最近帶著團隊在做腦機接口相關的操作系統與空間計算平臺，我越來越覺得，相較于很多聚焦硬件或單一算法范式的團隊，我們更偏向于在做“腦機接口的軟件基礎設施層”。

在這個過程中，我們也發現，目前腦機接口行業其實還處于非常早期的階段，和前幾年的 MR 眼鏡行業很像，整個產業鏈仍然存在幾個非常核心的問題，在芯片層、操作系統層、以及大模型層

1. 芯片層

目前腦機接口行業，其實還沒有形成類似手機行業中 Qualcomm、高通、Intel、Apple Silicon 這種統一且成熟的“腦機接口專用計算平臺”。

現階段大多數腦機接口設備：

更多采用 FPGA、MCU、DSP、低功耗 ARM SoC，或者醫療信號采集芯片；部分侵入式團隊會自研 ASIC（專用芯片）；非侵入式 EEG 更多還是基于通用采集芯片與模擬前端（AFE）方案。

所以整個行業現在還缺少：

• 統一的腦電實時計算芯片；

• 面向神經信號的邊緣 AI 推理架構；

• 面向 XR/空間計算場景的低延遲神經交互芯片平臺。

換句話說，目前腦機接口行業，還沒有真正意義上的“高通時刻”。

各自腦機接口平臺都有自己的芯片，或基于TI的ADS1299，然后各自處理芯片解碼。

2. 操作系統層

目前腦機接口行業，本質上仍然是“算法范式驅動”的階段。無論是：

P300、SSVEP、MI（運動想象）、ERP、ECoG、SEEG

大多數系統：

都是圍繞單一范式、單一設備、單一實驗流程構建，也就是圍繞某一個范式來構建數據采集

因此：

每個廠家都有自己的協議；每個設備都有自己的數據格式；缺乏統一的數據層與交互層；從而很難形成真正的平臺生態。

而我認為：

腦機接口未來真正缺少的，并不是某一個算法，而是需要一個：

面向多模態神經信號的人機交互操作系統，因為腦機接口并不僅僅只是“讀取腦電”。它實際上涉及有多個數據，侵入式腦機的神經元信號；非侵入式腦機的EEG/MEG/fMRI 等多模態數據；數據類型分為空間位置與時間同步；還有眼動、手勢、語音等多模態融合；

這些能力，本質上都需要一個更高層級的系統去統一管理，而不是一個范式來解決的。

3.解碼算法：還是基于范式的方式

目前腦機接口的界面算法分兩種，昨天我寫了一篇文章提到了

而目前腦機接口行業的解碼算法，實際上主要可以分為兩類。

1.“范式驅動（Paradigm-driven）”路線。
例如：

• SSVEP（穩態視覺誘發電位）

• P300

• MI（運動想象）

這些都屬于標準實驗范式。

2.則更接近“數據驅動（Data-driven）”路線。

用戶完成某種行為后，系統同步采集腦電、動作、眼動、空間位置等數據，再通過標簽訓練進行解碼學習。這種方式其實已經開始逐漸接近 AI 與大模型時代的數據訓練邏輯。

但目前腦機接口行業，其實距離真正的“大模型時代”還有一定距離。

原因很現實：

首先，腦機接口設備本身仍然比較昂貴；其次，大多數高質量 EEG 采集仍然依賴濕電極，需要提前進行導電膏或鹽水處理。例如一個 32 通道 EEG 系統，通常僅佩戴與準備階段，就可能需要 20 分鐘左右。

這意味著：
腦機接口目前最大的問題之一，其實是“高質量神經數據獲取成本過高”。而現階段行業仍主要依賴實驗范式進行數據采集。

核心的幾個范式有各自特點，如：

• SSVEP 的穩定性、準確率和實時性目前是最高的，因此也是最容易落地的方向，但是用戶疲勞度高，不合適長期操作。

• MI（運動想象）則更依賴被試訓練，需要用戶真正學會如何進入“運動想象狀態”，但是存在運動想象盲，用戶采集數據困難或采集不到；

• P300 雖然經典，但通常存在一定延遲，同時穩定性也容易受到環境與注意力影響，不穩定。

現在目前整個行業非侵入式腦機接口，本質上仍然停留在：“基于范式的腦機接口時代”。

但我們認為真正未來的方向，會逐漸進入：
“多模態數據驅動 + 空間計算 + AI”的階段。這也是我們團隊目前正在探索的方向。

通過空間計算與非侵入式、侵入式腦機接口共同形成

“人類下一代的人機交互層（Next-generation Human Interface Layer）”。

未來它不僅可能改變人與設備的交互方式，甚至有機會成為人類數字身份、記憶與認知能力延伸的一部分。

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