脑机接口产品经理最大的误区：把医院当成数据中心

最近一直在和团队做脑机接口MindSoul的操作系统推进，相较于普通单通道，我们的MindSoul支持了多通道、到现在的侵入式与半侵入式，都在完成系统的对接。

现在也在对接相关超声波脑机接口，提供人类最本质的交互。

现在脑机接口的所有硬件终端厂商，都几乎是用PC或pad来完成脑机接口采集，这个有一个天然的缺点就是。

因为人类是在空间操作与运动，而脑电的系统只在平面系统里，所以相关脑部 数据采集的时候是被迫降低到2D空间里。

现有脑机接口的数据仍存在明显局限。一方面，头皮脑电（EEG）本质上是对三维脑神经活动经过体积传导后的投影测量，空间信息存在不可避免的损失，因此消费级脑机接口模型主要基于有限的脑电特征进行学习，难以完整表达真实神经活动。另一方面，由于脑电信号具有显著的个体差异，目前大多数系统仍需要针对每位用户进行校准，模型的泛化能力仍然有限。

更重要的是，目前大量脑机接口数据仍采集于医院或实验室等受控环境，这类数据更适合疾病研究和医学诊断，却难以反映用户在真实生活中的自然行为、情绪变化和交互模式。未来，脑机接口的数据采集应逐步扩展至真实生活场景，例如MR沉浸式体验馆、游戏娱乐、办公、教育及社交等环境，持续采集32通道脑电、眼动、手势、面部表情等多模态数据，从而构建具有更高生态有效性（Ecological Validity）和泛化能力的下一代脑机接口模型。

比如在相关研究里VR 的 EEG 分类准确率约66.9%，而普通显示器约59.3%，差异具有统计学意义。

脑机接口的最终落地不是在医院

现在脑机接口的数据采集，几乎都是医院，除了一些消费者脑机接口自己开设了线下门店，但是在医疗级脑机接口或者高通道脑机接口设备上，都没有线下门店。

核心之一就是这些厂商将脑机接口的设备价格卖的非常贵，实际上成本并不是，他们将软件、算法、硬件打包一起，售价就是几十万起步。

其实只是硬件，成本就几千块钱，售价1万左右就可以完成了。只是行业类几乎没有人这么玩，因为脑机接口的领域从业者大多是教授，他们对几千块钱的设备利润我认为是不客观的，所以才会选择to B 的软硬件一起售卖，才会价格现在一般软件SaaS服务是几十万。

脑机设备价格降不下去，自然设备数量就不会多，从而数据采集的速度就起不来，同时因为价格贵，也只有医院有经费可以采购，和人群愿意付费（治疗刚性需求），所以导致现在所有脑机接口的销售地区都在医院去了。

脑机接口应该是一个电子消费设备

真正的地方因为是线下消费者以及娱乐，也就是面向大众，才能够完成脑机接口设备数据的收集以及设备量普及。

就像使用手机一样，如何下载、安装应用这是每个买手机第一时间要做的事情，而现在脑机接口里面的操作没有人知道，更没有厂家去普及。

所以只有通过线下体验店的形式，或者线下MR空间设备来完成脑机接口更广泛的自然数据采集，这种数据不单纯是EEG，还是多模态的数据，包含眼球、手势、体态。

脑机接口与MR天然的人类自然交互场景

最近团队在做MindSoul PICOOS版本的时候，就发现在以前的VR时代有大量的线下体验馆，这些传统的VR体验馆有大量的游戏用户可以线下玩耍，并且沉浸式，用户可以在过程中舒展自己的情绪，这就是脑机接口天然的落地以及数据收集地。

如果说脑机接口数据的收集厂家，我们团队始终认为唯一争取的地方就是在MR眼镜里面，通过MR眼镜完成线下或线上体验，毕竟现在MR眼镜的发货量距离1000万日活是一个非常大的距离，就像ROKID的创始人提到：“现在AI眼镜行业是在一个流浪汉里面抢饭碗。”现在这个时代还没有那么快，预计还有2-3年才能够发展

脑机接口应该是走向消费者，医院应该是属于实验室研发部分

脑机接口现在的侵入式与半侵入式在时间周期里面应该是属于研发周期，在进入人体实验也好还是治疗患者也好，脑机接口最终应该是类似手机一样普及。

现在我们可以看到中国有阶梯医疗、与冉智科技在做纯侵入式研发，也是对标马斯克的nerualink。

而在侵入式与半侵入式脑机接口因为外科手术与植入要求，首先要进入人体实验，所以医院才会有这个阶段的必要性，但是数据集收集、以及模型反馈优化甚至是硬件优化都是应该来自消费者市场，而不是仅是医院。

这就是我说为什么现在脑机接口领域的数据收集场景错了。

未来谁能够率先突破医院场景，将脑机接口真正带入普通消费者的日常生活，谁就更有机会率先构建下一代脑机接口基础模型。医院数据对于疾病诊断和临床研究具有重要价值，但由于患者年龄结构、疾病状态及认知能力等因素，其数据分布与普通人群存在较大差异。同时，医院场景还面临数据采集成本高、伦理审批复杂、采集周期长等现实限制。相比之下，消费级MR体验、游戏娱乐、办公、教育等真实生活场景，能够持续采集来自健康用户的高频、高质量、多模态交互数据，并通过自然交互不断获得用户反馈，更适合构建具有泛化能力的脑机接口基础模型。

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