【ZOL中关村在线原创专访】“在脑机接口这个充满科幻色彩的赛道上，我们曾是循规蹈矩的‘好学生’，但最终，我们选择成为打破规则的‘破壁人’。”
在专访开始前，姬械机科技的陈鑫用这样一句“开场白”，立刻点燃了我们“极客”的好奇心。在2025年，当BCI（脑机接口）已从科幻走向临床和工业，而作为科技媒体，我们也一直在寻找一个答案：谁能真正定义“产品级”的BCI？
姬械机AI算法的“护城河”究竟是什么？是更高的识别率还是更快的响应速度？
陈鑫表示：“这些都是表象。真正的积累，源于我们在思考和碰壁之后，选择了一条最难走的路——重新定义脑机接口的‘基础设施’和‘发展思路’。”
“真实荒野”的当头一棒
“破壁”的前提，是“撞墙”。陈鑫坦言，团队曾深陷“好学生”的路径依赖。“我们研读经典的神经科学论文，复现成熟的实验室方案，在那些经典的范式——比如情绪识别、注意力监测——上小心翼翼地微调参数，试图把准确率提升哪怕0.1个百分点。”
这种“温室”里的完美，在走向“产品”时不堪一击。“当我们拿着这些在温室里娇生惯养的算法，试图去解决真实世界的问题时，它们‘崩溃’了。” 陈鑫用“崩溃”一词来形容当时的困境。
在ZOL看来，这是所有前沿技术从“Lab”（实验室）走向“Product”（产品）的必经之路。真实世界没有屏蔽室，用户也不会一动不动地配合你。
“我们意识到，沿着旧地图，永远找不到新大陆。” 陈鑫的团队决定“破壁”，而“破壁”的第一锤，就砸向了最底层的“数据”。
“基建狂魔”：最核心的“四大数据集”
“我们需要的不再是实验室里的纯净数据，而是充满噪声、复杂多变、贴近真实意图的‘脏’数据。”
基于这个“产品哲学”的180度转弯，姬械机耗时多年，构建了四大核心基准数据集：
01.Mind 数据集(定义“真实”)： 这是一个覆盖了多设备类型、多应用环境、多交互任务乃至多计算维度的“超大融合”数据集。 用陈鑫的话说：“它不完美，但它足够真实，包含了人类在数字世界交互时的各种复杂神经模态。” ZOL认为，这才是“产品级”数据的起点。
02.Body 数据集(定义“具身”)： “我们认为大脑不应被孤立，它是身体的一部分。” 在“具身智能”（EmbodiedAI）成为AI下一站的今天，这个“人机意图-动作”综合交互基准数据集，是在为BCI如何赋能“物理世界”提供“关键土壤”。
03.Action 数据集(定义“专业”)： 一个“专业的、高精度的脑机康复数据集”。 它的目标极其明确——“严肃医疗”，旨在让康复训练真正实现“神经闭环”。 在记者看来，这正是“黑科技”走向“临床”的必要“弹药库”。
04.Noiser 数据集(定义“鲁棒”)： 这是外界认为最“极客”的一个。“既然噪音无法避免，我们就直面它。” 姬械机不仅收集噪音，更训练算法去“驾驭”噪音。 这彻底区分了“好学生”（试图消除噪音）和“破壁人”（选择驾驭噪音）的思路。
“高速公路”的产品哲学
有了“硬核”的数据（食材），还需要“硬核”的算法（引擎）。姬械机将这些数据熔炼进了 Mind++（专注工程化解码）和 Brain++（探索类人计算范式）两大算法平台。
当我们问及“花这么大力气重新开路，值吗？”
“太值了！”陈鑫的回答毫不犹豫，“这些数据集和平台，首先极大地解放了我们自己。我们内部团队得以在统一的基准上快速复现想法、验证场景，开发效率呈指数级提升。”
但他真正的“野心”，是那个让记者印象深刻的比喻：“我们正在做的，实际上是为脑机接口行业搭建一条‘高速公路’。”
“我们不仅自己在这条路上跑快车，更希望完善的基建能降低所有人的准入门槛，引发行业应用内容的真正爆发。路修好了，车水马龙的繁荣景象，自然就会到来。”
“高速公路”上的落地应用
“路”修好了，那跑在上面的“车”（落地应用）是如何设计的？陈鑫向我们展示了三个“硬核”的落地场景。
应用一：协和医院ALS项目（重获自由）
这是我见过最“温暖”的BCI产品设计。面对思维清晰但身体被“冻住”的渐冻症（ALS）患者，姬械机没有“炫技”地用单一BCI，而是创新性地“融合了眼动追踪技术”。
陈鑫解释：“我们重新设计了一套基于智能轮椅的移动与沟通系统：眼动负责快速定位，脑机负责确认意图。这种多模态的交互方式，极大地降低了患者的疲劳感，提高了控制的精准度。”
笔者认为， 它完美解决了纯BCI交互“易疲劳”和“响应慢”的行业通病。这是一个“无关商业，只关乎尊严”的产品设计。
应用二：博爱医院康复项目（重塑连接）
这是基于Action专业数据集的一次“深度潜航”。面对运动受限（特别是瘫痪）患者，姬械机在构建一个极其复杂的“字典”——“一个人脑运动意图与物理实体（如康复机器人、外骨骼、神经假肢）之间高效、灵敏、多维度的无缝连接字典。”
在笔者看来，这不是一个APP，这是一个“基础资源库”。 它在做的是最底层的“翻译”工作，通过对比采集患者与正常人的运动机理数据， 目标是助力康复医疗从“被动训练”向“主动神经重塑”进化。
应用三：中铁建工业安全项目（重定义安全）
这是记者见过最大胆、最“硬核”的BCI跨界。针对传统安全监测（摄像头）只看“外部行为”的“滞后性”，姬械机搭建了一个“三位一体”的融合系统：
01.“眼”（外部）： 视觉算法监测“外部姿态风险”；
02.“脑”（内部）： BCI安全帽评估“内在认知负荷与疲劳状态”；
03.“中枢”（决策）： 大模型“综合内外信息进行深度推理”。
我们的理解， 这是BCI作为“下一代传感器”的完美落地。它把安全预防的关口“大幅前移”， 从“亡羊补牢”变成了“未雨绸缪”。
结语：
从“实验室好学生”到“真实荒野的破壁人” ，姬械机和陈鑫所选择的，是一条“先修路，再造车”的“硬核”产品哲学。当行业大多数人都在“温室”里追逐“应用”（车）时，他们选择成为那个“笨拙”的、重新定义“基础设施”的“基建狂魔”。
而在我们看来，四大数据集和“高速公路”的比喻，不仅仅是一种技术自信，更是一种“平台级”的野心：他们不只想自己“跑快车”，更想“引发行业应用内容的真正爆发”。这不仅是关于技术和产品的解构，更是关于人机交互“下一个十年”的思考与布局。
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