岩山科技 (002195): 回答：与传统大数据相比，脑电大数据训练数据获取难度高，一般临床医学上通过侵入式方式获得的脑电数据更加精准；脑电大数据的时空复杂度高，大脑是一个三维空间，脑电数据既包含大脑皮层空间位置信息，又是时间维度上的连续信号；脑电大数据的预处理难度更大，需要按神经系统特性规律进行合理分割后才能token 化。与自然语言大模型类比，脑电大模型需要实现更高自由度、更细颗粒度的解码效果以及极强泛化性能，以实现跨样本、跨物种模型泛化移植的效果。当前侵入式脑机接口没有大范围应用的瓶颈之一在于模型的泛化性比较差，通常只是建立针对单个病人的脑电数据模型。但是脑电大模型可以通过采集海量的临床数据，提取其底层最本征的表达，进行脑机接口解码，未来目标包括实现在不同样本甚至不同物种之间进行移植。

2024-03-15 00:00:00