一场发布会，一千个人，一次关于NeuroAI的实验

如果遮住舞台，很多人或许很难判断，这究竟是一场科技公司的新品发布会，还是一场正在进行的神经科学实验。

7月22日，北京中关村国际交易中心，神舞科技发布会现场，最先吸引人的不是舞台，而是一排排脑电设备。签到处旁，工作人员引导嘉宾佩戴设备、连接手机，并观察屏幕上实时变化的脑电曲线。

现场，神舞科技创始人郑辉并不急着介绍产品参数，而是先邀请所有人完成一个动作：“大家一起眨眨眼。”

几乎同一时间，屏幕上的波形出现了整齐的变化。有人轻笑，有人低头研究自己的脑电曲线，也有人第一次意识到，原来一个再普通不过的眨眼动作，也能在脑信号中留下如此清晰的痕迹。

但真正有意思的，并不是这一次眨眼。

而是此刻，除了现场120多位参会者，另外965位分布在全国各地的体验者，也正佩戴着同样的设备，同步观看直播、同步采集脑电。现场与线上近1100人的神经数据，第一次汇聚到同一个平台，实时生成一幅不断变化的“群体脑电图谱”。

直到这一刻，我们才意识到，这场发布会真正想发布的，并不只是某一款产品，而是试图回答一个问题：如果未来 AI 真正开始理解人类的大脑，它需要什么？

神舞给出的答案，是一个新的关键词——NeuroAI。从构建数据基座，到解析泛在脑状态，再到更远的意识解析，在神舞看来，NeuroAI并不是一个抽象概念，而是有着清晰的技术阶梯。

但我们更关心的，是另一个问题：为什么一家脑机接口公司，会把发布会做成一次“千人群体脑电实验”？

答案，或许就藏在这场发布会的叙事之中。

神舞把这场发布会命名为"千人群体脑电，共创NeuroAI"。最开始，这个名字看起来更像一句口号。直到真正坐在现场，才会意识到，"千人"或许才是整场发布会最重要的关键词。

过去二十多年，脑科学的发展几乎都建立在一个假设上——理解一个人的大脑。无论是脑机接口、功能磁共振（fMRI），还是传统脑电实验，大多数研究对象都是一个个独立的个体。研究者关心的是：一个人看到图片时，大脑如何响应；听到声音时，神经活动如何变化；完成一项任务时，哪些脑区被激活。

但现实生活里，人从来不是独立存在的。

课堂里，老师和学生的教与学；会议室里，团队一起讨论；医生与患者沟通，指挥与乐队配合，朋友之间聊天，看球赛时全场欢呼……这些真正重要的认知活动，都发生在人与人之间。

也就是说，人类大量高级认知，本质上并不是"一个人的大脑"完成的，而是多个大脑共同协作的结果。神舞把这种研究对象称为"群体脑间同步"（Inter-Brain Synchronization，IBS）。相比个体脑电，它更关心的是另一件事：什么时候，一群人的大脑开始同步？

发布会上，神舞分享了一组此前已经完成的实验。在清华大学课堂中，研究团队通过同步采集教师与学生的脑电，发现课堂理解程度越高，师生之间的脑间同步水平越高；观看世界杯比赛时，不同地区球迷在关键进球瞬间，也会出现高度一致的神经响应。这些现象过去只能通过问卷、访谈或者行为观察来推测。而现在，它第一次拥有了可以量化的神经指标。

如果说过去脑科学研究的是Individual Brain——一个人的大脑，那么今天，研究对象开始向Inter Brain——人与人之间的大脑协同演进。

这不仅意味着数据规模变大，更意味着研究范式本身发生了改变。

就在过去几年，大模型的发展几乎都建立在同一种基础设施之上——互联网数据。ChatGPT 学习的是海量文本，Midjourney 学习的是海量图片，视频模型学习的是海量视频，代码模型学习的是 GitHub中数不清的代码库……AI 理解世界的关键是数据。

