北京姬械機科技十問

    作者：

    Tony Zhang

    姬械機科技創始人 技術委員會主席 研發科學家 MIT 工學博士

    主要研究方向為智能穿戴與人機交互技術，在Science &Nature 發表多篇相關研究成果

    杜欣陽

    姬械機科技創始合伙人 產品總監 德國卡塞爾大學碩士

    獲得多項產品設計獎項，曾主導推出了多款健康穿戴與智能交互科技產品，累積使用用戶數超10萬人數。

    1. 簡要介紹公司相關產品的核心技術原理和用戶價值？

    宏觀地說，姬械機科技致力于成為一家以“傳感器可穿戴化”為底層基礎，深度融合人工智能（AI）技術，專注于革新人機交互的體驗的科技公司。主要技術與產品發展理念是以人為中心，讓技術不再是冰冷、被動的工具，而是主動、自然地融入日常生活本身。這一切的基礎在于將微型化、柔性化、低功耗的生理傳感器與環境傳感器集成于輕盈舒適的可穿戴設備中，形成特定場景下環繞用戶的“感知場域”，實時、連續、無擾地采集生理狀態、行為意圖、環境信息，并利用AI將這些多模態數據流轉化為人與設備的智能互動。AI在其中扮演著至關重要的三重角色：它首先是一位敏銳的意圖理解者，能穿透復雜數據精準解析用戶的真實需求和潛在意圖；同時也是一個智慧的場景構建者，能動態識別并理解用戶所處的具體情境（如工作、休息或娛樂）；最終化身為高效準確的決策優化者，基于理解和認知，主動提供預測性、個性化的服務。

    具體而言，公司產品主要涉及三大方向：腦機接口、俱身智能、健康監測，分別服務娛樂、人形機器人、以及養老保健等領域。可以想象一下，一個能感知孤獨并主動陪伴的AI助手，一個像家人一樣了解你習慣的智能伙伴，一套能守護健康、防患于未然的貼身健康衛士，這種無縫銜接、高度個性化且具備共情潛力的協作，將極大提升生活便利與舒適。讓科技真正“懂你”，幫助每個人追求更健康、更便捷、更幸福的生活，這些正是我們持續創新的動力。

    2. “夢境重建”作為一種高度科幻感的場景，目前已經實現到什么程度？有哪些實際應用？

    確實，從大眾的視角來看，“夢境重建”是一個非常具有科幻色彩的概念，但這不意味著它是一個完全的知識禁區。事實上，這個領域在學術界近年來非常活躍，全球有許多頂尖的團隊在通過不同的途徑和方式進行前沿探索，這些寶貴的研究成果都為我們提供了重要的啟發和堅實的基礎，我們對此深表敬意并致力于盡我們所能回饋該領域的研究。

    目前夢境重建的核心原理可以類比為“視覺想象的逆向工程”：就像我們可以通過想象自己揮手來激活與實際揮手相似的腦區模式一樣，當人在夢中“看到”景象時，其大腦視覺皮層也會產生與真實觀看類似的神經活動模式。“夢境重建”的本質，就是嘗試解讀這些睡眠狀態下視覺皮層產生的復雜神經信號，并將其轉化為可理解的視覺內容。 主流的研究方法依賴于功能性磁共振、高密度的腦電圖、腦磁圖等神經成像方法，結合圖像生成領域的深度學習模型，去學習特定個體在清醒狀態下觀看圖像或視頻時，其大腦活動模式與視覺內容之間的映射關系。然后利用學習到的映射關系，去“翻譯”睡眠中的腦活動，重建出可能的夢境視覺片段。

