上海
苹果发布新型脑电信号学习方法
苹果研究人员于2025年11月28日发布新论文《Learning the relative composition of EEG signals using pairwise relative shift pretraining》，介绍PARS（PAirwise Relative Shift）自监督学习方法。该方法无需标注数据，即可让AI模型从原始脑电图（EEG）信号中学习时间序列结构，预测不同信号片段间的相对时间偏移，优于传统掩码重建策略。
PARS在多项EEG任务中表现突出
论文测试显示，PARS预训练模型在四个基准数据集上表现优异或持平，包括睡眠分期、异常EEG检测、癫痫发作检测和运动想象任务。其中，EESM17数据集采用耳戴式EEG系统（Ear-EEG），记录9名受试者的过夜脑电数据，证明耳部设备可捕捉临床相关信号，如睡眠阶段和癫痫模式。
研究与AirPods潜在应用关联
9to5Mac报道指出，该研究虽未提及AirPods，但结合苹果2023年专利申请（涉及耳部EEG设备优化，如多传感器阵列和AI信号选择），暗示未来AirPods可能集成EEG传感器，用于睡眠监测或癫痫检测等健康功能。专利强调耳戴式设备优势，如隐蔽性和稳定性，并提出手势控制测量。
前景仍待观察
苹果近年来在可穿戴设备中增加健康传感器，如AirPods Pro 3的心率传感器，此研究或为其脑电应用铺路，但是否转化为产品尚不确定。报道来源为9to5Mac网站，作者Marcus Mendes。
参考链接:
https://9to5mac.com/2025/11/28/airpods-brain-signal-study-patent/
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