眾多企業將下一代戰略基礎設施的研發押注于量子計算技術，量子技術的應用市場也在不斷拓展，金融、交通、能源、制藥、可持續發展、材料研發、網絡安全等領域均有涉足。其應用場景的變革性意義無需贅述，即便花上數小時也難以盡數?！?/p>

量子技術與生成式人工智能的融合應用

1. 生成式人工智能：利用量子技術生成的數據實現人工智能技術的突破性發展

2. 量子化學：模擬經典計算無法實現的復雜化學反應，助力藥物研發

3. 材料研發：設計具備獨特性能的新材料，如高溫超導體

4. 數據分析：挖掘復雜數據集中的潛在規律，量子拓撲數據分析技術可應用于金融、健康等多個領域

數據來源：《半導體工程》/Quantinuum 公司，英飛凌十月科技大會發布

圖2：量子人工智能和生成式人工智能可以在健康等領域實現藥物發現和量子拓撲數據分析的突破。來源：Infineon OktoberTech的半導體工程/Quantinuum

哈茲拉表示，量子技術的價值并非實現 10% 或 15% 的效率提升 —— 盡管這種提升在規?；瘧弥幸饬x重大，而是從根本上重塑和激活科研發現的過程。“如何研發出比現有材料更高效的大氣二氧化碳吸附材料？如何制備出真正具備長效作用的藥物？例如泰諾藥盒上標注的‘長效’，若能通過量子技術實現藥物的精準遞送，讓藥物直達病灶并按預設的動力學規律釋放，而非僅憑推測判斷藥物在體內的溶解速度，才能真正實現長效。量子計算為這類問題的解決帶來了革命性的方案，其價值遠非‘更快、更省、更多’所能概括。作為一名半導體行業的老兵，我不得不說，摩爾定律已不再是行業發展的核心，架構層面的突破性創新才是真正的倍增器。如今，我們正站在人工智能與量子技術融合的時代風口。”

2020-2029 年量子技術發展階段劃分

1. 探索期（2020-2025 年）：量子比特數少于 20，錯誤率 10 的 - 3 次方，代表設備：System Model H1、TKET、InQuanto、Quantum Origin

2. 加速期（2025-2027 年）：量子比特數 50 至數千，錯誤率 10 的 - 4 至 10 的 - 5 次方，代表設備：System Model H2、Quantinuum Hellos、Quantinuum Sol Nexus，核心方向：生成式量子人工智能

3. 規?；瘧闷冢?027-2029 年）：量子比特數數千至百萬，錯誤率 10 的 - 3 至 10 的 - 1      次方，代表設備：Quantinuum Apollo、Quantinuum      下一代量子計算設備

數據來源：《半導體工程》/Quantinuum 公司，英飛凌十月科技大會發布

圖3：從現在到2029年的量子時代。來源：Infineon OktoberTech的半導體工程/Quantinuum

結論

科研人員和工程師正研發各類傳感器與器件，力求更深入地探究人類大腦、身體的運行機制，以及人類生活環境中呼吸、飲水、飲食、接觸的一切事物。消費者也希望繞開醫生和企業等中間環節，自主獲取并監測更多相關數據。但這種自助式的監測模式存在諸多風險，各國政府也因此采取謹慎的推進態度。