这段时间在带着团队做脑机接口与空间计算，通过空间计算将脑机接口带入了人类自然的操作交互形态里。
而相比火的ChatGPT这类的大语言模型，我在做空间计算一直提到有一类模型 是现在被小看的，未来一定会超越大语言模型，那就是空间模型。
而要想发展通用机器人模型，那就是空间计算模型，而不是大语言模型空间模型的运行重点不在手机和PC这些平面显示器上，而只有带上空间计算设备才能够完全的运行。
因为在平面世界里强行看人类3D世界的素材，都会特别痛苦，需要用手指或者平面其他交互来完成，这不仅是操作繁琐，同时还会牺牲掉空间3D的效果。
我认为在MR眼镜设备普及之后，空间模型会超越大语言模型，这样我们的机器人才会不那么呆板，才能够感受到这个世界的运行。
而同时团队不仅在做空间模型，还有在做脑机接口大模型，但是很遗憾这方面市面上几乎很少人有人懂，因为他需要即懂脑机接口的数据部分，还要懂大模型的研发。
今天这篇文章来总结下我们团队定义的脑机接口大模型是什么，以及我们在做什么努力，而这个大模型出来之后意味着什么。
如果说ChatGPT3.5大模型意味着人工智能第一天，而脑机接口的大模型意味着新一代核武器。对，不夸张的说这就是一个全新的潘多拉魔盒
而能够意识到到这一点，并且在有公开观点分享的，只有我看到了小鹏汽车的CEO何小鹏在一次播客中提到：“解码脑太可怕了，人类还是停留在人工智能，不要做这个技术。”
试想下一个人通过意念就可以知道对方的所有想法，或者自己的想法都能够被对方知晓，人与人沟通不是用嘴，而是意念，这种方式看起来高效，实则缺少了很多人情社会的爱与温暖。
接下来我们来建设的脑机接口大模型一共分为3个阶段，依次介绍，也是我们团队在做的努力。
第一层：范式驱动的脑机接口大模型
传统脑机接口研究已建立相对成熟的实验范式体系，包括P300事件相关电位、运动想象（Motor Imagery）、稳态视觉诱发电位（SSVEP）以及专注力检测等。这些范式通过传统机器学习方法实现，具备较好的可重复性和数据采集规范。
然而，传统方法的核心局限在于泛化能力不足：
最简单的例子就是当设备更换使用者，或同一使用者在取下设备后重新佩戴时，算法需要重新校准。这表明现有算法缺乏跨场景、跨用户的通用性。
我们提出的范式驱动大模型旨在构建这些传统范式的统一表示框架。通过标准化的数据标注体系，每个范式训练独立的大模型，最终实现多范式融合（All-in-One Architecture）。这一方向正在成为消费级和科研医疗级非侵入式脑机接口的核心研发目标。
需要指出的是，当前国内专注于此类大模型研发的团队寥寥无几，估计不超过三家。
原因在于：构建高质量脑机接口大模型不仅需要海量标注数据，还需要强大的算力支撑和持续的研发投入。这与训练大语言模型的技术门槛类似，但数据采集和标注的复杂度更高，不仅是医学、还有计算机、还有AI大模型。
而这部分的企业或高效几乎没有办法联动。
第二层：数据驱动的多模态脑机接口大模型（当前团队阶段）
区别于第一层的任务导向范式，第二层采用纯数据驱动方法。当人类观看视频、默读语句或观察图像时，其脑电、fMRI或脑磁图信号会自然反映这些认知过程。我们收集这些自然体验下产生的神经数据，构建跨模态的表示模型。
这一层面的模型涵盖三种数据类型：
- 脑电大模型（EEG Foundation Model）
：非侵入式采集，数据获取相对便捷
- fMRI大模型
：需要医院设施配合，数据采集成本较高
- 神经元信号大模型
：涉及侵入式或半侵入式采集，涉及严格的伦理和安全性挑战
从技术实现看，Meta AI的团队在这一领域有所探索，发布了相关模型库。但整体而言，全球范围内专注此类模型建设的机构仍然稀缺，或者几乎没有。
我们特别强调数据的多样性至关重要。由于神经信号存在显著的个体差异和种族差异——例如中文母语者与英语母语者在处理语言时的脑区激活模式存在差异——构建具有人类普适性的大模型需要建立跨国籍、跨文化的开放数据集。这不仅是技术问题，更是关乎模型公平性的战略资源。
第三层：空间交互驱动的神经数据模型
为获取更纯净、更具生态效度的神经数据，我们采用空间计算设备作为数据采集载体。当使用者在三维空间中执行行为、观看沉浸式内容时，其神经活动数据能够更真实地反映人类的认知本质。
这种方法的科学优势在于：传统实验环境下的任务设计往往存在"实验室效应"，受试者的行为模式可能与日常状态存在偏差。而空间计算提供的自然交互场景能够显著提升数据的生态效度，使模型学习到更接近真实世界的神经表示。
以上这就是脑机接口的大模型，欢迎加我微信交流
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