专访中科院李孟：脑电数据成竞争核心，脑机模型需破个性化难题

南方财经记者 张伊欣

我国脑机接口正处于产业化与规模化应用的关键阶段，亟须统一标准体系支撑行业健康发展。

近日，国家工信部发布《国家脑机接口产业标准体系建设指南（2026版）》（征求意见稿），提出到2030年累计研制相关标准80项以上，要不断提升我国脑机接口全球标准参与度与产业贡献度。

中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员、南方医科大学及其附属医院珠江医院特聘教授李孟在接受南方财经专访时指出，脑电数据及脑机基座模型是脑机接口发展的核心驱动力。凭借丰富的临床资源，中国在脑机接口多模态数据库建设上具备全球竞争力，脑机接口基座模型正着力攻克从泛化到个性化的技术难题。

李孟是国内最早推动脑电数据集建设的科研人员之一，作为核心人员深度参与了我国首个侵入式脑电数据共享平台——iBRAIN联盟的建设，该平台旨在建立标准化、可共享的数据体系。他目前也是粤港澳大湾区脑科学与类脑研究中心的特聘教授，正在推动大湾区的脑电数据集建设。

大湾区在数据建设方面已取得积极成果。珠江医院“脑疾病监测与脑机接口技术转化高质量数据集”入选国家首批高质量数据集先行先试名单，省内也于近日完成首例脑机接口数据知识产权登记。

李孟认为，当前数据集建设仍需打通标准化通道，而大湾区凭借雄厚的科研力量和强大的制造业基础，有望在脑机接口产业链中形成独特优势。

临床资源成核心优势

南方财经：国际上，脑电数据库的构建正呈现怎样的发展趋势？

李孟：国外脑机接口研究起步较早，但其脑电数据集以非侵入式为主，主要聚焦疾病、情绪、运动想象等相对单一领域，侵入式样本量有限。受限于单个国家的人口基数、患者数量和政府对脑科学的投入力度，国外数据集整体呈现功能单一、小样本多且分散的特点。

南方财经：我国脑电数据库建设的进展如何，呈现什么样的特点？

李孟：我国脑机接口的快速发展大约在2021年起步，2023年初步进入数据集建设阶段。我国脑电数据集以侵入式为主要亮点，这类信号纯度高，为模型训练和疾病诊断提供了优质数据源。同时，我国脑疾病病患样本量远大于国外，且适应症广泛，同一被试（患者）可执行多种脑机接口任务。由于各国数据依法不能互通，中国从起步到未来都将是全球最大的植入式脑电数据来源国，这构成了中国脑机接口发展不可替代的核心优势。

南方财经：数据库建设中最大的挑战是什么？

李孟：当前最大的挑战在于数据的统一化。数据库建设仍处起步阶段，各医院均按各自理解独立建设。不同机构采用的采集设备各不相同，电极植入位置也因患者病情和治疗需求而存在个体差异，如何在此基础上实现涵盖数据清洗、预处理、存储、Token化及模型训练在内的全流程标准化，是当前亟待解决的技术难题。

南方财经：有无好的解决建议？

李孟：数据库建设的另一个核心问题是数据共享，但脑电数据属于高度隐私信息。要建立可持续的共赢生态，需由国家层面制定统一规则。只有当采集标准、范式与设备实现统一，数据的规模优势才能真正释放。目前，国家已开始系统布局脑机数据集与平台建设。预计未来三到五年内，标准化的植入式脑电数据集将实现规模化建设。

先解泛化，再攻个性化

南方财经：与其他类型数据相比，脑电数据采集的复杂性体现在哪里？

李孟：相比人工智能、具身智能等领域普遍采用的图像、视频、文本等模态数据，脑电数据集的发展时间短，成熟度较低。人脑有860亿~1000亿个神经元，相对于这个数量级的神经群体，每人每次只能采集到微小样本。在空间维度上，信号质量与距离脑组织的远近相关——植入式最好，硬膜外稍差，头皮脑电更差。在时间维度上，大脑状态变化有快有慢，比如躲避飞来的球约在150毫秒内完成，而情绪转换需要90秒以上。

对脑疾病而言，多次随访跟踪数据是重要的时间维度，比如脑卒中后康复周期经年累月，具体需要在哪些时间节点采集数据都需详细设计。此外，不同脑疾病对脑电采集的需求也不尽相同。

南方财经：脑电数据采集如何保障患者的权益？

李孟：这是非常严格的科研临床伦理过程。数据采集必须对患者治疗有帮助，只有在患者获益的前提下才能进行。具体流程是：先通过医院科研伦理审查获得临床研究批件，再由医生向符合要求的患者全面告知实验内容、风险与收益，患者签署知情同意书后方可采集。数据严格保存在医院局域网内，不出院；清洗脱敏、去除个人信息后，才能用于建模。据我们在工作过程中的观察，医生和患者对此类工作持积极欢迎态度。

