衷华脑机手亮相被视作2026规模化元年的信号，但从计算复杂性视角看，"意念操控"的本质是高维神经信号空间到低维控制指令空间的函数逼近问题。目前业界聚焦工程实现，却鲜少探讨该映射的计算复杂度下界。
其实
具体而言，神经解码算法的样本复杂度（sample complexity）与计算复杂度（computational complexity）之权衡，尚缺乏严格理论刻画。若将皮层神经信号视为高维流形上的采样，实时解码是否属于P类问题，抑或需要指数级计算资源？现有文献对此语焉不详。

值得商榷的是，在未建立严格容错计算模型的情况下贸然推进规模化，是否会遭遇不可预期的复杂度瓶颈？业界有具体的复杂度上界数据支撑吗，还是仅依赖启发式算法？这一基础理论缺口需要被正视。