脑虎科技探索BCI与AI新融合：脑控造物，让真实世界“听”你的

文章来源： 思 宇Me dTec h

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脑机接口正在尝试连接更多外部工具。

近日，脑虎科技披露“三全”脑机接口系统最新临床探索进展。高位截瘫受试者小嘉（化名）依托脑虎科技自主研发的全植入、全无线、全功能脑机接口系统，结合人工智能（AI）大模型、3D打印等技术，并在环境交互场景中借助AI智能眼镜的视觉感知能力，开展了从创作意图表达到AI辅助生成、实物制造，以及从环境识别到设备响应的多场景探索。

相比此前较为常见的光标控制、数字设备操作等应用，此次探索进一步加入AI大模型、数字制造、智能眼镜和IoT设备，尝试让脑机接口作为人的意图与外部工具之间的连接入口，将应用范围由数字空间继续延伸至真实物理环境。

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所想即所得：BCI脑机接口 + AI大模型 + 3D打印

小嘉曾就读动画设计专业，2021年因意外造成C4脊髓损伤，肩部以下运动功能严重受限。今年4月植入“三全”脑机接口后，他持续进行系统训练，并逐步开展数字设备操作及多类外部应用探索。

在本次探索中，小嘉以自己喜爱的游戏角色为起点提出创作构想。AI大模型根据其脑控绘制的草图及输入的提示词生成多个视觉方案，小嘉比较并确认后，由AI进一步完成数字建模，最终通过3D打印将虚拟方案转化为实体手办。

整个过程中，小嘉负责提出构想、表达偏好并作出最终选择，AI负责理解与扩展输入、生成方案，3D打印则完成从数字模型到实体作品的转化。

▲小嘉与奶奶展示脑控创作的3D打印手办

这一协作方式随后被应用于生活辅具改造。

针对平板电脑指套穿戴使用不便的问题，小嘉结合自身使用体验提出设计需求，借助数字设计与3D打印，制作出更轻便、贴合的专属指套，改善了触屏操作体验。

从游戏角色手办到个性化指套，两项实践呈现出一条较为完整的技术链路：人的意图通过脑机接口输入，AI参与理解、生成和完善方案，再由数字制造将方案转化为实体物品。

对于行动能力受限人群而言，这种组合方式提供了另一种可能——复杂的手部操作可以部分转化为意图表达、方案选择和结果确认，AI及制造工具则承担更多中间执行环节。

▲ 小嘉借助AI大模型脑控生成专属指套

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所见即所得： BCI脑机接口 + AI智能眼镜 + IoT设备

在实物创作之外，脑虎科技还将探索延伸至真实生活环境。

在环境交互场景中，系统借助AI智能眼镜的同步定位与建图（SLAM）能力进行视觉感知和动态建模，智能识别小嘉关注的区域，并提供区域内高关注设备的控制选项；小嘉进一步表达并确认操作意图后，控制系统将意图转化为设备指令，实现病床调节、灯光及家用设备控制等操作。

▲ 小嘉脑控AI智能眼镜控制智能家居设备

在这套交互链路中，脑机接口主要负责操作意图的表达与确认，视觉感知系统负责识别环境及对象，控制系统再将确认后的意图转化为设备指令。

过去脑机接口的应用展示较多集中于控制电脑、机械臂或单一设备，此次探索则将视觉识别和IoT设备纳入同一套交互过程，尝试解决一个更具体的问题：当用户希望与周围环境发生互动时，系统如何判断“看哪里”“想操作什么”，再让对应设备作出响应。

对于运动功能严重受限的使用者来说，这种交互方式也为病床、照明及家用设备控制增加了一种新的操作路径。

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从单点控制到系统协同，脑机接口开始连接更多外部能力

此次探索涉及多种技术和系统协同。

其中，脑虎“三全”脑机接口系统承担人的意图与外部系统之间的底层连接作用；AI大模型负责理解和扩展输入，生成可选方案；3D打印连接数字设计与实体制造；AI智能眼镜提供环境对象的视觉识别；XessOS系统将用户的意图与外部设备进行连接，并将其转化为现实指令。

由此形成的技术链路，大致可以概括为人的意图输入、AI理解与方案生成、数字处理，以及外部系统执行。相比单独强调脑控某一台设备，此次展示的重点更多放在脑机接口如何与现有AI和智能硬件生态进行协同。

“所想即所得”和“所见即所得”对应的是两类不同应用场景。前者尝试将人的构想连接AI和数字制造工具，后者则把人的注意对象和操作意图连接到现实环境中的设备。两者共同指向的，是脑机接口作为一种人机交互入口，能否进一步调用AI及更多外部工具。

脑虎科技创始人、CEO兼首席科学家陶虎表示：“脑机接口的未来，不应只是用意念控制一块屏幕或一台设备，而是让人的意图能够调用AI、连接工具，并最终作用于真实世界。人负责提出目标、作出判断，AI和机器帮助人把想法变成结果。这是脑虎探索BCI与AI融合的核心方向，也是‘创造无界’所指向的未来。”

▲ 小嘉戴着自己脑控建模并3D打印的指套操控平板电脑

脑虎科技提出“让人类拥有AI的能力，超越人类自身物理极限，突破人类生存和认知边界”的愿景，并持续围绕临床需求和患者价值推进脑机接口核心技术、AI能力与外部应用生态的协同。

从此次披露的案例来看，脑机接口的应用探索已经不再局限于“能否完成一次脑控操作”，而开始涉及AI理解、内容生成、数字制造、环境感知以及智能设备执行等更多环节。

这些应用距离更加成熟、规模化的临床和生活场景仍需要持续验证，但脑机接口与AI、智能硬件之间的连接方式正在变得更加具体。对于这一仍处于快速发展阶段的技术领域而言，如何让人的意图以更自然、更低门槛的方式进入数字系统，并进一步作用于现实环境，正在成为值得持续关注的探索方向。