南方财经：基于脑电数据训练的脑机基座模型，目前进展如何？

李孟：脑机基座模型的核心目标是解决泛化性问题，即让模型能够跨任务、跨个体、跨场景有效工作。自2023年Neuralink开展人体实验以来，其脑机解码模型均为单个个体定制化开发，需要长时间训练和每日标定。这种“一人一模型”的模式显然难以规模推广，泛化性问题必须解决。2022年，ChatGPT的出现让我们看到AI在通用泛化能力上的潜力，受此启发，我们开始尝试将大模型技术引入脑机接口算法研究领域。

目前我们的研究成果已在一定程度上验证了泛化性。我们使用同一套模型，在15名被试身上解码中文语言，同时覆盖语言生成和语言感知（“听”与“说”）两类任务，实现了跨个体和跨任务的泛化。在跨模态方面，我们也验证了同一套模型可同时用于非侵入式和侵入式脑机任务。

南方财经：脑机基座模型还需要攻克什么问题？

李孟：对于脑机基座模型，在满足泛化性研究的基础上，如何实现个性化是下一步的关键。中文相比于其他语言有一个重要特征——声调。我们的15人中文语言解码实验结果显示，声调信息对语言解码的泛化性构成了一定障碍：同一个字在不同方言中声调可能不同，如果将声调作为特征，解码性能反而下降。我们需要根据每个人的特点来匹配，才能够完成更精准的操作。解决个性化问题，将是未来几年脑机基座模型的重要发展趋势。

临床从运动和语言突破

南方财经：目前脑机基座模型在医疗场景中的使用情况如何？

李孟：医生的核心诉求是利用脑机基座模型辅助判断癫痫、抑郁、精神分裂等脑疾病的临床倾向，但含有AI功能模块的系统属于三类医疗器械，须经认证后方可临床使用。当前全国都在推进运动重建和语言重建方面的尝试。在南方医科大学，我们正在按统一格式推进特色适应症的数据集建设，涵盖脑电、脑磁图、影像、近红外等多模态数据，并希望在多模态基础上构建标准统一、AI-ready的数据集。

南方财经：为什么行业内多聚焦运动和语言重建？

李孟：脑机接口本质上要解决让大脑绕过肢体进行高效、精准信息输入输出的问题。运动是输出，语言既能输入也能输出，信息需求最为明确。运动功能区和语言功能区位置相对清晰集中，对外科植入比较友好。此外，马斯克率先选择了这两个适应症，它们用途大、工程实现相对简单。所以大家以运动和语言作为脑机接口的初代适应症是水到渠成的。未来脑机接口将会探索更高级的大脑功能，如语言、决策、意识等，但其难度也会相应提高很多。

大湾区有产业化优势

南方财经：现阶段我们应该如何评价一套脑机接口系统的性能？

李孟：最终衡量标准是给用户带来什么好处，要在人机交互过程中找到利弊平衡，所以考察的维度很多，需要信息通量、反应速度、自由度等维度相互耦合。我们此前将非侵入式脑机接口系统应用在《黑神话：悟空》这类3A游戏上，就是希望提升非侵入式系统的性能上限。游戏是实时对战的，要求操作足够准确，如果脑机接口能应对这类高标准任务，就能操控电脑、智能家居、轮椅和机器人等日常生活硬件。

此外，用户接受度和舒适度同样非常重要，但目前脑机接口发展还没有特别考虑这个维度。再进一步，伦理安全也很重要，涉及隐私与功能的平衡。未来，要在多大程度上改变人类大脑，也是一个值得探讨的课题。

南方财经：侵入式与非侵入式，你如何看待其发展前景？

李孟：我们致力于建设的侵入式数据集的目标，恰恰是服务于非侵入式领域。非侵入式信噪比低，即使数据量庞大，模型性能的天花板也较低。侵入式脑电信号纯度高，通过将侵入式和非侵入式信号进行联合训练，可有效提升大模型的能力。同时，非侵入式应用场景更为丰富，可随时随地进行采集。未来非侵入式的应用空间更大——如果佩戴脑电帽就能解决问题，就不需要在脑内植入设备。

南方财经：大湾区发展脑机接口有哪些优势？

李孟：南方医科大学高天明院士领衔的粤港澳大湾区脑科学与类脑研究中心，是大湾区规模最大的脑科学与神经研究机构，拥有30多个独立PI和研究组，在国内屈指可数。其下属的珠江医院、南方医院提供了雄厚的临床资源。

此外，中国科学院深圳先进技术研究院脑认知与脑疾病研究所、华南理工大学李远清教授牵头的人工智能与数字经济广东省实验室（琶洲实验室）等机构也在开展相关工作。

特别是广东制造业基础扎实，未来在脑机接口产业化过程中，大湾区在工业制造、电子元器件、消费电子等方面的配套能力将构成显著优势。