文｜胡香赟
编辑｜海若镜
10月底，米哈游已撤出上海零唯一思科技有限公司（简称“零唯一思”）的股东名单。36氪获悉，近日，这家由上海交通大学教授吕宝粮创立的脑机接口企业，已完成重组，并获得来自交大菡源资产数百万元的独家注资。这笔资金将用于团队建设及脑电基础模型的研发。
零唯一思成立于2021年末，最初聚焦于情感脑机接口领域，探索脑电和眼动信号在抑郁、焦虑等情绪障碍客观评估中的应用，曾推出多模态情绪评估系统“情绪X光机”及脑电基础模型。
本次，公司联合创始人、总经理石立臣向36氪表示，未来将从情感脑机接口技术扩展至脑电基础模型和通用神经解码平台，采取底层技术研发与应用探索同步推进的策略。 石立臣是上海交通大学计算机学院博士，师从吕宝粮教授。他曾担任货拉拉技术总监、滴滴首席算法工程师、百度高级工程师，并有6年创业经历。
石立臣认为，这种拓展“是从具体应用向底层共性技术的延伸，并非更换赛道”。传统脑电解码算法中，特征表达和任务决策系统同时训练，只能使用任务相关的标注数据；数据标注成本高、数据规模和多样性受限，导致解码能力有限；此外，算法与设备、任务高度绑定，更换设备或场景时，往往需要重新采集数据和训练模型。“例如，从睡眠监测任务切换到情绪识别任务，或更换一款脑电采集设备，数据采集、标注、模型训练都需从头开始。”
在零唯一思团队看来，脑电基础模型或能提供一种解决方案。其核心思路是将脑电解码分为两个阶段。第一阶段通过自监督学习，在无标注数据上大规模学习脑电信号中的通用神经表征；第二阶段针对特定任务，用少量标注数据进行后训练，使模型在已有表征基础上形成决策能力。这种“预训练-后训练”的两阶段框架，借鉴了特征表达与决策系统解耦训练的思想，并适配到脑电这一特殊信号模态。
“预训练使用未标注数据，采集成本低得多，且规模越大、覆盖的设备和人群越多样，学到的神经表征就越丰富、越具泛化能力。”石立臣解释道：“后训练阶段只需学习决策边界，对标注数据的需求大幅减少。这意味着面对新用户、新设备或新应用，模型的适配成本和样本依赖都有望降低。”
这一逻辑可用移动通信产业类比。在智能手机出现前，功能机时代的硬件、操作系统和应用软件高度绑定，换设备意味着从头开发应用。但智能手机通过统一操作系统接口，实现硬件与应用的“适配”，从而催生移动互联网爆发。
零唯一思团队认为，脑机接口产业目前某种程度上仍处于“功能机阶段”。“因此，我们希望将神经解码能力从具体场景中抽离，变为可复用的底层能力，让不同设备都能低成本接入，也让应用开发者不必从零解决脑电算法问题。”
技术方面，团队现有储备主要来自吕宝粮团队关于脑电基础模型的前期研究。
首先是用于解决脑电信号通用表征问题的LaBraM模型，相关论文已在机器学习顶会ICLR2024发表。“LaBraM在脑电异常检测、情绪识别等多种任务上已取得一定成果，初步验证了通过大规模预训练建立可复用脑电基础模型的路径。”近期，团队还在推进脑电基础模型的规模化研究，基于近8万小时的多来源脑电数据开展预训练，进一步探索更大数据和模型规模下的跨任务泛化能力。
第二项工作NeuroLM则进一步探索多任务统一解码。它将连续脑电信号转换为类似语言token的序列表示，结合语言模型通过指令训练支持多种脑电任务。
“例如，传统模型可能需要分别开发情绪识别和脑电异常分类两套独立算法，我们在做NeuroLM时则尝试用一个统一模型，通过不同任务指令分别完成相应解码。这项研究使用了约2.5万小时的脑电数据，最大模型规模达17亿参数，其意义在于探索脑电解码能否从多个独立专用模型向统一多任务模型演进。”石立臣表示。
此外，吕宝粮团队今年还推出了一款名为CerebraGloss的智能系统，主要关注临床脑电图的专业理解和生成式分析。过去，临床医生阅读脑电图需结合经验观察复杂波形特征，而传统AI通常只能识别简单问题，如某段脑电是否异常。“CerebraGloss则尝试用视觉语言大模型分析脑电图，不仅能识别相关波形，还能用自然语言描述和回答问题，并支持多轮交互。”
石立臣介绍，这三项工作旨在“从不同方向探索脑电大模型的能力边界”。同时，零唯一思在推进下一代脑电基础模型的训练范式迭代，计划引入与脑电时间对齐的外部刺激、感知、认知、行为等多模态数据。
除模型层面的探索外，零唯一思团队也在不断积累数据集。目前，团队已积累超过10万小时的脑电数据，其中既有来自公开渠道的大规模数据，也有近万例自采数据。
商业化方面，石立臣表示，脑机接口的终极应用尚未收敛，零唯一思计划同步开展技术平台合作及应用探索。一方面持续提升脑电基础模型的解码能力和跨设备、跨应用的适配能力；另一方面，通过医疗、AI交互、具身智能等场景快速验证技术价值。“后续，我们将推出一款可用的脑机接口智能开发平台，以API、SDK或私有化部署形式向合作伙伴提供神经解码服务。”
投资人观点：
菡源资产投资副总监陈之弘表示：零唯一思从情感脑机接口向脑电基础模型的战略升级，精准把握了脑机接口产业从“专用工具”向“通用智能平台”的演进。团队具备扎实的脑机接口研究基础，又拥有多年创业及大厂技术负责人的实战经验，为公司注入产业化加速度，这是我们极为看重的变量。菡源资产将依托上海交通大学在脑科学、AI及临床医学的跨学科生态，在算法迭代、临床验证与产业资源对接等方面为零唯一思提供全方位赋能，推动其脑电通用解码平台加速落地。
在本次重组中，零唯一思的战略调整与行业趋势的关联性，类似于一场足球球队对比中不同战术体系的转型，强调从单一应用向通用平台的升级。