静安区可穿戴脑电系统厂商

    脑机接口赋能宠物交互：意念联动搭建人宠沟通新桥梁人与宠物的互动多依赖肢体动作、语音指令，难以精细捕捉宠物的情绪状态，也无法直接传递人类的意图，沟通存在天然壁垒。脑机接口技术通过解析人与宠物的脑电信号，打破物种间的沟通局限，构建“意念感知+双向反馈”的新型人宠交互模式。研究团队研发出适配人宠双方的轻量化脑电交互系统，人类佩戴舒适型脑电头带，可通过意念向宠物佩戴的专属设备发送指令——构想“过来”“坐下”等简单指令时，系统脑电信号后，通过宠物设备发出温和的神经刺激与声音提示，引导宠物完成对应动作；同时，系统能实时采集宠物的脑电特征，解析其兴奋、焦虑、疲惫等情绪状态，通过手机APP以可视化形式反馈给人类，让主人精细感知宠物需求。针对宠物活动特性，系统优化了设备的防水、抗抓咬性能，脑电信号算法可过滤宠物运动、环境噪音等干扰，人类指令识别准确率达88%，宠物情绪识别准确率达85%，响应延迟在100毫秒内，兼顾交互稳定性与宠物舒适度。此外，系统支持个性化训练，可根据宠物品种、性格优化脑电模型，逐步提升交互默契度。这项技术让人与宠物从“单向指令”升级为“双向感知”。主动式 BCI 通过识别用户有意识的心理活动（如运动想象）来操控外部设备。静安区可穿戴脑电系统厂商

    脑机接口赋能渐冻症患者：意念操控重塑沟通与生活渐冻症（肌萎缩侧索硬化症）患者随情进展会逐渐丧失肢体活动与语言能力，传统辅助设备操作复杂、沟通效率低，难以满足日常交流与生活需求。脑机接口技术通过直接链接大脑与外部设备，成为改善患者生活质量的关键突破口。研究团队推出适用于渐冻症患者的无创脑机交互系统，**是静息态脑电信号中的意图特征。患者佩戴轻量化脑电帽，无需运动想象，*通过关注屏幕上的目标字符、图标，系统便可捕捉大脑产生的事件相关电位（ERP），实现文字输入等功能。系统优化了信号算法，提升弱信号识别能力，降低肌肉萎缩、呼吸干扰的影响，文字输入速度达每分钟6-9个字符，准确率稳定在88%以上。同时，系统支持与智能家电、轮椅、护理床联动，患者可通过意念灯光、调节床位、发送求助信号。临床试点中，该系统帮助重度渐冻症患者重新实现与家人的沟通，自主完成部分生活场景操作，大幅减轻护理负担。这项技术为渐冻症患者搭建了“大脑与世界的桥梁”，维护其生存尊严，更拓展了脑机接口在神经退行辅助领域的应用边界。 黄浦区无线脑电采集系统脑电大模型 LaBraM 能处理不同时长的脑电数据，在情绪识别任务中性能优于传统模型。

    脑机接口解锁智慧教育：脑电反馈优化个性化学习传统教育模式多采用“一刀切”的教学方式，难以精细捕捉学生的专注状态与知识吸收效率，无法针对性调整教学节奏。脑机接口结合脑电监测技术，为智慧教育提供了数据驱动的个性化解决方案。研究团队研发出脑电辅助学习系统，**是实时解析学生的学习状态脑电特征。学生佩戴轻量化脑电设备，系统通过分析alpha波（放松状态）、beta波（专注状态）的占比变化，精细判断其是否专注、疲劳或分心，并将数据同步至教师端平台。当检测到学生分心时，系统通过屏幕轻微闪烁、个性化提示音等方式实时提醒；若出现疲劳特征，则自动推送短时休息建议或互动**环节。同时，系统结合学习内容难度，生成个人学习状态报告，帮助教师调整教学方案，为学生匹配适配的学习任务与节奏。实验显示，使用该系统的学生课堂专注时长提升38%，知识点掌握准确率提高25%，学习焦虑评分降低22%。这项技术将脑电数据与教育场景深度融合，打破了传统教学对学生状态的“模糊判断”，实现了“以学定教”的个性化教育模式，为智慧教育的发展注入了新动能。

