大厂产品经理做脑机接口，我碰到的6个困难|信号|脑电|交互设计

大厂产品经理做脑机接口，我碰到的6个困难

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大厂做脑机接口的产品经理，现在几乎没有。

因为读博士的原因，开始做脑机接口的产品经理，我才发现因为脑机接口天然的环境是在医疗行业里，所以导致99%的脑机接口在软件与系统研发上，仍然是依靠着传统医疗器械硬件公司那种流程完成的。

这些公司提供医疗器械类产品，同时销售来铺路，整个过程就是没有互联网以及所谓的软件研发环境，更没有以用户体验、用户需求驱动的产品研发导向，就导致整个行业现在界面都特别不好看，即使在医疗规范下，也难以用户体验好。

同时传统医疗企业的整个研发氛围也是30多岁以及40多岁的程序员更多。

脑机接口处于一个完全新生的行业，但是研发人员的年龄却鲜有90、95后，大部分都是70、80后，是处于一个没有年轻人的新行业。

除了马斯克的研发团队，国内的脑机接口团队几乎都是以高校教授或医院教授发起的，导致几乎没有年轻大厂的产品经理介入。整个产品在产品架构、与UED交互设计体验、用户增长的思路上都是非常传统或野路子的，相较于大厂那些互联网的。

所以可能现在在中国，我们团队可能是唯一一个年轻化、大厂化的脑机接口团队了，通过大厂的软件工程技术与用户体验来完成脑机接口的产品设计与研发，不乏感到骄傲。

而脑机接口之所以现在发展缺乏年轻团队与技术团队加入，主要有几个原因

1.脑机接口离不开的底座：患者数据安全

相较于其他数据，脑机接口通过EEG或其他模态数据获取的都是病人的脑电数据，这些脑电数据可以说是人类最隐私的地方，因为脑部数据不仅包含了人体的生理数据，还包含了人类个人最隐私的意识与脑部信号，包含了自己的想法与记忆等

这些数据都要求数据安全更加严格，相比普通互联网产品来说。严格的按照医疗数据安全来进行管理，不仅是内网存储，同时还要有堡垒机等等，因为严格的数据安全条例这也让普通的产品经理几乎没有机会。

2.脑机接口的开发者很多都是大学生或在校学生

因为前面提到的高校教授原因，导致现在很多脑机接口的产品在软件设计、架构、系统算法上都是学生为主。

老师给课题与硬件资源，学生来完成，这就导致现在脑机接口的产品闭环几乎很难搭建起来，除非有老师愿意请得起外面企业的产品经理或架构师，但是廉价的学生往往是99%老师的选择，这就导致现在脑机接口的产品几乎没有什么流量、也没有互联网增长、同时也没有什么高并发的说法，同时也没有办法做好的产品功能闭环。所以UED界面都是非常差的，比不上现在所谓的AI模型生成的UI设计与界面。

3.脑机接口的数据平台与数据采集

现在还有一个问题就是脑机接口的数据采集问题，因为采集数据与数据处理现在还没有建设有效的数据分析实时页面，导致数据的采集成本相当高，需要花费时间来完成校验才能完成。

所以还没有这种实时处理EEG信号采集的产品问题，导致现在很多学术问题都是靠采集人员体力活来完成的，因为大厂的产品经理并没有到这个行业，就导致很多BCI的数据采集问题仍然缺乏很多工具，这些工具就是解决这些系列执行问题的，需要产品经理来完成。

4.脑机接口的数据采集成本极高

相较于机器人的数据，非植入式BCI的采集数据成本极高，因为脑部电极几乎都是湿电击，也就是每一次采集都会需要打导电膏，这种导电膏不仅需要被采集者洗头，更需要不断地进行注射，随着采集时间增加，导电膏就会凝固。