今天這篇文章寫在我帶著團隊做腦機接口已經有1年了，同時在空間計算開發下已經有2年多了，這2年期間，團隊一直在不停地學習新技術，從前端開發、到全棧開發再到unity開發、OpenXR開發，整個團隊已經從普通的開發工程師，成為了全棧再到現在的AI +空間計算工程師了。

這個過程并不容易，核心原因是很多人還沒有看到未來，而我們至少知道未來3-5年甚至是10年接下來人類與信息化終端設備的變化。

不僅是熱愛軟件產業更是我們都相信apple、以及谷歌所推出的空間計算標準，空間計算加AI就是未來人類的一切，而腦機接口是這一期間必備的重要終端設備，只是現在腦機接口的發展還處于醫療、計算機行業的交叉學科，所以在發展的過程中必然是朝著先患者再到普通用戶的角度上。

腦機接口的行業，非常缺產品經理

相比于AI行業，我認為腦機接口更加缺互聯網的產品經理加入，不僅是因為這個行業還在發展，國內腦機接口的公司還不夠多，同時更重要的是更多是從醫院、科研院所孵化出來的團隊，這就導致腦機接口的團隊幾乎都是生物材料、機械、工程傳統專業所推出的。

腦機接口的研發實驗室也幾乎都是從高校實驗室走出來，鮮有的幾個頭部才是科技公司的工程師，而即使這些科技公司，幾乎也不是按照科技公司那樣招聘入職，幾乎都是校友圈；來自師弟跟師哥、師妹跟師兄等方式，導致整個公司的工程化技術能力，尤其是軟件能力上非常弱，相比一線科技公司甚至是二線科技公司，不管是界面還是UI設計。

如下你可以看到是某個腦機接口軟件的客戶端界面，其中的頁面展示是比較粗糙的，同時界面的在UI設計、產品布局上都是比較簡單的，就像大學生做的設計圖來完成的。

在現在AI編碼與AI設計下，這些界面是被AI遠遠甩在了后面。

在腦機接口行業的發展，是魚龍混雜，同時鮮有真的有以用戶需求、患者需求、以及生態化、工程化工作的，尤其是現在很多腦機接口的侵入式、非侵入式都是硬件終端，但是硬件都差不多，有一些是開源二次開發，有一些是完全別人代工。

國內還是腦機接口還是硬件階段，至少作為醫療器械的腦機接口現在還要拿到三類醫療器械證，而非侵入式的可以有單通道的成為消費者腦機接口，比如現在有brainlink或者強腦科技

相較于手機終端，腦機接口除了以上的硬件還有醫療器械證書的問題，就是價格問題了，32通道的腦機接口往往要大幾十萬，小到20到40萬都有，采樣率越高價格越貴，通道數越多，也越貴。

所以腦機接口的購買單位無非就是醫院或者科研高校，這就也才導致普通的科技公司很難做，要知道硬件成本就幾十萬了，還不加服務器與人工費，投入就很高了。

普通人投入腦機接口沒有500萬左右的基本經費是完全不夠研發硬件、軟件再加上醫療器械申請，輕松上千萬。

所以現在腦機接口的硬件非常火，但是軟件是空缺的。其中最核心的腦機接口的大模型也是欠缺的

腦機接口的設備幾乎都是集中在4個范式，每一個范式我們可以理解為一套機器學習算法，這些年在非侵入式的，包括了運動想象、SSVEP、以及P300、還有專注力，隨著需要腦部區域的不同，可以完成不同的范式。

而我現在帶著團隊攻堅的是意圖想象范式，通過腦電生成文字、腦電生成圖，這部分還是我們在攻堅，雖然在科學依據上現在還是存在很多疑慮，但是不可否認的是現在腦機接口已經迎來了軟件與數據模型的發展了，就像曾經的Windows98電腦，隨著數量越來越多才有軟件生態的玩法，有了軟件生態才能夠吸引更多的用戶使用。

運動想象范式

作為標準與最為古老的范式，運動想象其實有非常大的缺點，雖然機器學習的算法是非常標準的，但是由于很多人不能想象運動想象的動作，我們可以稱之為運動想象盲，所以就導致運動想象是非常需要特別的人群，一般在人群中定義有30%左右人群是無法識別出運動想象的。

如下是運動想象

SSVEP范式

通過特定頻率閃爍，讓用戶腦部產生腦電信號，從而進行選中選中信號，一般SSVEP會用來做選中操作，比如下面是常見的科研人員使用的SSVEP完成的操作

導電膏的麻煩：腦機接口的數據發展困境

在實驗室過程中，有很多腦機接口需要導電膏，就導致需要洗頭、剪頭發等步驟，通道數越多，佩戴時間越長，同時被試的耐受程度也很低。

現在腦機接口比較方便的是干電極，但是考慮到信號問題，干電極的推廣也是難度，因為在科研人員眼里濕電極效果更好，所以大部分數據采集的時候就是會用濕電極。

而在2023年之后，干電極開始迅速發展，所以也就增加了腦機接口的數據源與數據集，以前要知道采集一個腦機接口的數據是非常曲折的。

要找到患者，同時還要讓患者打導電膏，再說其笨重的腦機接口儀器。

專注力范式 單通道

專注力也是比較固定的范式，采取前額葉的固定通道數就可以實現，現在專注力因為通道數少同時佩戴方便成了腦機接口最火的產品，比如現在市面上看到消費級產品，幾乎都是單通道的

但是前額葉的固定受限腦電通道區域，可以實現注意力缺陷、以及自閉癥、抑郁焦慮，這都是涉及到前額葉。

通過不斷地數據監測來完成前額葉神經鏈接的任務操作，從而訓練自己大腦。

P300范式

相較于SSVEP，P300最好的形式就是通過看到某個字母就可以實現，但是由于其時間差與延遲，就導致最好的交互形式還是SSVEP來完成鍵盤打字。

今天的分享就在這里。

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