行业技术路径与认知演变 - 脑机接口主要分为侵入式、半侵入式、非侵入式三大技术路径 长期以来侵入式因能采集更高质量信号被认为是“高性能” 而非侵入式因信号微弱、信噪比极低被认为缺乏可靠性 [2] - 随着脑电大模型等先进算法的引入 这一认知边界正在被打破 信号算法和模型能力的飞跃正持续推高非侵入式技术的性能上限 [2] - 非侵入式的性能边界正在上移 在部分需要高实时性和稳定性的交互任务中 现有非侵入式系统的表现已可比肩甚至超越部分侵入式案例 [3] 核心技术突破与研发路径 - 岩思类脑将重心放在解码大脑意图的通用算法与模型上 视硬件为信号载体 而算法才是理解大脑“意图语言”的灵魂 [3] - 公司确立了以脑电大模型为核心的技术路线 目前该模型参数量已达50亿 [3] - 核心突破在于用侵入式数据赋能非侵入式解码 训练脑电大模型时融合了侵入式与非侵入式两类脑电信号 使模型在处理非侵入式脑电时能更精准地区分真实大脑活动与采集噪声 [3] 行业竞争格局与中国特色优势 - 早期脑机接口公司多为硬件公司 专注于电极、芯片与外设研发 从数据分析角度切入的团队仍属少数 [2] - 自2023年7月发布高性能中文解码成果后 从8月份起各大脑机接口公司都开始招聘“脑电大模型工程师” [3] - 依托上海市科委、国家神经疾病医学中心等机构 国内累积的临床科研数据样本已展现出对海外的量级领先优势 欧美缺乏像中国一样如此规模的侵入式临床脑电数据生态 [3] - 在数据库和算法上 中国脑机接口研发不是“弯道超车”而是“换道超车” 这给了中国算法研发一个历史性窗口 [4] 应用场景落地与市场前景 - 非侵入式脑机接口首次应用于国家级体育赛事 在“天天象棋杯”中国象棋协会年度总决赛中 脑瘫棋手通过意念控制棋子与特级大师对弈 [1] - 短期内 非侵入式技术将在消费娱乐、健康监测、康复辅助等领域率先落地 因其安全性与可接受度更高 而侵入式技术则聚焦于严肃医疗场景下的极限性能突破 [4] - 长远看 随着非侵入式性能在侵入式数据赋能的持续推动下不断提升 两者应用场景的边界将动态变化 更多现有侵入式的应用可能会被更优的非侵入方案替代 [5]