湖北
2026年6月29日，Meta 正式发布 Brain2Qwerty v2 无创脑机接口系统。该系统能够在无需任何手术植入的情况下，从脑磁图（MEG）记录中实现实时句子解码，性能表现已逼近此前仅靠脑部植入手术才能达到的解码精度。
去年，Meta 发布了 Brain2Qwerty v1，完成了人工智能解码大脑活动并转化为文本的技术可行性验证。如今迭代的v2版本在性能上实现跨越式突破，成为当前全球精度最高的无创脑信号端到端解码方案。
Brain2Qwerty v2 的模型训练基于9名健康受试者 的实验数据，共涵盖约 22,000 个完整句子。每名参与者在主动打字任务中佩戴 MEG 设备，单人均累计采集10小时的脑磁信号。
在技术架构上，该系统彻底摒弃了人工设计的神经事件检测流程，转而采用纯端到端深度学习框架，直接从原始脑信号中完成解码。通过在大语言模型上对神经数据进行微调，系统能够充分借助语义上下文补全信息，有效弥合了低信噪比脑信号与连贯自然语言之间的适配鸿沟。
其性能提升非常显著，Brain2Qwerty v2 的平均单词准确率达到61%，远超此前非侵入式方案约 8% 的行业平均水平。表现最优的受试者单词准确率更是高达78%，且超过半数的解码句子仅存在0至1个单词误差。此外，研究证实解码准确率与训练数据量呈对数线性正相关，为后续通过扩大数据规模持续缩小与侵入式方案的性能差距提供了明确的技术迭代依据。
据悉，这项成果是 Meta “开放基础脑模型” 长期规划的重要组成部分，该规划还包括负责感知编码的 Tribev2 模型、面向大规模脑数据处理的 NeuralSet 框架，以及用于算法系统化评估的 NeuralBench 基准体系。Meta 正通过深度联动科研社区推动技术进展，例如近期已设立 500 万美元专项基金，用于扶持 “数字脑计划” 下的开放数据集建设与学术共享生态。
Meta 表示，未来将坚持开放透明的研究路线，携手全球科研共同体推动神经科学领域的技术突破，最终助力神经系统疾病的早识别、精准诊断与高效治疗，让脑机接口技术未来可真正落地服务于临床医疗与患者康复。
总的来说，Meta所取得的这项研究有望为数百万因脑损伤丧失语言交流能力的患者带来生活质量的实质性改善。虽立体定向脑电图和皮层脑电图等侵入性手段已证实神经假体搭配AI解码器可有效恢复患者交流功能，但手术门槛高、临床普及难度大，而Meta的无创技术路线，正是为了填补这一临床落地的核心缺口，未来可期。
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