北京姬械机科技十问

    北京姬械机科技十问

    作者：

    Tony Zhang

    姬械机科技创始人 技术委员会主席 研发科学家 MIT 工学博士

    主要研究方向为智能穿戴与人机交互技术，在Science &Nature 发表多篇相关研究成果

    杜欣阳

    姬械机科技创始合伙人 产品总监 德国卡塞尔大学硕士

    获得多项产品设计奖项，曾主导推出了多款健康穿戴与智能交互科技产品，累积使用用户数超10万人数。

    1. 简要介绍公司相关产品的核心技术原理和用户价值？

    宏观地说，姬械机科技致力于成为一家以“传感器可穿戴化”为底层基础，深度融合人工智能（AI）技术，专注于革新人机交互的体验的科技公司。主要技术与产品发展理念是以人为中心，让技术不再是冰冷、被动的工具，而是主动、自然地融入日常生活本身。这一切的基础在于将微型化、柔性化、低功耗的生理传感器与环境传感器集成于轻盈舒适的可穿戴设备中，形成特定场景下环绕用户的“感知场域”，实时、连续、无扰地采集生理状态、行为意图、环境信息，并利用AI将这些多模态数据流转化为人与设备的智能互动。AI在其中扮演着至关重要的三重角色：它首先是一位敏锐的意图理解者，能穿透复杂数据精准解析用户的真实需求和潜在意图；同时也是一个智慧的场景构建者，能动态识别并理解用户所处的具体情境（如工作、休息或娱乐）；最终化身为高效准确的决策优化者，基于理解和认知，主动提供预测性、个性化的服务。

    具体而言，公司产品主要涉及三大方向：脑机接口、俱身智能、健康监测，分别服务娱乐、人形机器人、以及养老保健等领域。可以想象一下，一个能感知孤独并主动陪伴的AI助手，一个像家人一样了解你习惯的智能伙伴，一套能守护健康、防患于未然的贴身健康卫士，这种无缝衔接、高度个性化且具备共情潜力的协作，将极大提升生活便利与舒适。让科技真正“懂你”，帮助每个人追求更健康、更便捷、更幸福的生活，这些正是我们持续创新的动力。

    2. “梦境重建”作为一种高度科幻感的场景，目前已经实现到什么程度？有哪些实际应用？

    确实，从大众的视角来看，“梦境重建”是一个非常具有科幻色彩的概念，但这不意味着它是一个完全的知识禁区。事实上，这个领域在学术界近年来非常活跃，全球有许多顶尖的团队在通过不同的途径和方式进行前沿探索，这些宝贵的研究成果都为我们提供了重要的启发和坚实的基础，我们对此深表敬意并致力于尽我们所能回馈该领域的研究。

    目前梦境重建的核心原理可以类比为“视觉想象的逆向工程”：就像我们可以通过想象自己挥手来激活与实际挥手相似的脑区模式一样，当人在梦中“看到”景象时，其大脑视觉皮层也会产生与真实观看类似的神经活动模式。“梦境重建”的本质，就是尝试解读这些睡眠状态下视觉皮层产生的复杂神经信号，并将其转化为可理解的视觉内容。 主流的研究方法依赖于功能性磁共振、高密度的脑电图、脑磁图等神经成像方法，结合图像生成领域的深度学习模型，去学习特定个体在清醒状态下观看图像或视频时，其大脑活动模式与视觉内容之间的映射关系。然后利用学习到的映射关系，去“翻译”睡眠中的脑活动，重建出可能的梦境视觉片段。

    必须坦诚地说，这个领域的最新进展离像素级准确、完美地重现高清梦境电影仍有一段距离。当前主要的突破更多体现在概念与特征层面的重建。 这意味着系统有较大概率成功识别出梦中出现的是“人脸”而非“风景”，是“动物”而非“家具”，或者捕捉到一些基本的空间布局以及主导的情绪色彩。这一任务的核心挑战在于梦境本身的模糊性、神经信号的复杂性以及个体差异巨大。 它更像是在解读一幅印象派画作的核心主题和情感并重新绘制，而非一比一复制一张高清照片。对我们而言，将“梦境重建”从实验室推向实用，这件事的核心价值在于帮助人们留住那些转瞬即逝、却可能无比珍贵的内心图景和思想瞬间。从而帮助用户理解睡眠与心理健康，赋能创造力和自我认知，让每个人都能更好地从这三分之一的人生旅程中获得成长。这条路虽长，但每一步都充满探索的乐趣和令人兴奋的潜在价值。