    必須坦誠地說，這個領域的最新進展離像素級準確、完美地重現高清夢境電影仍有一段距離。當前主要的突破更多體現在概念與特征層面的重建。 這意味著系統有較大概率成功識別出夢中出現的是“人臉”而非“風景”，是“動物”而非“家具”，或者捕捉到一些基本的空間布局以及主導的情緒色彩。這一任務的核心挑戰在于夢境本身的模糊性、神經信號的復雜性以及個體差異巨大。 它更像是在解讀一幅印象派畫作的核心主題和情感并重新繪制，而非一比一復制一張高清照片。對我們而言，將“夢境重建”從實驗室推向實用，這件事的核心價值在于幫助人們留住那些轉瞬即逝、卻可能無比珍貴的內心圖景和思想瞬間。從而幫助用戶理解睡眠與心理健康，賦能創造力和自我認知，讓每個人都能更好地從這三分之一的人生旅程中獲得成長。這條路雖長，但每一步都充滿探索的樂趣和令人興奮的潛在價值。

    3. 從BCI-Dream到BCI-Music、BCI-Control等產品，姬械機是如何構建完整的腦機交互產品矩陣的？

    首先，從開始的第一天我們選擇毫無保留地支持基礎設施技術的研發積累，盡可能深入電極材料、硬件電路、數據采集、信號處理、算法優化等各環節的每個細節，從而逐步滿足支持探索各種不同場景應用的能力。同時我們選擇擁抱開放共創的心態，將部分成果以X-BCI產品的形式作為行業的基礎設施開放給開源社區和垂直領域的創業者，期待能夠碰撞出更多靈感與火花。

    當然，在構建產品的過程中，技術與基礎設施只是起點，一個好的產品需要更深入的了解場景與體察用戶。傳統的一些BCI產品往往趨向于展示大量原始的腦電波形、復雜的頻譜圖或抽象的趨勢曲線。但我們希望重新思考，我們的終端用戶是誰？他們能否真正從數據中獲取自己關心的價值？我們應該如何利用BCI與AI的能力向用戶呈現數據并真正他們的需求？

    例如，在BCI-Dream這個產品中，許多用戶談到他們對夢境那種既熟悉又陌生、轉瞬即逝的奇妙體驗的普遍好奇與留存渴望。很少有用戶需要看到自己REM睡眠期的具體腦電波形，但他們渴望了解“昨晚那個瑰麗/離奇的夢到底包含了什么？能不能抓住那一點靈感火花？”。同樣，BCI-Music的出發點不是展示腦電如何控制音符，而是洞察到音樂是人類共通的情感語言，以及渴望突破物理限制進行表達與獲得共鳴的愿望。它讓用戶能夠通過不同的情緒與精神狀態，去實時影響音樂旋律、節奏和氛圍，從而實現一種“由心發聲”的非言語情感表達，為藝術創作和情緒釋放提供了全新維度。BCI-Control則期望為行動不便的人群提供全新的獨立自主的可能，致力于讓用戶能夠通過穩定、可靠的意圖識別作為身體的延伸來控制外部設備，重建用戶與更廣闊的世界的交互橋梁，并重新獲得控制感與尊嚴。沿著類似的思路，我們希望在未來持續推出更多致力于構建幸福美好生活的產品。

    4. 貴公司目前在非侵入式與侵入式腦機接口技術上分別有哪些技術突破？產品發展路徑有何不同？

    從歷史上來講，腦機接口技術從第一天開始就是跨學科交叉的，所以許多技術突破來源于非常不同的方向。結合我們定位自己的背景與優勢，姬械機團隊最主要的技術投入非常集中地聚焦在電極方案，芯片電路方案，腦機操作系統，數據算法，交互應用等高性能的全棧腦機系統以及與人工智能技術的深度結合上，這一核心理念在侵入式與非侵入式方向均有明確的體現。

    在非侵入式領域，我們選擇通過數據智能與軟硬件協同構建差異化壁壘。比如我們之前第一代的腦機交互產品Dreamgear繪夢儀的誕生即源于此路徑：依托與浙江大學等多家科研與醫學單位合作，我們共同開發了一系列神經科學數據采集工具，并積累了大量睡眠相關數據集，從而訓練了專注夢境繪制的Dreamer模型，從腦電信號中重建夢境關鍵元素，為用戶提供“靈感捕捉器”式的獨特體驗。與此同時，近期推出的X-BCI開放平臺進一步體現了公司對于系統集成能力的積累，顯著降低垂直領域客戶的開發門檻。

