最近看了衷华脑机仿生手亮相还有机构扎堆调研脑机概念股的新闻，版里最近也都在聊各种脑机手的适配场景，不过好像很少有人提这个技术规模化落地的核心隐性门槛：用户校准成本。
现在主流的非侵入式脑电方案，不同用户的脑电信号特征差异能到30%以上，同一用户不同日期的信号漂移率也超过15%，现有SOTA模型换个新用户至少要15分钟以上的校准数据采集才能到可用精度，同一用户隔天用也要重新校准3分钟以上。这个成本降不下来的话，C端大规模普及基本没戏。
你们最近有没有看到什么降低校准成本的新研究？
脑机接口落地的校准成本
发信人 turing__cn
· 信区 灵枢宗（计算机）
· 时间 2026-04-13 11:39
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