米哈游退出零唯一思，交大菡源资产数百万元独家投资接手

10月底，上海零唯一思科技有限公司（下称“零唯一思”）的股东名单里已经没有了米哈游。36氪获悉，这家由上海交通大学教授吕宝粮创办的脑机接口公司近日正式完成重组，并拿到交大菡源资产数百万元的独家投资。按计划，这笔钱会投向团队组建和脑电基础模型研发。

零唯一思成立于2021年底。公司起步时选的是情感脑机接口方向，围绕脑电、眼动信号在抑郁、焦虑等情绪障碍客观评估中的用法做探索，后来推出过多模态情绪评估系统“情绪X光机”以及脑电基础模型。

公司联合创始人、总经理石立臣告诉36氪，接下来业务会从情感脑机接口延伸到脑电基础模型和通用神经解码平台，底层技术研发与应用探索两条线同时推进。石立臣是上海交通大学计算机学院博士，师从吕宝粮教授，此前担任过货拉拉技术总监、滴滴首席算法工程师、百度高级工程师，创业经历有6年。

在石立臣看来，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”。他解释，传统脑电解码算法把特征表达和任务决策系统放在一起训练，只能使用与任务相关的标注数据；标注成本高，数据规模和多样性都受限制，解码能力也就有限。算法还与设备、任务高度绑定，换个设备或换个场景，往往就得重新采集数据、训练模型。“例如，从睡眠监测任务，变更为情绪识别任务，或者换一款脑电采集设备，数据采集、标注、模型训练都要从头开始。”

零唯一思团队给出的思路是脑电基础模型。具体做法是把脑电解码拆成两段：第一阶段用自监督学习，在无需标注的数据上大规模学习脑电信号里的通用神经表征；第二阶段针对特定任务，拿少量标注数据做后训练，让模型在已有表征上形成决策能力。这套“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想法，再适配到脑电这种特殊信号模态上。

石立臣解释说，预训练吃的是未标注数据，这类数据采集起来便宜不少；规模一上去，覆盖的设备和人群越杂，模型学到的神经表征就越丰富，泛化能力也越强。他接着说，到了后训练阶段，只需把决策边界学会，需要的标注数据自然少了很多。这带来的结果是，遇上新用户、新设备或者新应用，模型的适配成本和样本依赖都有望降下来。

这个逻辑可以拿移动通信产业来类比。智能手机出现之前，功能机时代的硬件、操作系统和应用软件绑得很紧，换设备就意味着从头开发应用。智能手机则通过统一操作系统接口，让硬件与应用实现“适配”，移动互联网的爆发由此而来。

在零唯一思团队看来，眼下的脑机接口产业有点像当年的“功能机阶段”。“因此，我们想把神经解码能力从具体场景里抽出来，做成能反复使用的底层能力，让各类设备都能低成本接进来，也让应用开发者不用再从零去啃脑电算法。”

技术储备方面，团队现有的积累主要来自吕宝粮团队此前关于脑电基础模型的研究。

解决脑电信号通用表征问题的LaBraM模型，相关论文已经登上机器学习顶会ICLR2024。团队表示，LaBraM在脑电异常检测、情绪识别等多种任务上都拿到了一些结果，初步说明走大规模预训练这条路，可以建起可复用的脑电基础模型。最近他们还在把脑电基础模型往更大规模推，用近8万小时、来自多种来源的脑电数据做预训练，继续摸清数据和模型规模再往上走时，跨任务泛化能做到什么程度。

第二项工作NeuroLM则把目光投向多任务统一解码。它把连续的脑电信号转成类似语言token的序列表示，再结合语言模型，通过指令训练支持多种脑电任务。

石立臣举了个例子：“按传统做法，情绪识别和脑电异常分类可能得各开发一套算法。我们做NeuroLM时换了个思路，用一个统一模型，靠不同的任务指令分别完成对应解码。”他提到，这项研究用了约2.5万小时的脑电数据，最大模型规模做到17亿参数，意义在于看看脑电解码能不能从多个各自独立的专用模型，走向统一的多任务模型。

另外，吕宝粮团队今年推出了一款叫CerebraGloss的智能系统，重点在临床脑电图的专业理解和生成式分析。过去临床医生读脑电图，要靠经验观察复杂的波形特征，传统AI通常只能识别简单问题，比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，还能够用自然语言描述和回答问题，并支持多轮交互。”

石立臣介绍，这三项工作意在“从不同方向探索脑电大模型的能力边界”。与此同时，零唯一思正在推进下一代脑电基础模型训练范式的迭代，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。

模型之外，零唯一思团队也在攒自己的数据集。目前团队积累的脑电数据已超过10万小时，既有公开渠道的大规模数据，也有近万例自采数据。

商业化上，石立臣表示脑机接口的终极应用尚未收敛，零唯一思打算技术平台合作与应用探索同步做。一头继续提升脑电基础模型的解码能力，以及跨设备、跨应用的适配能力；另一头通过医疗、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或私有化部署的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转向脑电基础模型，这一步战略升级踩准了脑机接口产业从“专用工具”迈向“通用智能平台”的节奏。团队在脑机接口领域的研究底子打得扎实，又有多年创业经历和大厂技术负责人的实战经验，给公司注入产业化加速度，这是菡源资产极为看重的变量。菡源资产会借上海交通大学在脑科学、AI及临床医学上的跨学科生态，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。