但如果未来 AI 希望进一步理解人类，仅靠语言已经远远不够。语言表达的是结果。而人的情绪、注意力、疲劳程度、专注状态、压力变化、意图形成，往往发生在语言之前。这就是 NeuroAI 试图解决的问题。与传统 AI 不同，NeuroAI 并不是让 AI"更聪明"，而是让 AI 开始理解人的神经状态。它学习的对象，不再只是文字和图像，而是脑活动本身。

换句话说，大模型学习的是"人说了什么"，NeuroAI 希望学习的是"人大脑正在发生什么"。

这也是发布会现场反复出现“脑状态”一词的原因。郑辉在交流中描述过这样一幅图景：未来对脑状态的解读，将不再局限于“专注”或“放松”等单一维度，而是进一步覆盖情绪、疲劳、压力、注意力、警觉性、唤醒度、投入度、沉浸感、心流乃至意图等多种状态。这正是所谓的“泛脑状态”。

一旦 AI 能够实时感知并理解这些状态，人机交互的逻辑也将随之改变：它不再只是“用户输入指令，AI 输出回答”，而是由 AI 先识别人的状态，再据此主动调整交互方式和反馈内容。

但要实现这种能力，一个更基础的问题随之浮现：用于训练 NeuroAI 的数据，究竟从哪里来？

很多人在讨论 NeuroAI 时，第一反应往往是硬件和算法。但郑辉首先提出了一个判断：今天 NeuroAI 面临的最大瓶颈，并不是算法，而是数据本身。

因此，在发布会中，他反复强调的是另一个词——“数据基座”。

在互联网时代，数据天然存在。网页、图片、视频和社交媒体内容，每天都在源源不断地产生，构成了大模型训练所需的基础燃料。脑数据却完全不同，它不会自然沉淀在互联网上，也难以像文本和图像一样被大规模、低成本地采集。与此同时，每个人的大脑又存在差异，这进一步增加了数据获取和标准化的难度。

更重要的是，过去的大部分脑数据都来自实验室。受试者佩戴复杂设备，按照要求完成标准化任务，采集几十分钟后，实验便宣告结束。这类数据通常质量较高，但很少，而且与真实世界之间存在明显距离。

人在教室中的专注，与实验室任务中的专注并不完全相同；运动过程中的脑状态、驾驶时的注意力，以及团队协作中的神经同步，也很难在传统实验环境中被完整还原和持续采集。

这意味着，NeuroAI 长期缺少的，并不只是更多数据，而是真正来自真实场景、能够反映自然状态的脑数据。

郑辉把这个问题总结成三个词：不足、不真、不闭环。

数据不足，意味着规模太小；数据不真，意味着实验室无法还原真实场景；而没有持续反馈，脑数据就无法形成不断学习、不断优化的闭环。

因此，NeuroAI 今天面临的第一个挑战，是数据基础设施。这也解释了为什么神舞将此次发布会命名为“千人群体脑电，共创 NeuroAI”。

所谓“千人”，并不仅仅意味着参与人数，更代表一次尝试：建立一个足够大、质量足够高的群体脑电数据采集样本。在神经科学研究中，“静息态”数据通常来自实验室中的单个受试者，此前从未有一千个人在同一时间、同一场域中被同时记录。

神舞完成了这次尝试。郑辉透露了更长远的规划：“这次做1000人，后面还会做1万人。”他同时提到，真正的 NeuroAI 不可能只依赖一家公司的数据完成训练，而是需要整个行业共同参与。未来，不仅科研机构和企业可以加入，个人开发者和普通用户也可以贡献自己的脑数据，共同推动这一基础设施的形成。

这也引出了神舞在本次发布会上反复提及的另一个关键词——共享。过去几年，AI 行业的发展已经证明，开放生态往往能够推动技术更快演进。从 Linux 到 Android，从 PyTorch 到 Llama，开源持续推动着产业扩张。郑辉认为，NeuroAI 同样如此。如果脑数据始终掌握在少数机构手中，就很难形成真正的行业基础设施。只有更多企业、研究机构和开发者共同参与，持续完善数据标准，行业才能真正向前发展。