    在侵入式腦機接口領域，行業參與者呈現多元化的技術路徑。我們看到有如Neuralink這樣的全棧型標桿企業，其優勢在于從微電極、專用芯片、解碼算法到植入系統的全方位自主構建，打造了高度集成的解決方案。同時，也有一批創新公司選擇深耕更垂直的生態位，例如專注于突破性電極材料或高分辨率神經界面設計，以解決長期信號穩定性的核心挑戰。而我們選擇聚焦于“高通量神經信號采集芯片”與“高精度腦電解碼算法”這兩大核心環節。 這一定位充分發揮了團隊的背景與優勢，也使我們能與生態伙伴形成互補而非同質化的競爭。目前，姬械機與清華大學聯合研發的侵入式腦機接口專用前端采集芯片已成功完成流片，并且直接賦能了我們內部的第一代侵入式產品開發。

    5. 俱身智能（Embodied Intelligence）是個很有張力的概念，姬械機如何通過穿戴技術和腦機建模實現這一愿景？

    “俱身智能”這一概念由“具身智能”（Embodied AI）啟發演化而來，它聚焦于“以人為中心的智能獲得”。我們認為機器智能的進化不應完全脫離人類已有的認知與行為范式，而需深度錨定人類生理與意圖的原生邏輯。這一點在讓機器人適應復雜的開放世界中顯得尤為關鍵：人類數千年來設計的工具、語言和環境，本質上都為“人”這一生物形態量身定制。重建一套封閉的機器專屬體系并且期待其能夠完全適用復雜的開放環境有悖直覺，并且很可能是不經濟的。因此，我們相信讓機器人通過模仿人類行為、操作人類已經開發的工具是實現開放場景下人機高效協同的重要路徑。這一路徑也符合更廣泛意義上AI發展的范式：當前，AI成功地學習了人的自然語言，學習了人的視覺感知，從而能夠與人無障礙的交流，此后之后還將更深入地學習人的意圖與規劃能力、精巧的操作、以及環境適應性，從而能夠與人無障礙地協作。

    實現這一目標的路徑上有兩個關鍵的步驟：一是對人的行為進行足夠全面的多模態刻畫，從而對人與物體交互過程中對意圖理解、規劃、操作、并如何針對不同的情況進行調整等精細數據的真實獲取；另一個則是基于豐富的數據，將人的操作能力遷移到不同形態，不同場景用途的機器人上。穿戴技術對于完成這里的第一步提供了一種最自然、最低學習成本的數據獲取途徑，讓人通過自然的操作就能完成對機器人的示范數據采集。相對自然語言以及圖像理解而言，具身智能領域的數據非常稀缺，但任務復雜度又非常高，因此穿戴技術在這里提供了非常重要的價值。對于第二步來說，為了適應不同的場景，一種經典的范式是通過大量預訓練建構機器人的基礎能力，并在后期針對具體的場景進行少樣本學習，從而更好地滿足任務要求。在這一階段，目前許多方案只能利用機器人本身搭載的視覺能力，通過較為模糊的遙操作和不斷地嘗試來相對粗糙地完成。穿戴技術在這里給第二步給出了一種新的可能的解決方案，使得終端用戶在實驗室外的開放場景也能對機器人進行精準的示范，并同步收集人與物體交互的力覺、觸覺、溫度等反饋，更高效地讓機器人快速適應新的環境。最近，我們也欣喜地看到有許多新的工作正在沿著相似的路徑上進行有意義的探索，非常期待能在不久的將來看到越來越多的同行伙伴。

