互操作性

脑机接口模型要练得准，靠的是大规模、多样化的脑电数据，但这类数据往往锁在各家医院和实验室里，格式不一，又受隐私法规限制，很难拿出来共享。TrustBCI把三件事放进同一个平台：把原始脑机接口数据集整理成可流通的资产、用激励机制让机构愿意持续贡献数据、再让使用方在不接触原始记录的情况下完成计算。平台演示了两条路径——可控数据合成和隐私保护查询，前者生成新的数据集，后者只返回查询结果。这意味着跨机构联合训练脑机接口模型，可能不必先把数据集中到一处。

脑机接口研究长期被数据格式不统一、解码器实现各异、部署工具链互不兼容拖慢。BCIJelly把18个脑机接口数据集标准化成可直接用于人工智能训练的输入，并集成15个基准解码器、80个可复用模块。它的自动架构搜索无需人工设计即可生成面向具体任务的解码器，并可扩展到大语言模型驱动的闭环模式，支持单任务、多任务和跨物种解码器设计；系统还提供无需编写代码的交互式可视化软件。一条单命令流水线能把训练好的解码器编译到神经形态硬件上，在保持解码性能的同时把功耗降低30至50倍。该工作已在人类、猕猴和小鼠中跨越运动、视觉、语音、情感和听觉5种范式完成验证。该研究为预印本，尚未经同行评审。

GB/T 47023-2026《信息技术 脑机接口 参考架构》和 GB/T 47127-2026《信息技术 脑机接口 多模态数据格式》于2026年8月1日实施，是国内脑机接口领域首批基础通用标准。前者规定参考架构、用户视图与功能视图，后者规定多模态数据的总体结构、目录层次与文件命名规范。两项都是推荐性标准。