高小榕教授——国际脑机接口领域顶尖学者、中国脑机接口主要创建者之一、神舞科技首席科学家——推动将此次数据共享，并发布在官网上，供行业共同使用。郑辉的表述更为直接：“这次的千人群体脑电数据，不光是我们自己用，也会公开给行业使用——这就是共创。”

更重要的是，开放也意味着获得更多真实反馈。他提到，希望未来每一场发布会都保持体验式开放，持续向行业开放数据、开放体验，甚至开放真实案例，而不是停留在企业宣传层面。

这或许正是“共创”的真正含义：它不是一次活动，而是一种数据生产方式。现场每一位佩戴设备、完成体验的人，实际上都已经成为 NeuroAI 数据共创的一部分。

“当你有自信的时候，拿出来大家一起往前跑。”这句话或许概括了神舞对 NeuroAI 生态的态度：共享的不只是数据，也是一种面向行业的开放态度。

如果说 NeuroAI 需要数据，那么下一个问题就是：这些数据是否可靠？

发布会上，神舞并没有花大量时间介绍“参数领先多少”，而是将重点放在了一个听起来并不性感的话题上——“测得准，对得齐”。这也是郑辉反复提到的六个字。在他看来，任何脑数据应用都必须建立在可信采集的基础上。如果数据本身存在误差，那么后续的算法、模型和应用都会失去意义。

此次发布会上亮相的两个核心产品——ND1000 和新一代 ND8，表面上是硬件迭代，实际上服务于同一个目标：降低 NeuroAI 数据基座的构建门槛，建立更加稳定、准确、高效的脑数据采集体系。

在传统脑电实验中，人们往往只关注脑电（EEG）本身，而心率、呼吸、皮电、肌电、血氧等其他生理信号，则常常被视作"噪声"过滤掉。神舞给出的观点恰恰相反：这些信号并不是噪声，而是大脑状态在身体上的不同表达。

一个人在紧张时，不只是脑电发生变化，心率、呼吸节律、皮肤电导都会同步改变；一个人在沉浸于音乐时，神经活动、动作、语言、姿态之间也同样存在着复杂的耦合关系。如果只留下脑电，而丢掉其他信号，最终训练出来的NeuroAI，理解的可能只是一个被"截断"的大脑。

因此，ND1000 并不是简单增加了几个传感器，而是实现了脑电、心电、肌电、呼吸、皮电、血氧等14种生理信号的毫秒级同步采集，让神经数据重新回到完整的人身上。郑辉在阐释产品逻辑时指出，所有动作都由大脑指挥，只有同步采集脑电和身体信号，才能还原大脑与身体之间完整的传导关系。

这也指向一个更大的图景：具身智能训练所需要的数据，恰恰依赖于这种多模态同步采集能力。

新一代 ND8 脑电采集系统则解决了另一个问题：便捷性。体积缩小至上一代的一半，首次实现手机端直接采集多通道脑电。过去，科研级脑电设备几乎都有一个共同特点——贵、重、复杂。研究对象需要进入实验室，由专业人员安装设备，完成几十分钟甚至几个小时的实验，再拆卸离开。这样的数据足够精确，却很难规模化。它无法告诉研究者，一个人开车时的大脑状态是什么样；也无法记录骑行、登山、课堂教学、团队协作等真实世界中的神经活动。

郑辉认为，NeuroAI今天最大的缺口，并不是缺少几十万个实验对象，而是缺少真实世界的数据。这也是ND8存在的意义。相比传统科研设备，它看起来更像一副轻量化耳机：整机重量仅21克，可连续工作10小时，手机即可完成连接，同时支持VR设备、自定义实验范式以及姿态检测等能力。

