会议主题
脑机接口与具身智能赋能人-机-环工程：机遇与挑战
分论坛3：脑机接口与类脑计算
北京理工大学机械与车辆学院副教授、硕士生导师。主要研究领域包括脑机接口、神经编解码等。先后在美国Wadsworth Center和加州大学伯克利分校作访问学者，在牛津大学进行教师发展项目研学。主持和参与国家自然基金、军科委科技创新项目、GF基础科研、企业课题等。曾获中国仿真学会科学技术奖二等奖、北京市教学成果奖二等奖等。在国际著名期刊IEEE TNSRE、IEEE TSMCS、ESWA、JNE等发表论文，出版学术专著和教材3部，获工信部工程硕博士精品教材。指导学生获挑战杯全国总决赛银奖，挑战杯北京赛区特等奖，中国国际大学生创新创业大赛北京赛区二等奖等。
费炜杰 论坛主席
FORUM CHAIRMAN
北京理工大学机械与车辆学院副教授、博士生导师，新加坡南洋理工大学脑计算研究中心Research Fellow。主要研究领域包括自然场景下的脑机接口、脑机混合智能控制的理论与方法等。担任中国人类工效学学会人机工程专委会委员。入选国家级人才计划，脑机接口产业联盟“青百荟”青年学者。担任2022和2023 HPMA国际会议大会分会联合主席，2024和2025 IEEE ICUS国际会议专题联合主席。作为项目负责人主持国家自然科学基金等项目3项，作为科研骨干参与军科委科技创新项目、GF基础科研等国家级科研项目10余项，项目入选“2030 未来产业创新任务-脑机接口揭榜挂帅”榜单，成果入选“2023 世界机器人大赛十大技术创新成果”。 曾获北京市自然科学奖二等奖（排三）、中国仿真学会自然科学奖二等奖（排二）等。在包括国际著名期刊IEEE TBME、IEEE TNSRE、IEEE TITS、ESWA等发表论文20余篇，论文入选世界机器人大赛一等奖、IEEE国际会议最佳论文等。出版学术专著1部，获授权国家发明专利12项，获授权软件著作权4项。指导学生获中国国际大学生创新大赛金奖、铜奖，挑战杯全国总决赛银奖等。
王佳蓉 论坛主席
现任北京理工大学机械与车辆学院机电系统与装备所助理研究员、新加坡南洋理工大学脑计算研究中心research fellow。主要研究方向包括脑机接口、智能人机交互。第一作者在IEEE TBME, TSMCS, TNSRE, JBHI等发表论文多篇，获2024年北京市优秀毕业生、北京理工大学优秀博士学位论文。2024年入选国家级人才计划。2025年获北京市自然科学奖二等奖、2024年获中国仿真学会自然科学二等奖。
赵 莎 报告嘉宾一
报告题目：脑机接口与大模型
浙江大学计算机学院/脑机智能全国重点实验室研究员，博士生导师。CCF普适计算专委副秘书长，ACM 杭州分会主席团成员。研究方向为脑机接口、人工智能，聚焦无创脑状态解码与调控、脑机接口基座大模型等研究。发表高水平论文60余篇，获最佳论文/封面文章共计6次，包括ACM UbiComp最佳论文奖 (CCF A，一作，国内首篇)，IEEE JBHI封面论文。获2022年ACM分会新星奖，入选百度学术发布的2023年度AI华人女性青年学者榜(全球共有80名华人女性入选)。主持国自然面上、青年项目、浙江省尖兵科技计划、浙江省自然重点、科技创新2030-“脑科学与类脑研究”重大项目子课题等10余个项目。担任ICLR，NeurIPS，ICML等会议程序委员会委员，以及TCDS、TNSRE、JBHI等国际顶级期刊的审稿人。
报告简介：近年来，以大语言模型为代表的基础模型技术范式取得了革命性突破，其“预训练+微调”的通用能力构建路径为脑机接口领域带来了深刻启示。传统BCI系统针对特定任务、个体或中心进行定制，存在泛化能力差、交互范式僵化等瓶颈。受此启发，我们致力于构建无创脑机接口大模型，并探索脑机接口智能体，以期实现更通用、自然、高效的脑机智能交互。本报告将系统介绍我们在这两个方向的初步探索与实践进展，并剖析当前面临的核心难点与未来发展的关键挑战。
梁旭 报告嘉宾二
报告题目：面向训练模式灵巧切换的下肢康复机器人交互控制