    在這里我希望引用一段我們“智姬”公眾號上關于俱身智能的展望：從某種意義上講，“俱身智能的本質，是通過技術手段建立人類與機器之間的"神經連接"。當焊接工人的肌肉記憶轉化為機械臂的控制參數，當舞蹈家的身體韻律驅動虛擬偶像的動作引擎，我們正在見證智能革命的本質轉變——從"創造智能"走向"共享智能"。這條技術路徑帶來的不僅是效率革命，更開啟了人機協同進化的新紀元。正如計算機延伸了人類的大腦，俱身智能正在延伸我們的身體與思維。在這條進化之路上，每個人既是智能藍圖的繪制者，也是技術紅利的共享者。當AGI真正到來時，它或許不會以"超級大腦"的形態降臨，而是化作千萬個承載著人類智慧碎片的智能體，在與我們的共生中完成文明的接力。”

    6. 貴公司提出“意念存儲與重建”、“意識數字化”等目標，如何理解這些技術設想的可行路徑？

    “意念存儲”、“意識重建”其實不僅是我們許下的一個宏偉愿望，也是一個在哲學層面被長期思考與追尋的命題。當我們討論“意念存儲”與“意識數字化”的可行性，首先需直面一個問題：如何確認意識的存在？ 當我們閱讀百年前作家的文字，是否能夠感受到其獨特的思維風格與情感溫度；當病人陷入昏迷，我們又如何從細微的反應中判斷意識殘留——從這些直覺與觀察中，我們認為“可對話性”和“人格連續性”是判斷的關鍵，或者更具體地說，在物理載體之外，應當是“反應”和“記憶”組成了意識。因此，實現這些設想的可行路徑也在于塑造上述兩個關于意識的特征。其中一個重要的技術起點在于通過可穿戴感知網絡持續捕獲個體的生物信號、環境交互行為、以及社會化表達，從而編織成動態的“人生圖譜”。在實現了充分的數據與信息獲取后，這些特征就能夠可對話可互動的形式展示出來，從而實現“意識的數字孿生”。最終，我們希望能夠通過神經科學與人工智能的持續突破將人生的外部經歷與意識的物理載體能夠對應起來，為需要的人構建“穿越時空”的互動影像，展現它們鮮活的靈魂。

    7. 您如何看待目前全球腦機接口行業的發展現狀，姬械機在其中處于怎樣的位置？

    在全球腦機接口的探索浪潮中，我們始終對行業的先行者滿懷敬意：Neuralink用侵入式技術點燃醫療革命的希望，OpenBCI以開源精神降低行業門檻，BrainCo將專注力訓練帶入千萬家庭，這些先驅不僅驗證了技術的可能性，更深刻塑造了我們對人機共生未來的想象。近期非常有幸能夠與許多行業前輩站在一起，入選“2025全球十大腦機接口公司”， 他們的勇氣與洞見，是姬械機前行路上重要的燈塔。

    與此同時，我們欣喜地看到越來越多的創新者加入這片藍海：高校實驗室探索神經解碼新算法，初創團隊深耕垂直場景應用，醫療機構推動臨床轉化……這種蓬勃的多樣性恰恰證明腦機接口絕非單一技術路徑的競賽，而是一個正在孕育無限可能的生態雨林。正因如此，姬械機選擇以“生態共建者”的身份參與其中。我們推出的X-BCI開放平臺，正是為了給這些勇敢的探路者們提供一塊堅實的跳板：它集成了高兼容性腦電采集模塊、豐富的信號處理與人工智能算法、以及不斷完善的軟件開發平臺，讓開發者不必重復造輪子，能快速將腦機技術融入教育、康復、娛樂等垂直領域，加速創意落地為真實用戶價值。

    事實上，當前行業的生動圖景恰如一場“多物種進化實驗”，每個參與者都在以自己的基因優勢向外突圍。這種看似分散的探索恰恰是技術爆發期的珍貴特質。當共識尚未完全顯現時，多樣性本身就是最強大的創新引擎。我們愿與所有同行者一起，在各自選擇的路徑上深耕，共同等待那片連接人機未來的森林悄然成蔭。

