超6亿融资！AI医疗技术公司完成B轮

2025年11月13日，创新医疗技术公司 Beacon Biosignals 宣布完成8600 万美元（约合人民币6.1亿） B 轮融资，由 GV（Google Ventures）、Takeda、Catalio 等跨科技与生命科学领域的重磅机构联合投资，使公司累计融资突破1.21 亿美元。

在脑健康这一长期技术深度高、商业化周期长的赛道中，这样的融资体量并不常见，也因此显得尤为突出。

资本关注的核心不是 EEG 本身，而是 Beacon 正在尝试建立的一套“脑功能测量体系”：
用 FDA 批准的可穿戴 EEG 将临床级神经电信号带入家庭场景；
用连续的真实世界数据刻画睡眠与脑网络活动；
再用大规模 AI 模型提取可用于诊断、分层与药物研发的生物标志物。

融资消息之所以值得记录，是因为它所指向的不仅是单一公司的增长，而是脑健康领域正在经历的一次从“检查”迈向“数据科学”的结构性转变。

# 资本为何重注？真正的故事发生在“测量方式”的变化里

Beacon 的融资事件不难理解：金额亮眼、投资阵容豪华、技术方向鲜明。但真正值得关注的，是它试图回答一个被医学长期忽视的问题：

为什么我们从未真正“测量过”脑功能？

尽管 EEG 已在临床使用数十年，但它一直停留在短时段、实验室式的边界内：

• 检查只能在医院完成；

• 数据常以“片段”呈现，而非连续曲线；

• 诊断高度依赖人工判读；

• 难以反映患者在日常生活中的状态。

Beacon 想改变的，是 EEG 在医学体系中的“生态位”。
它想让脑功能成为一种可以被连续记录、长期建模、动态理解的变量，而不是一次性的图谱。

这正是 8600 万美元被投向它的真正原因。

# EEG 走出实验室：家庭场景里的“临床级信号”

Beacon 的核心产品 Waveband 是一款通过FDA 510(k)认证的可穿戴 EEG 设备。它并没有试图成为一款新的消费级睡眠手环，而是把 EEG 的场景从医院扩展到了家庭。

这种“场景扩容”，带来了脑健康测量方式的三个根本性变化：

• 从间断到连续：脑功能第一次有了“时间维度”

  医院 EEG 测的是几十分钟，而家庭 EEG 可以覆盖数小时甚至数周。这让疾病的演化、药物的作用、情绪与认知的波动第一次能够以“时间序列”呈现。

• 从受控环境到真实世界：数据的“生态有效性”提升

  神经系统的许多异常并不发生在检查室里，而发生在深夜睡眠、清晨觉醒、工作压力、日常活动中。连续脑电让这些场景被精细捕捉。

• 睡眠成为理解脑网络的结构化窗口

  睡眠节律、微觉醒、慢波、REM 阶段的变化，都是神经退行性疾病、情绪障碍和药物反应的重要指标，但过去很难大规模记录。

Beacon 做的不是“更好的 EEG”，而是让 EEG 脱离一次性诊断，成为长期的神经生理数据源。
这为 AI 模型提供了最基础的“连续性素材”。

# AI 吸收数据：脑电第一次具备“模型级”的学习基础

Beacon 的关键能力不在设备本身，而在其背后的EEG 基础模型（foundation model）——一个训练于数百万小时长程脑电数据的 AI 系统。它试图回答的，是传统 EEG 从未触及的问题：

• 正常脑活动的范围是什么？

• 异常从哪里开始？

• 哪些波形代表疾病早期？

• 哪些变化代表药物起效？

• 病程是否可以通过睡眠中的脑网络变化被提前预测？

这些能力让 EEG 有了过去无法承担的角色：从可视化图谱变成可量化变量，从辅助诊断变成生物标志物。

在影像之后，AI 正在进入医学的另一类基础模态：生物信号（biosignals）。

而 EEG，可能成为这个方向里最具突破性的模态。

# 当脑功能被量化，CNS 药物研发的逻辑也随之改变

精神科与神经退行性疾病的药物研发，长期依赖问卷评分、行为表现等主观指标。Beacon 提供了一种此前缺失的“生理层证据”：

• 客观测量药物作用路径：脑电网络的变化能反映药物是否真正影响了相关神经通路。
• 找到“更可能获益的患者”：AI 可以识别药物反应者亚型，提高临床试验效率。
• 减少失败成本：无生理反应的患者，可以在试验早期被识别，避免无效投入。

也因此，全球 TOP10 药企的一半已与 Beacon 合作。在 CNS 这一高度复杂的领域，AI不再是辅助工具，而成为研发过程的关键基础设施。

# 创新入口正在从“设备”移向“数据体系”

对中国医疗器械行业而言，Beacon 是一条值得参考的路径。

国内 EEG 与睡眠医学产业规模不小，但仍集中在“硬件更新”和“医院场景”层面，缺乏连续、真实世界的神经生理数据，也缺少将高维信号转化为疾病标志物的模型体系。

Beacon 的发展揭示了一个趋势：

脑健康的竞争，未来不再由“设备性能”决定，而由“数据结构 + 模型能力 + 场景深度”共同决定。

在神经退行性疾病、抑郁症、睡眠障碍快速增长的背景下，中国同样需要更接近真实生活场景的测量方式，而不是停留在单点检查上。

Beacon 做的，是为这一类疾病建立一个新的“观察入口”。
这种入口本身，就具有战略意义。

# 结语

医学中的许多突破，都来源于“能否被测量”。
血糖被测量后，糖尿病的管理方式改变；连续心电问世后，心律疾病的理解彻底重塑。

脑健康长期缺少这样的节点，因为我们从未拥有连续、生态化的脑活动记录方式。

Beacon 的融资之所以被记录，不是因为 EEG 是新技术，而是 EEG 第一次具备了“成为医学基础设施”的条件：设备能够记录，数据能够连续，模型能够理解，临床能够使用。

当脑功能被看见，被量化，被模型吸收——神经科学的创新边界就会随之扩大。

对于技术开发者、临床研究者与医疗产业而言，这不仅是一家公司在扩张，而是一个时代的开始。

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