    脑电技术的民用化普及，正让大脑的“无声表达”被精细解读，成为重构人机交互逻辑的关键力量。如今的民用脑电设备已实现高度集成，无需操作即可完成信号采集，通过云端算法注意力、情绪、睡眠阶段等**状态，让普通用户也能实现对自身大脑活动的量化感知。在智慧座舱场景中，脑电监测可实时捕捉驾驶员的疲劳、分心等状态，自动触发语音提醒、调整车内灯光氛围，为行车安全增添智能防护；在文创体验领域，脑电信号能转化为创意创作的灵感素材，让用户的情绪波动、思维联想直接成为数字绘画、音乐创作的创作依据，打造***的意念文创作品。随着柔性传感、低功耗芯片技术的升级，脑电设备正变得更轻薄、更隐蔽，甚至可集成于眼镜、头带等日常穿戴中，实现无感式信号采集。这一发展让脑电技术真正融入生活日常，从领域走向大众场景，让每一个人的大脑意图，都能成为驱动智能生活的**指令。 混合现实 BCI 通过虚实融合框架，实现对四足机器人的强光环境稳定控制。

    脑机接口赋能失语者：意念操控文字成现实失语症患者因语言功能受损，难以通过言语或文字表达需求，传统辅助沟通设备操作复杂、响应滞后，无法满足日常交流需求。这一困境成为脑机接口技术在康养领域亟待突破的方向。研究团队推出基于运动想象的脑机文字输入系统，为失语者提供了沟通新方案。该系统通过头皮脑电图（EEG）捕捉患者大脑运动想象信号，结合深度学习算法解读用户意图——患者只需在脑海中想象特定肢体动作（如握拳、抬手），即可对应触发屏幕上的字母或常用词汇选择。系统优势在于优化了信号解读流程：采用自适应滤波技术剔除肌电、眼电等干扰信号，通过迁移学习模型缩短个体校准时间，同时预设日常高频词汇库，支持自定义短语。实验显示，该系统平均输入速度达每分钟8-12个字符，准确率稳定在85%以上，且操作门槛低，患者经过1-2周训练即可熟练使用。此外，系统还支持与智能手机、轮椅操控模块等设备联动，实现“意念控设备”的全场景应用。这项技术突破了传统沟通辅助工具的局限，不仅帮助失语者重新建立与外界的连接，也为脑机接口在康养领域的普及提供了实用范例，推动了“意念交互”技术的临床转化。 运动功能解码 BCI 可解析脊髓损伤患者的精细运动意图，辅助控制外骨骼设备。本地脑电设备厂家

BCI 标准化路线图构建了技术与产业的行动框架，推动行业规范化发展。静安区可穿戴脑电系统厂商

    脑电识别技术：解锁“大脑密码”式身份认证传统身份认证方式（密码、指纹、人脸）存在易泄露、易伪造等问题，尤其在金融、涉密等高危场景，亟需更安全的认证技术。脑电信号（EEG）具有***性和不可复制性——每个人的脑电活动模式如同“大脑密码”，成为识别领域的新方向。研究团队研发出基于脑电的身份认证系统，**是捕捉个体对特定刺激的特异性脑电反应。系统通过便携脑电设备，向用户呈现定制化的视觉或听觉刺激（如特定频率的闪烁灯光、独特节奏的声音），同步采集大脑产生的事件相关电位（ERP），提取潜伏期、波幅等专属特征。为提升认证效率和稳定性，系统采用双阶段识别算法：第一阶段通过轻量化模型筛选，排除明显不匹配的身份；第二阶段用深度学习模型精细比对**脑电特征。实验验证显示，该系统在1000名受试者中，身份识别准确率达，错误拒绝率低于，且受情绪、疲劳状态影响较小，单次认证耗时*需30秒。与传统认证技术相比，脑电识别无需记忆或物理接触，且脑电信号无法被伪造、窃取，安全性大幅提升。目前该技术已在涉密实验室门禁、**金融账户登录等场景试点应用，未来还可拓展至智能终端解锁、康养身份核验等领域。 静安区可穿戴脑电系统厂商