广东
今天在一个活动听到格式塔的CEO发言，作为脑机接口公司的天花板，其中几点观点，和我们MindSoul正在做的不谋而合。
1.依托于transformer作为技术架构
格式塔现在正在朝向大模型公司转型，而这个中间就是仍然和 现在DEEPSEEK、KIMI、以及豆包一样的技术架构， transformer。
以这个来连接NeuroAI，完成大模型的构建。
2.超声波比侵入式脑机接口走的更远，因为更全
格式塔这个观点和我们团队一样，我们认为脑机接口的大模型不仅是做侵入式某个局部区域的神经元区域或几个点位的大模型，而是做全脑的。
因为人类本身高级语言、推理能力就是来自全脑的，而不是来自某个区域。比如语言、文字、甚至是图像能力都是全脑的。
侵入式脑机接口就只能做某个单个功能或者简单功能的能力恢复或者康复，要知道在马斯克脑机接口公司成立的时候那个时候还没有transformer，所以他们不知道数据集scaling的重要性。
只有通过增加数据集的scaling，以MEG、FMRI、超声波数据与EEG进行对齐，来完成transformer的数据集丰富，这样就可以提供EEG的准确度。
比如最近Meta开源的Brain2Qwerty v2就在papers里面提到了
不过现在来看超声波脑机接口的便携式、以及数据质量到底如何，还要等超声波脑机真的开始投入使用之后才知道。
因为全脑的超声波脑机接口数据质量、以及稳定性、甚至是便携性到底如何，现在还不知道。
同时对于医院、以及用户来说成本、资质都是一个问题，需要超声波脑机接口公司来解决。
3.全脑侵入式，超声波是一种性价比方式还有待考虑
通过蛋白质对特定声波的敏感性，可以达到细胞级别的精准控制，从而进行写脑与读脑的作用。这是超声波脑机接口优势，但是这要求对于脑机接口大模型的准确度能够达到这个级别。
所以超声波脑机接口公司本质上是大模型驱动的脑机接口公司，能够完成数据采集、数据读入都是基于神经元放电之后的血流影响变化来完成脑部解码。
不过这都可以参考MEG大模型来做，因为几乎原理都是类似，也是现在DEEPSEEK模型公司类似做数据标注，最后就是至少一半成员来做标注，一半成员来做训练，以及再做相关的界面应用。
不过超声波脑机的数据质量、稳定性如何，以及最后的经济价值也要和MEG、fmri对比才知道这条路走得通不。
毕竟现在MEG就是亏损的，医院采购只能用来做科研，临床检查就是亏损的。
今天的分享就在这里。
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