近日由国内头部人工智能脑机接口科技公司 姬械机（Maschine Robot）推出了面向行业服务的通用脑机接口AI计算平台Mind++, 旨在通过标准化的脑机AI算法服务平台为各行业脑机应用提供标准化算法服务，从而打通脑机接口技术从实验室原型产品到规模化应用最后一步。
Mind++脑机AI计算平台
此前姬械机曾推出了搭载在其自主脑机品牌产品上的脑机梦境生成大模型Dreamer，脑机情感识别算法Lover，脑机音乐Musician，脑机控制Controller等不同交互方向的AI算法模型。除此之外还推出了面向行业服务的1-16通道不等的多款脑机接硬件脑机产品X-BCI系列和可集成的单元类型脑机接口产品U-BCI系列，以及发起了定向包含多类脑机交互任务的 Mind大规模脑机数据集项目。
X-BCI脑机硬件平台
U-BCI 脑机单元平台
Mind 脑机交互数据集
脑机接口产品在规模化应用过程中长期面临3大核心挑战：一是用于脑机AI算法训练数据稀缺性与多样性不足；二是用于脑机交互的AI算法模型不够成熟，鲁棒性不好；三是脑机AI 算法模型在不同设备、不同个体、不同场景间的泛化能力不足和严重受限。
“Mind++脑机AI算法服务平台”定位作为连接脑机接口设备与人工智能大规模、多模态、高通量脑机数据与规模化、工程化、高鲁棒性应用之间的桥梁，基于脑机交互数据集MIND、脑机运动操作数据集Action两大数据集项目所构建的海量、多源、标准化数据基座，并通过高效的AI算法架构（如自监督学习、迁移学习、Transformer等），使用经典的机器学习（Machine Learning）范式（如XGBoost、随机森林、支持向量机等）与前沿的深度学习（Deep Learning）架构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、图神经网络GNN及Transformer等）。训练并封装一系列具备高度泛化能力的脑机解码模型，并针对对脑机信号的低信噪比、高时序性、高维空间特性进行了深度优化，从而提供高鲁棒性与高泛化性的解码能力。
Mind++脑机AI算法服务平台模型主要包括：
01. 通用基础模型
探索性提供基于Transformer架构的自监督预训练模型（如Brain-MAE）。该模型在MIND及Action海量无标签数据上进行预训练，旨在学习脑电信号的通用表征。下游开发者仅需使用少量自有数据进行微调（Fine-tuning），即可快速适配特定下游任务，实现高效的迁移学习，解决“小数据、大模型”的训练难题。
02. 状态类模型
实时监测与评估用户的认知与生理状态。主要任务包括疲劳度监测、注意力水平评估、情绪（正/负性、效价）识别、清醒-睡眠状态分期、运动感知状态解码等。
03. 交互类模型
解码用户的主动交互意图，将其转化为明确的控制或通信指令。主要任务包括运动想象（MI，如左/右手、肢体运动）、听觉诱发解码、意念控制等。
04. 神经反馈类模型
建立特定大脑活动模式与外部刺激/反馈之间的关联，用于神经调控与康复训练。主要任务包括： 实时解码特定脑区/频段的活动并将其量化为反馈信号、解码多感官（视觉、听觉、触觉等）刺激所引发的大脑响应等。
05. 精神与神经类模型
辅助筛查、评估和监测精神健康状态及神经系统相关的生物反馈。主要任务包括： 昏迷等级、体感及痛觉、睡眠障碍、以及精神相关的健康识别等。
据悉其发展计划将秉承MIND生态“开放共享、协同演进”的理念，Mind++算法平台将同步推出一系列开源服务，以培育开发者社区、促进学术透明与技术迭代。
基线模型开源
开源算法平台中用于基准测试的经典算法及部分深度学习模型（如EEGNet, FBCSP-LDA）的标准化实现代码，促进社区对算法的理解、复现与改进。
数据预处理与适配库
开源用于处理MIND数据集及适配不同设备的预处理（滤波、伪迹去除、通道插值、重采样）工具库。
开发者文档与教程
提供详尽的API/SDK文档、入门教程、Jupyter Notebook示例，以及针对特定应用场景（如“如何用Mind++平台构建一个情绪反馈系统”）的最佳实践指南。
同时该平台未来将会向全球的BCI科研机构、开发者及企业提供标准化的算法接口（API）、软件开发工具包（SDK）及预训练模型，极大降低BCI应用的开发门槛，赋能并加速从实验室研究到真实场景应用的“最后一公里”转化。
