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当地时间 9 月 14 日,业内人士爆料称,非侵入式脑机接口(BCI)公司 Kernel 的现任 CEO 瑞恩·菲尔德(Ryan Field)宣布离职,并加入另一家脑电图(EEG)BCI 初创公司 Sabi。
Kernel 由硅谷知名生物黑客布莱恩·约翰逊(Bryan Johnson)在 2016 年创办。目前已是行业内融资规模最大、技术积累最深的玩家之一。
瑞恩 2018 年加入 Kernel 后,以首席技术官(CTO)的身份主导公司核心产品 Kernel Flow 的专用芯片、光电子模组和整机系统等研发工作。Kernel Flow 是一款时域功能性近红外光谱(TD-fNIRS)头盔,可通过近红外光穿透颅骨成像探测脑血氧变化,间接反映皮层神经活动。2023 年,他升任 CEO,负责公司整体运营。
离开 Kernel,进入一家产品未出货、团队规模很小的初创公司,瑞恩的选择或许暗示,消费级 BCI 最早的商业落地案例,更有可能出现在 EEG 路线。
Sabi 是谁?
Sabi 总部位于美国加州,由 CEO 拉胡尔·查布拉(Rahul Chhabra)与合伙人共同创办。公司于今年 4 月 16 日正式走出隐身模式,首轮融资由知名风险投资机构 Khosla Ventures 领投,参投方包括 Accel、Initialized Capital、OpenAI 首席产品官凯文·韦尔(Kevin Weil)以及 Ascend 等,具体融资金额尚未披露。
Khosla Ventures 创始人维诺德·科斯拉(Vinod Khosla)在接受《连线》(Wired)采访时用一句话概括了他选择 Sabi 的逻辑:“如果想让 10 亿人每天用 BCI 操作电脑,它就不可能是侵入式的。”
Sabi 的核心产品是 Sabi Cap,一顶外观和普通毛线帽几乎无异的可穿戴设备,计划在 2026 年底通过邀请制发货,后续会推出棒球帽形态的版本,具体售价尚未公布。
与此前 EEG 类 BCI 配备几十到上百个电极、只能实现有限指令控制不同,Sabi 的目标场景是连续解码“内心独白”(inner speech)。
Sabi Cap 的内衬分布着数万个比米粒还小的微型脑电传感器。使用者仅需戴上帽子、连接显示设备,并在脑中默念自己想说的话,文字就能实时出现在屏幕上,速度约为每分钟 30 词,虽然不及部分侵入式 BCI 能达到的 70~80 词/分钟,远低于人类口语的 140~180 词/分钟,但超过了熟练用户在手机上打字的速度。
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(来源:Sabi)
Sabi 选择的 EEG 路线是所有非侵入式脑成像方式里响应最快、成本最低、临床应用时间最长的一种。它经由头皮电极采集大脑电活动,但长期以来,这种技术因信号分辨率不足饱受诟病。
为克服精度限制,Sabi 在传感器密度和算法层面都做了改进:团队自研的专用集成电路(ASIC)用于支撑十万量级的传感器阵列,并基于 100 名参与者约 10 万小时的脑电记录,训练出名为“脑基础模型”(Brain Foundation Model)的大规模神经解码模型。
拉胡尔希望这套模型能实现跨用户的通用解码,免去用户在使用前进行个人化校准的麻烦。
独白解码还有一个绕不开的问题,如何分清哪些话能“说”出来,哪些只能在脑子里想一遍?此前,斯坦福团队发表的相关成果通过设置“心念口令”作为系统启动的提示词,但拉胡尔认为,“读取意图本身就是 BCI 能做到的事”,系统有能力隐式判断使用者何时在真正尝试沟通。这个设计选择听上去更自然,但在工程实现角度来看更为困难。
侵入式与非侵入式 BCI 的技术分野
在整个 BCI 领域,主流技术大致可分为侵入式和非侵入式两大类。如今,二者的应用场景、用户画像、监管路径正在发生显著分化。
