关注上方<脑机观澜>，不迷路
一顶看起来普通的棒球帽，里面织入了10万个脑电传感器。戴上它，不需要涂导电膏，不需要贴电极片，帽檐内侧的传感器隔着头发读取脑信号。
图片来源：Sabi官网
这是硅谷初创Sabi正在做的事。10月9日，公司宣布5000万美元种子轮，Khosla Ventures领投，Accel、DST Global、OpenAI前CPO Kevin Weil跟投。
据Forbes引述知情人士，这笔融资将Sabi估值推至6亿美元。而它的首款产品是一顶针织帽，计划2026年底上市，尚未正式发售。棒球帽是后续版本，仍在设计中。
一顶还没开卖的帽子，凭什么值6亿美元？
10万传感器：Sabi在解一道什么题
Sabi说它的帽子里织入了7万到10万个微型EEG传感器，每个是一到五毫米的芯片，可以捕捉脑活动。这个数字的意义不在“比谁多”。
传统消费级EEG的架构是少量传感器配高精度模拟前端，Sabi走的是另一条路：用大规模阵列换空间采样密度，再用自研芯片和AI模型从高密度数据里解码。
公司披露的一个工程细节是，其自研芯片在内部基准测试中比德州仪器的ADS1299能效高50倍以上。ADS1299是EEG模拟前端里广泛使用的低噪声芯片。
能效高意味着同样功耗下可以驱动更多传感器，这对一顶需要长时间佩戴的帽子来说是必要条件。但能效数据来自公司内部测试，没有第三方验证。
问题在于：传感器密度上去了，单个传感器的信号质量并没有提升。
非接触EEG在头发间隙下的物理衰减，每个传感器都要面对。阵列够密、模型够大，能不能从噪声里捞回信号，目前没有公开验证。
Sabi的CTO Atmadeep Banerjee是NeurIPS 2023论文MindEye的共同第一作者，该论文在非侵入式脑信号解码领域有影响力。
团队背景能说明技术判断力，但技术判断力和工程实现之间，还隔着披露和验证。
非接触EEG：
物理衰减不是堆密度能全解的
Sabi的卖点是隔着头发、不碰头皮、不用导电胶。
但EEG信号本身只有微伏级，穿过颅骨、头皮、头发后会严重衰减。非接触电极和皮肤之间有空气间隙，等效阻抗能到几兆欧，运动伪迹也更大。
非接触电容耦合EEG的物理瓶颈，在学术文献里有明确数据：2007年Thomas Sullivan等人发表的研究显示，非接触传感器在0.2mm间隙下噪声约2μV，拉到3.2mm就到17μV。
这是近二十年前的测量，但物理规律没有变。头发越厚、帽子越松、走路越多，信号越糊。Sabi的逻辑是“传感器够密+模型够大=从噪声里捞信号”。
查布拉说：“凭借高密度传感阵列，它能精准定位神经活动的位置与类型。”
这个思路不算错，但有两个前提没被验证：非接触阵列的空间采样收益，能不能抵消单点信噪比掉下去的那一截，日常佩戴下间隙稳不稳。
目前都没有公开。
旧金山神经科技顾问JoJo Platt对《纽约邮报》说，大多数脑机接口每次使用前都需要重新校准，“人的疲劳程度、专注力每天都在变化，脑波信号也会随之波动”。
面向普通消费者的产品应该是开箱即用，“是设备适配人，而不是人去迁就设备”。
10万小时数据：
自有数据的规模与边界
Sabi说它的脑基础模型用了“超10万小时标注神经数据”，来自约100名志愿者，公司称这是同类数据集中规模最大的。
算笔账：10万小时÷100人≈人均1000小时。数据是受控任务还是自然场景，标注方式是什么，新用户要不要重新校准，这些目前还没有公开。
但最关键的指标，还是解码准确率。CEO向Forbes表示，早期有线头盔原型在实验室里对使用超过两周的用户可达77%。
这不是帽子数据，是头盔原型；用户不是开箱即用，是训了两周；评测没有给词汇表、随机基线或协议。
“每分钟30词”是公司自估目标，不是实测吞吐。
芝加哥大学神经学教授Hatsopoulos的质疑是：信号过颅骨和头皮后质量必然下降，“直接从脑子拿指令”是很远的事。
Sabi的CTO在NeurIPS 2023上的MindEye论文，做的是从非侵入式脑信号中解码看到的图像。解码视觉感知比解码离散语言指令对信噪比的要求低一些。
团队在这个方向上有积累，不等于“想词打字”已经验证。
Sabi把非侵入式脑机推到了哪一步
Sabi选择的技术路线是非接触干电极加高密度阵列，目标是离散指令解码，“想词打字”。
第一，非接触EEG的物理瓶颈。 可以看 Sullivan 2007 的测试数据，非接触 EEG 天生就存在信号衰减问题。
这不是 Sabi 单独遇到的障碍，而是所有非接触方案绕不开的硬限制。Sabi试图用高密度阵列和更大的模型来补偿，但补偿效果目前没有公开验证。
第二，离散指令解码比状态标记难得多。 Neurable的EEG耳机已经上市，但它只解码专注度、认知负荷这类低频状态标记，不碰离散指令。
从状态标记到“想词打字”，对信噪比的要求不是一个量级。Sabi要做的事，比消费级EEG已有的产品高一个门槛。
非侵入式离散指令解码，已经在实验室的人体研究中验证过，但用的是大型设备，不是帽子形态。Sabi要做的，是把这件事从实验室搬到日常帽子上。
在这个方向上，Sabi的位置是：团队有非侵入式解码的论文积累，产品还在迭代升级开发，棒球帽还在设计中。
5000万美元意味着什么
非侵入式脑机接口本身是一个值得押注的方向。
Khosla投资Sabi的理由很直接：“打字不自然。在你开始打字之前，你必须先想你要打什么。如果你能截获大脑的信号，那太棒了。”他还有一句更务实的判断：“你不会给十亿人做开颅手术。我们没有那么多手术室。”
资本愿意投，不等于产品就能落地。5000万美元买的是一个可能性，不是这顶帽子已经走通的证明。
判断这顶帽子，不需要看它有多少传感器，要看将来在CES 2027大会上发布的三个数据：新用户校准多久、未见句子错多少、摘下重戴还工不工作。
这三个数据回答的是同一个问题：非接触EEG的物理瓶颈，Sabi到底跨过去了没有。
免责声明：本公众号仅作信息分享之目的，内容仅供参考，不作为专业决策依据。
配图声明：本文封面图为AI辅助生成。
转载声明：未经许可，一律不接受转载。如需转载，请后台留言咨询。
