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一项新研究提出结合脑电（EEG）与视觉注视的双模态AI模型，用于同时评估学习者的注意力和认知负荷。该模型在注意力识别上准确率达91.8%，认知负荷评估准确率为89.4%，并在公开数据集上验证了其泛化能力。研究旨在解决在线学习中单一生理信号易受环境噪声干扰的问题。

该研究2026年8月14日发表于《ITM Web of Conferences》，完成了一套面向卒中康复的可穿戴脑机接口系统的物理集成与在线实验验证。该系统采用带微型化采集电路的脑电头戴设备，在感觉运动皮层上方布置10个核心记录通道。研究团队招募6名健康受试者和2名卒中偏瘫患者，开展运动想象与运动尝试的闭环实验；信号处理采用共空间模式提取空间特征，结合线性判别分析完成意图分类，并以个性化子频带优化提升识别表现。离线平均识别率为84.91%，在线实时测试的分类准确率为79.38%。研究者还通过时空频谱与R²值分布分析，验证了运动意图触发时感觉运动区的激活模式。

研究者提出首个用于人体运动合成的脑电-运动-文本数据集EEG2MOTION，含近20,000对配对样本，覆盖数千种动作，并配套开发生成框架EMMM，将脑电编码器与运动解码器结合，直接从非侵入脑电信号生成连贯、逼真的全身运动序列。研究通过多模态对比学习显示，非侵入脑电嵌入可有效与文本、视频和运动表征对齐，以解码高层语义。研究者称这是首个从非侵入脑信号生成多样化全身运动的工作，为非侵入脑机接口走向生成式交互提供了新方向。

瓦博科技2026年8月14日发布官方消息，聘任中国科学院深圳先进技术研究院研究员、深圳理工大学杰出教授党建武（Jianwu Dang）为科学顾问委员会成员，并担任联合科学家。党教授的研究涵盖语音科学、语音信息处理、对话理解与语音认知的神经机制，曾任国家重点基础研究发展计划（973计划）项目首席科学家，也曾在日本北陆先端科学技术大学院大学任教。合作将围绕人类意图背后的认知机制、计算特征表示与多模态信号展开，在脑电、肌电、语音、文本和任务情境上建模，考察换用户、换任务后的稳定表现与安全拒绝，最终把高层次的人类意图转化为受控的机器动作。

本文按月逐笔列出公司、方向、轮次、金额与投资方，并指出三个结构性特征：超声与无创路线快速补位、互联网大厂与地方国资密集入场、近半数交易仍停留在天使与种子轮。2026年上半年中国脑机接口领域共发生47笔融资，其中38笔披露金额、合计超53.8亿元；另一统计口径为截至6月30日64起、约72.53亿元。无论按哪个口径，都已超过2025年全年（49起、27.23亿元）的两倍。

该预印本2026年8月13日上传至arXiv，提出一种把卷积神经网络与双向长短期记忆网络结合的混合深度学习架构，用于运动想象脑电信号解码。研究者指出，运动想象脑机接口被视为在大脑与外部设备之间建立灵活通信通路的可行途径，但脑电记录噪声大、与底层脑活动的关系复杂，可靠解码始终困难。在该架构中，卷积网络直接从原始运动想象脑电中学习高层空间与时间表征，双向长短期记忆网络则对所提取特征之间的时间依赖关系建模。研究者在一个公开数据集和一个自行采集的数据集上评估该方法，报告其在二分类与三分类运动想象任务中均表现稳健，并展现出跨被试解码的潜力。该研究为预印本，尚未经过同行评审。

该研究2026年8月13日发表于《Journal of neural engineering》，首次刻画了小脑邻近区域血管内电刺激所诱发皮层诱发电位的强度时程特性。研究者指出，植入手术的创伤限制了临床推广；血管内神经接口经由脑血管到达颅内靶点，提供了另一条路径。研究者将一种聚合物基支架电极阵列送入绵羊模型的左侧横窦，通过支架电极向小脑方向发放双相电流脉冲，并用硬膜下皮层脑电网格记录皮层反应。血管内刺激可稳定诱发时间锁定的皮层电位，早期与晚期成分分别出现在刺激后约40毫秒和100毫秒。强度时程分析给出了基强度与时值，为参数选择以及与已有颅内刺激方式的比较提供了定量依据。