由宁波智能装备研究院与哈尔滨工业大学联合研发，覆盖从信号采集到闭环评估的完整链路，建立完整的脑机接口全链路融合技术。
脑电采集「即戴即用」，告别繁琐步骤，提供简单易用的脑机接口体验。
结合 AI 深度学习模型，实现实时脑波分析、情绪识别、专注力评估等能力。
将解析出的运动意图转化为设备控制指令，驱动脑控外设与辅具执行动作。
多源异构耦合的量化评估，形成可追踪的数字评估曲线，支撑训练方案调整。
同步脑电和肌电的神经肌肉功能耦合感知技术，集成多模态信息耦合处理算法，突破定性感知瓶颈，可实现神经功能定量感知。
脑电和肌电的融合解码，综合 DexgraspNet 等运动数据大模型，结合迁移学习，实现 98% 的 BCI 行为解码，可实现神经功能定量评估。
该技术为轻量化脑机接口设备在消费级场景中的可用性提供支撑，使设备在保证精度的同时保持便携与低门槛使用。
围绕多模态融合的 BCI 精准解码技术、AI 驱动的具身交互及共享技术、多源异构耦合的量化评估技术三条主线构建系统能力。
多模态信息融合与实时解码对算法与工程化能力要求高，需要软硬件协同设计。
AI + BCI 辅助增强的主动训练理念，开创即戴即用便捷脑机接口方案，轻量化多自由度具身外骨骼。
保障长时间可靠运行的系统稳固性，适应不同使用者与场景的算法鲁棒性，支持功能持续改善的效果巩固性。
团队已承担国家级、省部级及军工类项目共 19 项，累计经费超 2000 万元；发表国际高水平论文 150 余篇，其中 Top Journal 论文 30 余篇，中科院二区及以上论文 60 余篇。
近 5 年授权发明专利 50 余项，转化专利 10 项；获国家卫健委「司南奖」等专业认可。
与中国人民解放军总医院、首都医科大学宣武医院、国家康复辅具研究中心等权威机构建立合作关系。
前期以技术领先切入市场，中期以创新优质产品扩大优势，长期以持续积累的脑电与训练数据优化算法，形成长期技术壁垒。
