人机融合这项技术一旦成熟，人类就可以从云端即刻获取各种知识。人脑的优势在于联想、推理、分析和归纳，机器的优势在于庞大的信息存储量和高速的处理速度。因此在以后的实用性会变得更加强，但是在承接的过程中，也会遇见一部分难点，那么人机融合的难点有哪些？下面为您详细介绍。
一、人机融合的难点有哪些
1、数据与信息、知识的弹性输入——灵活的表征；
2、公理与非公理推理的有机融合——有效的处理；
3、责任性判断与无风险性决策的无缝衔接——虚实互补的输出；
4、人类反思与机器反馈之间的相互协同——更好的调整；
5、深度态势感知与跨域资源管理过程的认知平衡——和谐的调度；
6、人机之间的信任机制产生；
7、机器常识与人类常识的差异；
8、人机之间可解释性的阈值；
9、机器终身学习的范围/内容与人类学习的不同；
10、算计的定义及与计算功能力分配与再分配。
二、如何实现人脑与机器智能的融合
一方面是硬件，包括硅、电线、晶体管、计算机系统等 ;
另一方面是人类神经系统，包括神经元、细胞等，要把这两者相融，似乎不太容易。
20世纪70年代，随着神经科学和计算机科学的发展，一种类似科幻作品中的“意念控制”的技术出现了，这就是“脑机接口”技术。这种技术将人脑与电脑连在一起，人类大脑不再需要语言或动作，就可以直接操纵机械设备。
脑机接口技术有两种实现途径：
一种是植入式，它指的是测量电极接触大脑甚至插入大脑内部；
第二种是非植入式，指的是测量电极不接触大脑，只采用头皮电极帽、核磁共振成像等技术来传递信号。这两种脑机接口的原理，都是通过传感器采集人脑中的电信号，传输入计算机系统破译信息并转换成计算机指令，最后指挥机械设备完成动作。
目前，尽管人类已部分实现了大脑与电脑的互连，但却远未达到让人脑与机器智能相融合的程度，因为人类大脑的信号具有高度的动态性和个体差异性。如何让机器正确理解人类的意图，还是一个技术难题。除了“读”信号难外，更难的还是“写”信号。脑机接口是一个新兴的、复杂的、多学科交叉技术，“读”和“写”的背后涉及的神经解码和编码机制仍然是一个“黑箱”，科学家对这个问题的了解还处在非常初级的阶段。
未来，人机共融智能的目标是人类智能和机器智能的互相适应、支持和促进，并实现共同演进和优化。但面临的技术挑战和伦理问题仍需很长的时间去克服，如果您是从事这一领域想要找寻合适的项目进行对接，可以进入元宇宙投融邦官网进行查看相关项目。