    3. 从BCI-Dream到BCI-Music、BCI-Control等产品，姬械机是如何构建完整的脑机交互产品矩阵的？

    首先，从开始的第一天我们选择毫无保留地支持基础设施技术的研发积累，尽可能深入电极材料、硬件电路、数据采集、信号处理、算法优化等各环节的每个细节，从而逐步满足支持探索各种不同场景应用的能力。同时我们选择拥抱开放共创的心态，将部分成果以X-BCI产品的形式作为行业的基础设施开放给开源社区和垂直领域的创业者，期待能够碰撞出更多灵感与火花。

    当然，在构建产品的过程中，技术与基础设施只是起点，一个好的产品需要更深入的了解场景与体察用户。传统的一些BCI产品往往趋向于展示大量原始的脑电波形、复杂的频谱图或抽象的趋势曲线。但我们希望重新思考，我们的终端用户是谁？他们能否真正从数据中获取自己关心的价值？我们应该如何利用BCI与AI的能力向用户呈现数据并真正他们的需求？

    例如，在BCI-Dream这个产品中，许多用户谈到他们对梦境那种既熟悉又陌生、转瞬即逝的奇妙体验的普遍好奇与留存渴望。很少有用户需要看到自己REM睡眠期的具体脑电波形，但他们渴望了解“昨晚那个瑰丽/离奇的梦到底包含了什么？能不能抓住那一点灵感火花？”。同样，BCI-Music的出发点不是展示脑电如何控制音符，而是洞察到音乐是人类共通的情感语言，以及渴望突破物理限制进行表达与获得共鸣的愿望。它让用户能够通过不同的情绪与精神状态，去实时影响音乐旋律、节奏和氛围，从而实现一种“由心发声”的非言语情感表达，为艺术创作和情绪释放提供了全新维度。BCI-Control则期望为行动不便的人群提供全新的独立自主的可能，致力于让用户能够通过稳定、可靠的意图识别作为身体的延伸来控制外部设备，重建用户与更广阔的世界的交互桥梁，并重新获得控制感与尊严。沿着类似的思路，我们希望在未来持续推出更多致力于构建幸福美好生活的产品。

    4. 贵公司目前在非侵入式与侵入式脑机接口技术上分别有哪些技术突破？产品发展路径有何不同？

    从历史上来讲，脑机接口技术从第一天开始就是跨学科交叉的，所以许多技术突破来源于非常不同的方向。结合我们定位自己的背景与优势，姬械机团队最主要的技术投入非常集中地聚焦在电极方案，芯片电路方案，脑机操作系统，数据算法，交互应用等高性能的全栈脑机系统以及与人工智能技术的深度结合上，这一核心理念在侵入式与非侵入式方向均有明确的体现。

    在非侵入式领域，我们选择通过数据智能与软硬件协同构建差异化壁垒。比如我们之前第一代的脑机交互产品Dreamgear绘梦仪的诞生即源于此路径：依托与浙江大学等多家科研与医学单位合作，我们共同开发了一系列神经科学数据采集工具，并积累了大量睡眠相关数据集，从而训练了专注梦境绘制的Dreamer模型，从脑电信号中重建梦境关键元素，为用户提供“灵感捕捉器”式的独特体验。与此同时，近期推出的X-BCI开放平台进一步体现了公司对于系统集成能力的积累，显著降低垂直领域客户的开发门槛。

    在侵入式脑机接口领域，行业参与者呈现多元化的技术路径。我们看到有如Neuralink这样的全栈型标杆企业，其优势在于从微电极、专用芯片、解码算法到植入系统的全方位自主构建，打造了高度集成的解决方案。同时，也有一批创新公司选择深耕更垂直的生态位，例如专注于突破性电极材料或高分辨率神经界面设计，以解决长期信号稳定性的核心挑战。而我们选择聚焦于“高通量神经信号采集芯片”与“高精度脑电解码算法”这两大核心环节。 这一定位充分发挥了团队的背景与优势，也使我们能与生态伙伴形成互补而非同质化的竞争。目前，姬械机与清华大学联合研发的侵入式脑机接口专用前端采集芯片已成功完成流片，并且直接赋能了我们内部的第一代侵入式产品开发。

    5. 俱身智能（Embodied Intelligence）是个很有张力的概念，姬械机如何通过穿戴技术和脑机建模实现这一愿景？

    “俱身智能”这一概念由“具身智能”（Embodied AI）启发演化而来，它聚焦于“以人为中心的智能获得”。我们认为机器智能的进化不应完全脱离人类已有的认知与行为范式，而需深度锚定人类生理与意图的原生逻辑。这一点在让机器人适应复杂的开放世界中显得尤为关键：人类数千年来设计的工具、语言和环境，本质上都为“人”这一生物形态量身定制。重建一套封闭的机器专属体系并且期待其能够完全适用复杂的开放环境有悖直觉，并且很可能是不经济的。因此，我们相信让机器人通过模仿人类行为、操作人类已经开发的工具是实现开放场景下人机高效协同的重要路径。这一路径也符合更广泛意义上AI发展的范式：当前，AI成功地学习了人的自然语言，学习了人的视觉感知，从而能够与人无障碍的交流，此后之后还将更深入地学习人的意图与规划能力、精巧的操作、以及环境适应性，从而能够与人无障碍地协作。

