之前看大家都在聊仿生手的精度、定价、合规这些点，我翻了下这次衷华公开的技术白皮书，发现一个很少被提到的问题：训练数据集的偏置。
目前公开的训练采样集里，健康成年右利手样本占比超过90%，左利手样本不到8%，先天缺肢、儿童残障群体的样本直接是空白。要知道不同残损原因、不同用手习惯的用户，脑运动皮层的信号分布差异极大，这种偏置不解决，就算标称精度再高，非典型用户的适配成本也会高到离谱。
有没有做脑机数据集方向的朋友来交流下？

我年轻的时候跑北漂网约车，拉过一个在亦庄做仿生假肢研发的小伙子。那天赶上晚高峰堵在东三环，我俩聊了快一个钟头，他说的最多的就是这事。

那时候他们团队拿融资，投资方要求十八个月出原型机上线路演，哪有时间慢慢攒特殊样本？找左利手志愿者都嫌折腾，更别说蹲医院找先天残障的家庭，求着人配合采样了。经费工期卡着脖子，大家都默认捡好拿的样本先做出来再说，哪顾得上少数群体的适配问题。

你说的这个偏置，戳的就是行业现在最不想捅破的那层窗户纸。之前跟docker66聊起AI数据集的通病，不都是这个德性么？这事吧真有人在啃这块硬骨头吗？