侵入式 BCI 需要把电极阵列或血管支架植入颅内,直接采集皮层神经元的放电信号。代表公司包括 Neuralink、Synchron、Paradromics 以及 BrainGate 等。
其信号信噪比高、精度好,可以进行精细控制,但代价是需要开颅或血管介入手术,风险和监管门槛极高,价格昂贵,商业化路径聚焦于完全瘫痪、渐冻症(ALS)、脊髓损伤等愿意承担手术风险以换取沟通能力的少数重症患者。
非侵入式 BCI 则从头皮外侧采集信号,无需手术,安全门槛低、潜在用户规模更大。
在这一领域,fNIRS 的空间分辨率优于 EEG,但时间分辨率较差、价格更贵。以 Kernel 为例,开发重点在于传感器和光学系统,产品主要面向临床和科研领域,头盔单价近 10 万美元。
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图 | Kernel Flow 头盔(来源:Kernel)
脑磁图(MEG)可测量大脑活动产生的微弱磁场,信号质量高,但传统设备体积巨大,新一代 MEG 正向可穿戴形态推进,但进展较为缓慢。此外,Meta 的现实实验室(Reality Labs)还在推进肌电(EMG)路线,通过读取腕部肌肉电活动来反推使用者的运动意图。其配套腕带产品在跨用户场景下的输入速度达到 20.9 词/分钟。
EEG 路线也可以进一步区分:Neurable 把 EEG 电极嵌入头戴式耳机,可监测专注度和认知负荷; Elemind 推出了将 EEG 与声学神经调制结合的助眠头带;更为老牌的 Emotiv 长期为研究者和开发者提供多通道可穿戴 EEG 头显。
过去,非侵入式 BCI 对 EEG 的行业共识是“只能用于粗粒度控制,做不了高精度任务”。如今,以 Sabi 为代表的公司正试图改写固有观念:EEG 信号的潜力尚未被完全开发,关键在于提高算法的解码能力。
消费级 BCI 的商业化想象
在短期内,为尚未完全失能的运动障碍人群提供辅助功能,将成为 EEG 式 BCI 最直接的受益群体,潜在用户数以千万计。
投资人则更看好其远期成为通用输入设备的可能。语音输入在过去几年因大模型加持而快速成熟,但在办公室、公共交通、图书馆等需要保持安静或注重隐私的场景中并不适用。更传统的文字输入依赖双手,无法适配许多可穿戴或增强现实场景。
如果非侵入式 BCI 真能做到开箱即用、速度达标且隐私可控,它就有机会成为全新的主流输入方式,打开更大的消费市场空间。
回到 Sabi Cap,其通用解码能力、长时间佩戴的信号稳定性、模型泛化表现都有待验证;而在商业角度,产品定价、消费者接受度、发货节奏能否兑现也是未知数。
在此之上,更关键的是伦理和监管问题:神经数据的权属、收集和使用规范等如何界定?
Sabi 的回应是,脑电数据在离开帽子之前就完成端到端加密,脑基础模型仅利用加密后的信号训练,公司还表示正与斯坦福大学的神经安全团队合作评估整套技术的可靠性,但尚未公开具体细节。
科幻剧集《黑镜·你的全部历史》中,记忆颗粒就能完整记录并回放使用者听到、看到的一切,最终却让亲密关系走向病态的相互审视。而当消费级 BCI 设备批量进入现实,神经数据的采集规模也将迅速扩大,我们很难预知数据滥用等问题会否爆发。
不过,Sabi 和瑞恩的跳槽至少向行业发出了提醒,消费级脑机接口的竞赛,正从“能不能做出来”进入“谁先做出来”的阶段。
参考内容:
https://x.com/rohanpaul_ai/status/2099524312881586508
https://sabi.com/
https://www.kernel.com/
https://www.wired.com/story/this-beanie-is-designed-to-read-your-thoughts/
https://www.neurofounders.co/articles/inside-the-beanie-that-transforms-thought-to-text
运营/排版:何晨龙
注:封面/首图由 AI 辅助生成
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