2026年2月3日，全国首届脑机接口开发者大会在天津召开。当晚，华瑙—2025年度中国脑机接口十大进展正式揭晓，公司伍冬睿教授与团队博士生王紫薇、李思扬、贾田旺等共同完成的成果“基于迁移学习的脑电信号精准解码”入选。“华瑙—2025年度中国脑机接口十大进展”是中国脑-机接口“华瑙奖”评奖委员会在广泛联系学术组织征集的基础上，经社会评选投票、专家评审等环节评出。这些科技成果聚焦标准体系、信息传输、临床应用等重点领域，在理论、方法、技术等方面均具有突出的创新性。
脑电信号精准解码是脑机接口系统的关键环节。2025年7月，工信部等7部门《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》要求“开展基于人工智能技术的解码算法研究，实现脑意图的高效精准识别。”
脑电信号精准解码的主要挑战是用户间个体差异大、用户内信号非平稳，导致即插即用难，需采集新用户数据进行个性化校准，影响脑机接口大规模推广应用。迁移学习，即使用来自其他用户的数据或模型辅助新用户解码，是加速甚至消除个性化校准的重要途径。《实施意见》也明确要求“开展神经解码的迁移学习方法研究，减少样本数据依赖，提升解码软件的跨设备、跨被试、跨任务能力。”
本项目聚焦基于迁移学习的脑电信号精准解码，取得了如下创新和成果：
1. 针对用户间个体差异大、不同用户脑电数据利用难的挑战，提出了欧氏对齐（Euclidean Alignment, EA）算法, 降低不同用户数据分布差异。EA 高效、稳定，可同时适配有监督、无监督、离线、在线等多种校准场景，已被国内外同行成功应用于 14 种不同的脑机接口范式。论文谷歌学术引用530余次，获2025年IEEE 生物医学工程汇刊（创刊60余年，影响因子4.5）最佳论文奖，由编辑部从该刊近5年发表的全部1900余篇论文中评出。
图1：2025 IEEE 生物医学工程汇刊最佳论文奖
2. 针对迁移不当可能导致新用户校准性能不升反降的挑战，首次提出无监督与半监督场景下负迁移的定义，结合迁移学习中目标域误差理论界限指出负迁移产生原因，并构建了负迁移检测标准和和负迁移任务构造策略。论文谷歌学术引用560余次，获2025年IEEE/CAA 自动化学报（影响因子19.2）Norbert Wiener Review 奖。
图2：2025 IEEE/CAA 自动化学报Norbert Wiener Review 奖
3. 针对新用户校准数据少、需有效迁移老用户数据辅助解码的挑战，提出脑机接口迁移学习新流程, 实现新用户快速校准。应用于同时跨物种（人与犬）和跨模态（颅内脑电与头皮脑电）的癫痫检测, 为构建脑电解码大模型所需大数据集提供了新思路、基于犬类实验的人类癫痫新药筛选提供了依据。论文发表于国产顶级期刊 National Science Review（影响因子17.1）。
4. 基于提出的欧式对齐和迁移学习算法，团队获2025世界机器人大赛-BCI脑控机器人大赛（中国脑机接口比赛）技术赛算法类“基于非侵入式脑机接口的运动康复训练技术与系统”和“面向四足机器人协同控制的SSVEP自然交互算法”两个赛道一等奖（全国亚军），以及中国脑机接口产业联盟主办的2025首届脑机接口竞技赛脑控机械臂赛项冠军、情绪感知赛项亚军，央视焦点访谈等采访报道。
图3: 2025中国脑机接口比赛2个一等奖
图4: 2025首届脑机接口竞技赛脑控机械臂赛项全国冠军、央视焦点访谈报道
公司公众号二维码