天津
10月13日，韩国汉阳大学宣布，该校生物医学工程系Lim Chang-hwan团队研发的脑电（EEG）基础模型SPERA，在多项全球公开基准测试中表现领先。消息一出，脑电基础模型领域的技术路线之争再度受到关注。
汉阳大学团队利用约2.9万人、近8万小时的脑电数据对SPERA进行预训练。在9项公开基准中，SPERA有8项排名第一，平均平衡准确率较既有最强基线高出3.52个百分点；其中“想象言语”任务据团队披露高出8.69个百分点。团队还表示，模型数据效率较高，在睡眠分期等部分下游任务上，仅用5%的数据量即可超过使用全量数据训练的现有模型。相关成果已被NeurIPS 2026接收，将于12月在悉尼正式发表。
中国在脑电基础模型方向已有较为活跃的积累。
中科院自动化所等团队在电极级建模与自回归预训练上均有布局，代表工作包括EEGPT以及被称为BrainGPT的模型，部分模型参数规模已达十亿级。浙江大学CBraMod在ICLR 2025发表后，成为开源社区中常被对比的基线模型之一。Gram模型由上海交大、瑞金医院等团队推进临床数据结合研究；西北工业大学的FoME在大规模预训练上进行了探索。产业端，南科大孵化的深圳全域智能等公司据公开报道已完成十亿参数级预训练并获融资。整体来看，中国在模型数量、数据规模和产业化探索上覆盖面更广，但与SPERA的直接头对头对比目前仍较少。
企业方面，Neuralink于2026年10月初披露，临床试验参与者累计使用植入设备已超过5万小时，并基于皮层内神经活动数据预训练了BCI基础模型。部分用户校准时间从每天约10分钟缩短至每周约10分钟，光标控制在Neuralink Webgrid任务口径下达到11.32 bits/s的新水平。Synchron则于2025年GTC提出Chiral认知AI脑基础模型路线图，基于Stentrode血管内电极采集的神经记录进行生成式预训练，目前仍处于路线推进阶段。
三条技术路线的核心差异在于信号源。Neuralink采用侵入式皮层内电极，记录尖峰神经活动；Synchron走微创血管内路线，采集皮层表面脑电；SPERA及国内多数开源模型聚焦非侵入式头皮脑电。不同路径各有优劣，目前仍在并行推进。接下来，第三方统一基准和真实场景的落地效果，将成为衡量各方进展的关键。
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