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Meta发布新型脑控输入系统，非侵入式解码准确率达61%

Meta公司于周一宣布推出Brain2Qwerty v2，一款基于非侵入式脑部信号捕捉技术的端到端人工智能系统，可将大脑活动实时转化为文字内容。该技术专为因神经系统损伤而丧失语言能力的个体设计，旨在重建其交流能力。

采用脑磁图与深度学习融合，直接从原始信号解码

系统通过佩戴式头盔式脑磁图（MEG）设备采集用户在执行打字任务时的神经活动数据，每名参与者连续记录长达10小时。研究团队未使用传统事件检测流程，而是构建了一个端到端的深度学习模型，直接从原始神经信号中提取语义信息，并通过大规模语言模型微调增强上下文理解能力。

训练数据驱动性能跃升，公开资源促进科研共享

该系统在涵盖九名志愿者的约22,000个句子上完成训练，平均单词识别准确率达到61%，远超此前非侵入式方法约8%的水平。作为其“数字大脑计划”的核心组成部分，Meta已向公众开放全部代码与数据集，并设立500万美元基金支持开放神经科学研究。

非侵入路径逼近手术级性能，填补临床应用空白

尽管当前高性能脑机接口多依赖植入式电极，存在手术风险与长期维护难题，但Meta表示，Brain2Qwerty v2的表现已接近以往仅靠侵入式手段才能实现的精度。这一进展标志着非侵入式系统在实用化道路上迈出关键一步，有望弥合高精度神经假体与无创交互工具之间的差距。

行业加速布局，AI赋能非侵入式技术革新

随着埃隆·马斯克的Neuralink及获OpenAI支持的Merge Labs推进植入式方案，越来越多机构转向提升非侵入式系统的效能。2024年9月，Neurable发布基于脑电图的人工智能耳机用于认知状态监测；次年，麻省理工学院衍生企业AlterEgo推出可穿戴设备，通过分析面部与喉部微小肌肉信号实现无声指令转化，被视为潜在替代方案。