    实现这一目标的路径上有两个关键的步骤：一是对人的行为进行足够全面的多模态刻画，从而对人与物体交互过程中对意图理解、规划、操作、并如何针对不同的情况进行调整等精细数据的真实获取；另一个则是基于丰富的数据，将人的操作能力迁移到不同形态，不同场景用途的机器人上。穿戴技术对于完成这里的第一步提供了一种最自然、最低学习成本的数据获取途径，让人通过自然的操作就能完成对机器人的示范数据采集。相对自然语言以及图像理解而言，具身智能领域的数据非常稀缺，但任务复杂度又非常高，因此穿戴技术在这里提供了非常重要的价值。对于第二步来说，为了适应不同的场景，一种经典的范式是通过大量预训练建构机器人的基础能力，并在后期针对具体的场景进行少样本学习，从而更好地满足任务要求。在这一阶段，目前许多方案只能利用机器人本身搭载的视觉能力，通过较为模糊的遥操作和不断地尝试来相对粗糙地完成。穿戴技术在这里给第二步给出了一种新的可能的解决方案，使得终端用户在实验室外的开放场景也能对机器人进行精准的示范，并同步收集人与物体交互的力觉、触觉、温度等反馈，更高效地让机器人快速适应新的环境。最近，我们也欣喜地看到有许多新的工作正在沿着相似的路径上进行有意义的探索，非常期待能在不久的将来看到越来越多的同行伙伴。

    在这里我希望引用一段我们“智姬”公众号上关于俱身智能的展望：从某种意义上讲，“俱身智能的本质，是通过技术手段建立人类与机器之间的"神经连接"。当焊接工人的肌肉记忆转化为机械臂的控制参数，当舞蹈家的身体韵律驱动虚拟偶像的动作引擎，我们正在见证智能革命的本质转变——从"创造智能"走向"共享智能"。这条技术路径带来的不仅是效率革命，更开启了人机协同进化的新纪元。正如计算机延伸了人类的大脑，俱身智能正在延伸我们的身体与思维。在这条进化之路上，每个人既是智能蓝图的绘制者，也是技术红利的共享者。当AGI真正到来时，它或许不会以"超级大脑"的形态降临，而是化作千万个承载着人类智慧碎片的智能体，在与我们的共生中完成文明的接力。”

    6. 贵公司提出“意念存储与重建”、“意识数字化”等目标，如何理解这些技术设想的可行路径？

    “意念存储”、“意识重建”其实不仅是我们许下的一个宏伟愿望，也是一个在哲学层面被长期思考与追寻的命题。当我们讨论“意念存储”与“意识数字化”的可行性，首先需直面一个问题：如何确认意识的存在？ 当我们阅读百年前作家的文字，是否能够感受到其独特的思维风格与情感温度；当病人陷入昏迷，我们又如何从细微的反应中判断意识残留——从这些直觉与观察中，我们认为“可对话性”和“人格连续性”是判断的关键，或者更具体地说，在物理载体之外，应当是“反应”和“记忆”组成了意识。因此，实现这些设想的可行路径也在于塑造上述两个关于意识的特征。其中一个重要的技术起点在于通过可穿戴感知网络持续捕获个体的生物信号、环境交互行为、以及社会化表达，从而编织成动态的“人生图谱”。在实现了充分的数据与信息获取后，这些特征就能够可对话可互动的形式展示出来，从而实现“意识的数字孪生”。最终，我们希望能够通过神经科学与人工智能的持续突破将人生的外部经历与意识的物理载体能够对应起来，为需要的人构建“穿越时空”的互动影像，展现它们鲜活的灵魂。

    7. 您如何看待目前全球脑机接口行业的发展现状，姬械机在其中处于怎样的位置？

    在全球脑机接口的探索浪潮中，我们始终对行业的先行者满怀敬意：Neuralink用侵入式技术点燃医疗革命的希望，OpenBCI以开源精神降低行业门槛，BrainCo将专注力训练带入千万家庭，这些先驱不仅验证了技术的可能性，更深刻塑造了我们对人机共生未来的想象。近期非常有幸能够与许多行业前辈站在一起，入选“2025全球十大脑机接口公司”， 他们的勇气与洞见，是姬械机前行路上重要的灯塔。

