基础模型驱动的脑机接口编解码新范式

WU Xia, LI Tongtong, LI Ziyu, MA Xiaoqiang, LI Jinke,LI Qing,YAO Zhijun

Journal of Data Acquisition and Processing（2026）

School of Computer Science and Technology

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摘要

脑机接口(Brain-computer interface,BCI)通过建立大脑外部刺激与脑内神经活动之间的映射关系为理解大脑信息处理机制并实现人机智能交互提供了有效手段.近年来,基础模型在各项计算机视觉任务中取得了突破性进展,这也推动了BCI从依赖任务的专用模型迈向通用智能的新范式.本文首次综述了基础模型在BCI神经编码与解码中的最新研究进展,重点梳理了在自然刺激编解码、多模态脑表征学习及泛化性研究等方面的主要工作和研究脉络,分析了当前研究在样本规模、数据异质性、多模态融合及模型可解释性等方面所面临的挑战,最后展望了通用BCI的未来研究方向.本文旨在为构建面向复杂认知场景下的通用BCI模型提供系统性参考与研究启示.

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关键词

brain-computer interface(BCI),foundational models,neural encoding,neural decoding,generative artificial intelligence

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