AndroidXR今天晚上谷歌大会发布，脑机接口产品经理可以用来干什么？

最近带着团队在做脑机接口相关的操作系统与空间计算平台，我越来越觉得，相较于很多聚焦硬件或单一算法范式的团队，我们更偏向于在做“脑机接口的软件基础设施层”。

在这个过程中，我们也发现，目前脑机接口行业其实还处于非常早期的阶段，和前几年的 MR 眼镜行业很像，整个产业链仍然存在几个非常核心的问题，在芯片层、操作系统层、以及大模型层

1. 芯片层

目前脑机接口行业，其实还没有形成类似手机行业中 Qualcomm、高通、Intel、Apple Silicon 这种统一且成熟的“脑机接口专用计算平台”。

现阶段大多数脑机接口设备：

更多采用 FPGA、MCU、DSP、低功耗 ARM SoC，或者医疗信号采集芯片；部分侵入式团队会自研 ASIC（专用芯片）；非侵入式 EEG 更多还是基于通用采集芯片与模拟前端（AFE）方案。

所以整个行业现在还缺少：

• 统一的脑电实时计算芯片；

• 面向神经信号的边缘 AI 推理架构；

• 面向 XR/空间计算场景的低延迟神经交互芯片平台。

换句话说，目前脑机接口行业，还没有真正意义上的“高通时刻”。

各自脑机接口平台都有自己的芯片，或基于TI的ADS1299，然后各自处理芯片解码。

2. 操作系统层

目前脑机接口行业，本质上仍然是“算法范式驱动”的阶段。无论是：

P300、SSVEP、MI（运动想象）、ERP、ECoG、SEEG

大多数系统：

都是围绕单一范式、单一设备、单一实验流程构建，也就是围绕某一个范式来构建数据采集

因此：

每个厂家都有自己的协议；每个设备都有自己的数据格式；缺乏统一的数据层与交互层；从而很难形成真正的平台生态。

而我认为：

脑机接口未来真正缺少的，并不是某一个算法，而是需要一个：

面向多模态神经信号的人机交互操作系统，因为脑机接口并不仅仅只是“读取脑电”。它实际上涉及有多个数据，侵入式脑机的神经元信号；非侵入式脑机的EEG/MEG/fMRI 等多模态数据；数据类型分为空间位置与时间同步；还有眼动、手势、语音等多模态融合；

这些能力，本质上都需要一个更高层级的系统去统一管理，而不是一个范式来解决的。

3.解码算法：还是基于范式的方式

目前脑机接口的界面算法分两种，昨天我写了一篇文章提到了

而目前脑机接口行业的解码算法，实际上主要可以分为两类。

1.“范式驱动（Paradigm-driven）”路线。
例如：

• SSVEP（稳态视觉诱发电位）

• P300

• MI（运动想象）

这些都属于标准实验范式。

2.则更接近“数据驱动（Data-driven）”路线。

用户完成某种行为后，系统同步采集脑电、动作、眼动、空间位置等数据，再通过标签训练进行解码学习。这种方式其实已经开始逐渐接近 AI 与大模型时代的数据训练逻辑。

但目前脑机接口行业，其实距离真正的“大模型时代”还有一定距离。

原因很现实：

首先，脑机接口设备本身仍然比较昂贵；其次，大多数高质量 EEG 采集仍然依赖湿电极，需要提前进行导电膏或盐水处理。例如一个 32 通道 EEG 系统，通常仅佩戴与准备阶段，就可能需要 20 分钟左右。

这意味着：
脑机接口目前最大的问题之一，其实是“高质量神经数据获取成本过高”。而现阶段行业仍主要依赖实验范式进行数据采集。

核心的几个范式有各自特点，如：

• SSVEP 的稳定性、准确率和实时性目前是最高的，因此也是最容易落地的方向，但是用户疲劳度高，不合适长期操作。

• MI（运动想象）则更依赖被试训练，需要用户真正学会如何进入“运动想象状态”，但是存在运动想象盲，用户采集数据困难或采集不到；

• P300 虽然经典，但通常存在一定延迟，同时稳定性也容易受到环境与注意力影响，不稳定。

现在目前整个行业非侵入式脑机接口，本质上仍然停留在：“基于范式的脑机接口时代”。

但我们认为真正未来的方向，会逐渐进入：
“多模态数据驱动 + 空间计算 + AI”的阶段。这也是我们团队目前正在探索的方向。

通过空间计算与非侵入式、侵入式脑机接口共同形成

“人类下一代的人机交互层（Next-generation Human Interface Layer）”。

未来它不仅可能改变人与设备的交互方式，甚至有机会成为人类数字身份、记忆与认知能力延伸的一部分。

今天的分享到这里

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