脑机百科消息(bciwiki.com)，清华大学的研究团队提出了一套名为TrustBCI的平台，用于在机构之间协作交换脑机接口数据，相关成果发表于2026年9月14日的《Proceedings of the VLDB Endowment》。研究团队指出，高质量的脑机接口数据集是训练准确且具备泛化能力的模型的前提，但现实中这些数据往往分散在不同机构、格式互不统一，在隐私约束下又难以共享；已有的脑机接口数据平台只解决了其中一部分问题，没有对数据贡献、隐私保护计算和下游使用提供统一支持。
据论文描述，TrustBCI由三个关键组件构成：用于把原始脑机接口数据集整理成可用资产的资产化工具、用于维持数据持续贡献的激励机制，以及让使用方在不暴露原始记录的前提下使用受保护数据的隐私感知服务。平台演示聚焦两条代表性工作流——可控数据合成与隐私保护数据查询，通过一个可运行的网页原型，展示了对受保护脑机接口数据的数据集级访问与查询级访问。论文作者为Jianyu Yang、Jiannan Wang和Guoliang Li。研究团队称，更广泛地看，TrustBCI说明了受保护的专业领域数据如何通过统一的数据平台转化为可用的数据服务。
该平台目前以演示原型形式呈现，论文未披露参与机构数量、数据规模或实际部署情况，也未给出隐私保护计算在脑机接口数据上的性能开销数据。