这些参数本身并不新鲜。

真正重要的是，它第一次试图把科研级脑电采集，从实验室搬到真实生活。发布会上，郑辉展示了一组场景：医生进行手术时，可以持续记录神经状态；学生上课时，可以同步观察课堂理解程度；研究者可以在VR环境下快速设计实验；甚至爬山、驾驶、骑行等动态场景，也能够完成连续采集。

过去，科研需要人为创造一个尽可能“干净”的环境，而今天，神舞希望让设备主动适应真实世界。这是两种完全不同的研究思路。

如果说过去脑科学追求的是“控制变量”，那么NeuroAI更需要的是“拥抱复杂性”。只有这样“才能在真实场景中创造了价值，而用户在使用过程中的反馈又反过来推动产品迭代升级，从而形成了完整的闭环。”

从科研，到医疗，再到消费，神舞试图搭建的是一整套脑数据采集基础设施，而不仅仅是一款硬件产品。这意味着更自然的实验环境，也意味着更丰富的数据维度，不再只是实验室里的洁净数据，而是真实生活场景中的泛在数据。

体验，是整场发布会最特别的部分。当大多数科技发布会仍停留在“告诉你产品有多好”时，神舞更希望做的是——让你亲自体验。这一思路贯穿了整个现场。郑辉在发布前提到：“这场发布会讲的所有东西，都要现场能演示出来。”

这并不是一句口号。

整场发布会中，观众不只是坐在台下听演讲，而是始终以“实验参与者”的身份参与其中。他们会跟随主持人的指令一起眨眼、一起放松；高小榕教授分享神经美学时，一首歌曲、一段舞蹈、一首古诗，也不再只是节目，而成为神经响应采集的一部分。

脑机接口社区也受邀与神舞科技共同组织了一场“一起发呆五分钟”的体验。参与者佩戴设备后，不需要进行复杂操作，只需静静坐着、闭上眼睛，后台的数据便开始发生变化。很多第一次体验的人都会产生一种相似的感受：原来看不见的大脑，真的可以被记录下来。

相比一句“产品准确率提升多少”，这种亲身体验带来的说服力显然更强。

而在体验之外，郑辉也分享了神舞的另一层产品思考。他在发布会上提到神舞的价值观——“安全第一，隐私至上”。神舞没有选择电刺激调控，并非技术能力不足，而是因为他们认为，现阶段真正经过长期验证、安全可靠的调控方式仍然是声音。系统通过实时分析脑状态，动态调整声音内容，实现个性化反馈，而不是依赖用户主动选择。

这种克制的产品态度，在当下的科技行业并不常见。

回到发布会最初的问题。为什么是一千个人的脑电采集？因为神舞想证明的，不是一台设备，而是一种可能——互联网时代，大模型成长于海量互联网数据，NeuroAI 时代，也许同样需要一个属于脑机接口行业的数据底座。

这个底座，不会来自某一个实验室，也不会来自某一家企业。它需要更多设备走进真实生活，需要更多普通人愿意贡献自己的脑数据，需要更多科研机构、开发者、企业共同建立统一的数据标准。

因此，神舞此次发布的意义，并不仅仅在于发布了几款产品。更重要的是，它试图把行业讨论的焦点，从“脑机接口还能做什么”，转向 “NeuroAI 需要怎样的基础设施” ——对于整个脑机接口产业而言，这或许也是一个新的阶段。产品开始走出实验室，数据开始来自于更大的人群，体验开始成为技术和产品验证的一部分。而对于NeuroAI来说，在体验中获得了可以持续生长的数据土壤。

发布会结束后，很多体验者带着自己的脑状态数据离开了现场。他们也许不会意识到，那几分钟的体验，不只是一次产品试用。某种意义上，他们已经参与了一场关于 NeuroAI 未来的数据共创。

而这，或许才是神舞希望这场发布会真正留下的东西。

作者：陈嘉图、蕾蕾

图片：@神舞科技

审核：陈菲

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