    与此同时，我们欣喜地看到越来越多的创新者加入这片蓝海：高校实验室探索神经解码新算法，初创团队深耕垂直场景应用，医疗机构推动临床转化……这种蓬勃的多样性恰恰证明脑机接口绝非单一技术路径的竞赛，而是一个正在孕育无限可能的生态雨林。正因如此，姬械机选择以“生态共建者”的身份参与其中。我们推出的X-BCI开放平台，正是为了给这些勇敢的探路者们提供一块坚实的跳板：它集成了高兼容性脑电采集模块、丰富的信号处理与人工智能算法、以及不断完善的软件开发平台，让开发者不必重复造轮子，能快速将脑机技术融入教育、康复、娱乐等垂直领域，加速创意落地为真实用户价值。

    事实上，当前行业的生动图景恰如一场“多物种进化实验”，每个参与者都在以自己的基因优势向外突围。这种看似分散的探索恰恰是技术爆发期的珍贵特质。当共识尚未完全显现时，多样性本身就是最强大的创新引擎。我们愿与所有同行者一起，在各自选择的路径上深耕，共同等待那片连接人机未来的森林悄然成荫。

    8. 姬械机如何平衡科研探索与产品化落地之间的关系？是否已有商业化的典型应用案例或合作？

    我们致力于将科研探索与产品落地充分协调从而相辅相成、互相促进，因为它们本是同一条创新河流的上下游。没有扎实的科学研究作为基础，产品化很容易成为空中楼阁；如果科研脱离场景价值，也会陷入曲高和寡的困境。我们认为其中的关键在于首先要以严谨务实的角度看待科学研究的成果；同时由于研究成果往往是单点突破，站在产品开发者的角度，应以尽量广阔的跨学科领域视角深入挖掘不同方向的成果能否形成协同效应。 从我们目前经历的案例来看，很多时候一个精巧的产品定位来源于多个领域创新成果组合的“Aha moment”。

    具体的我们在商业案例方面，首先是推出了用于行业服务的X-BCI脑机接口平台产品，包含了1 ，2，4，8，16等不同通道的脑机产品，主要给各个不同行业垂直企业用户结合自有场景使用，同时我们也推出了面向C端用户的科技交互产品，主要有脑机梦境与睡眠，音乐与情感，控制与通信等3个大的场景产品，除此之外我们还与协和医院合作为渐冻症患者群体推出了脑机控制系统，用于控制外部轮椅与手机等外界设备，以及正在推出脑机意念通信与打字系统，希望通过人工智能技术与脑机接口技术的结合能够帮助患者做到有效表达。

    9. 在涉及梦境、记忆与情感等高敏感度数据时，贵公司如何应对数据隐私与伦理合规方面的挑战？

    公司高度重视数据隐私保护与伦理合规，根据数据类型的不同制定了相关的保护政策。对于涉及具有显著社会评价风险数据的研究，公司会与具备资质的、经验丰富的合作研究机构（通常是顶尖大学或医疗机构）共同发起，并严格遵循相关伦理审查标准，向相关伦理委员会提交详尽的研究方案和数据管理计划，接受独立、全面的审查，在获得明确伦理批准后启动相关研究。相关数据会采用通行的去标识流程，确保原始数据与的匿名化与加密存储。同时，遵循数据采集地存储与处理原则，避免不必要的跨机构跨地域传输风险。在模型训练这一核心环节积极采用联邦学习等注重数据隐私的分布式训练框架，并对最终生成的模型参数、分析结果采取相应的保护措施，最大程度降低相关风险。

    10. 对于关注未来科技趋势与投资机会的机构或行业人士，您认为脑机接口领域未来三年最值得关注的突破是什么？

    对于不同的细分领域，值得关注的突破会有所不同。在非侵入式BCI领域，我们认为脑机相关多模态AI模型的发展将是一个值得持续关注的方向。其核心价值在于极大提升现有应用的用户体验，并有可能发展出全新的消费级或者医疗级场景的服务形态。在侵入式BCI领域，硬件本身的革新恐怕仍然是核心焦点：我们期待看到性能更优、生物相容性更高、工作寿命显著延长的植入设备及配套的微创/无创植入技术，包括新型电极材料与结构设计，高度集成的低功耗芯片，以及创新的植入方式。

    从更广阔的科技趋势看，关注颠覆现有脑机接口技术路线的新范式则可能发现那些在未来具有深远意义的工作。这方面有许多具有潜力研究方向，例如结合纳米颗粒与最新光学或声学技术的“半侵入式”脑机接口，以及通过结合光遗传学对神经通路进行调控的双向、微创脑机接口。它们可能催生便携式、可穿戴的高分辨率脑成像与调控设备，为脑机接口应用开辟更广阔的疆域。这类交叉融合的创新，代表了BCI领域最具想象力的未来突破点，值得前瞻性的关注与布局。