    8. 姬械機如何平衡科研探索與產品化落地之間的關系？是否已有商業化的典型應用案例或合作？

    我們致力于將科研探索與產品落地充分協調從而相輔相成、互相促進，因為它們本是同一條創新河流的上下游。沒有扎實的科學研究作為基礎，產品化很容易成為空中樓閣；如果科研脫離場景價值，也會陷入曲高和寡的困境。我們認為其中的關鍵在于首先要以嚴謹務實的角度看待科學研究的成果；同時由于研究成果往往是單點突破，站在產品開發者的角度，應以盡量廣闊的跨學科領域視角深入挖掘不同方向的成果能否形成協同效應。 從我們目前經歷的案例來看，很多時候一個精巧的產品定位來源于多個領域創新成果組合的“Aha moment”。

    具體的我們在商業案例方面，首先是推出了用于行業服務的X-BCI腦機接口平臺產品，包含了1 ，2，4，8，16等不同通道的腦機產品，主要給各個不同行業垂直企業用戶結合自有場景使用，同時我們也推出了面向C端用戶的科技交互產品，主要有腦機夢境與睡眠，音樂與情感，控制與通信等3個大的場景產品，除此之外我們還與協和醫院合作為漸凍癥患者群體推出了腦機控制系統，用于控制外部輪椅與手機等外界設備，以及正在推出腦機意念通信與打字系統，希望通過人工智能技術與腦機接口技術的結合能夠幫助患者做到有效表達。

    9. 在涉及夢境、記憶與情感等高敏感度數據時，貴公司如何應對數據隱私與倫理合規方面的挑戰？

    公司高度重視數據隱私保護與倫理合規，根據數據類型的不同制定了相關的保護政策。對于涉及具有顯著社會評價風險數據的研究，公司會與具備資質的、經驗豐富的合作研究機構（通常是頂尖大學或醫療機構）共同發起，并嚴格遵循相關倫理審查標準，向相關倫理委員會提交詳盡的研究方案和數據管理計劃，接受獨立、全面的審查，在獲得明確倫理批準后啟動相關研究。相關數據會采用通行的去標識流程，確保原始數據與的匿名化與加密存儲。同時，遵循數據采集地存儲與處理原則，避免不必要的跨機構跨地域傳輸風險。在模型訓練這一核心環節積極采用聯邦學習等注重數據隱私的分布式訓練框架，并對最終生成的模型參數、分析結果采取相應的保護措施，最大程度降低相關風險。

    10. 對于關注未來科技趨勢與投資機會的機構或行業人士，您認為腦機接口領域未來三年最值得關注的突破是什么？

    對于不同的細分領域，值得關注的突破會有所不同。在非侵入式BCI領域，我們認為腦機相關多模態AI模型的發展將是一個值得持續關注的方向。其核心價值在于極大提升現有應用的用戶體驗，并有可能發展出全新的消費級或者醫療級場景的服務形態。在侵入式BCI領域，硬件本身的革新恐怕仍然是核心焦點：我們期待看到性能更優、生物相容性更高、工作壽命顯著延長的植入設備及配套的微創/無創植入技術，包括新型電極材料與結構設計，高度集成的低功耗芯片，以及創新的植入方式。

    從更廣闊的科技趨勢看，關注顛覆現有腦機接口技術路線的新范式則可能發現那些在未來具有深遠意義的工作。這方面有許多具有潛力研究方向，例如結合納米顆粒與最新光學或聲學技術的“半侵入式”腦機接口，以及通過結合光遺傳學對神經通路進行調控的雙向、微創腦機接口。它們可能催生便攜式、可穿戴的高分辨率腦成像與調控設備，為腦機接口應用開辟更廣闊的疆域。這類交叉融合的創新，代表了BCI領域最具想象力的未來突破點，值得前瞻性的關注與布局。