北京交通大学自动化与智能学院副教授、博士生导师，北京市科技新星、中国指挥与控制学会年度先进工作者。国家自然科学基金通讯评审专家，北京市科委、中关村管委会科技项目评审专家，《Biomimetic Intelligence and Robotics》期刊优秀青年编委，中国工程院院刊《Frontiers of Engineering Management》特约通讯专家，中国指挥与控制学会智能可穿戴技术专业委员会副总干事，中国自动化学会共融机器人、中国计算机学会智能机器人等专委会委员。主要从事医疗康复机器人、骨科手术机器人、人机交互、具身智能等方面的研究。获得国家自然科学基金面上、青年、北京市自然科学基金等项目经费资助，相关研究成果在IEEE T-Mech，IEEE THMS，自动化学报，机械工程学报等国内外期刊及学术会议上发表论文40余篇，申请/授权发明专利20余项。
报告简介：近年来，由脑卒中、脊髓损伤等因素引发的运动障碍患者人数迅速增长，患者对康复训练的需求急剧上升。下肢康复机器人作为一种新型康复训练手段，可以有效节省康复医疗资源、提高康复效率，受到了社会的广泛关注和认可。如何实现对人体下肢运动意图的精准识别，并为患者提供舒适自然的康复训练环境，对提高康复训练效率和提升康复效果至关重要。本报告将重点对运动意图识别、模式自适应控制等关键技术进行简要介绍。
盛天成 报告嘉宾三
报告题目：植入式脑机接口技术与产业分析
清华大学博士，现为中国信息通信研究院脑机接口产业研究员。主要研究方向为植入式电极、脑机接口芯片、脑机接口产业与政策等。参与国家重点研发、颠覆性技术创新重点专项、国家自然科学基金等多个项目，发表SCI论文多篇，申请发明专利多项。
报告简介：当前，全球植入式脑机接口产业正处于快速迭代、加速突破的关键发展期，本报告立足全球视野，聚焦植入式脑机接口领域，梳理行业发展背景与整体态势，从政策支持、技术研发、融资环境、产业布局等角度，分析全球及国内该领域的最新发展动态、核心突破、现存瓶颈与未来趋势，助力把握行业发展机遇。
张高燕 报告嘉宾四
报告题目：面向语用意图识别的多阶段脑机协同方法研究
天津大学人工智能学院英才副教授，博导。长期从事人工智能与脑科学的交叉领域研究，涵盖脑认知机制解析、脑机接口编解码、脑机智能增强、脑启发智能、脑疾病诊断监测等，服务脑机接口、具身智能、类脑智能等国家重点支持前沿方向。入选天津市131创新型人才培养工程，脑机接口产业联盟“青百荟”，天津大学“北洋学者-青年骨干教师”计划。主持国家级纵向科研项目4项，横向2项，参与国家973计划，国家重点研发等多项。在领域重要期刊和会议上发表论文80余篇。研究成果获得陕西省高等学校科学研究优秀成果二等奖。
报告简介：语用意图识别是实现人机深层交互的关键，旨在理解言语背后的隐含动机与言外之意。然而，仅依赖文本、语音等外显模态，在面对含混表达、语境缺失及个体差异时，往往难以准确刻画人类复杂的认知过程，从而产生歧义。为此，本研究提出脑机协同策略，通过引入脑电模态为意图识别提供更接近人类认知机制的内隐证据，以提升语用意图判别的精细度与鲁棒性。我们构建了中文语用意图识别脑电数据集，并揭示意图判别的时空动态神经表征；提出了一种语音-脑电多阶段脑机协同算法框架，通过多模态特征对齐与自适应协作机制，显著提升了对语用意图的识别精度；针对实际应用中脑电设备佩戴受限的痛点，提出基于脑电特权学习的“人不在环路”识别方案。相关成果为类脑语音意图识别提供了新思路，对提升人机交互的自然性和拟人性具有重要意义。
张经纬 报告嘉宾五
报告题目：Learning Robust Representations of Tonic-Clonic Seizures with a Co-Learning Cyclic Transformer
比利时荷语鲁汶大学博士，师从 Maarten De Vos 教授、毕路拯教授，现为大连海事大学人工智能学院专任教师、硕士生导师。主要研究方向为多模态时序建模、癫痫脑电分析及物理约束建模，聚焦于人工智能与脑科学交叉、智能健康领域的理论方法与应用研究。近年来参与多项国家自然科学基金项目、比利时自然科学基金项目及欧洲EIT项目，受邀担任npj Wireless Technology（Nature 系列期刊）、IEEE JBHI、Neural Networks等国际权威期刊审稿人，在IEEE JBHI、IEEE TNSRE、Journal of Neural Engineering等国内外权威期刊及学术会议上发表论文十余篇，相关成果获中国国际大学生创新大赛博士研究生组金奖。
报告简介：本次汇报以基于多模态生理信号的癫痫发作检测为应用场景，重点围绕协同学习（co-learning）思想展开研究工作。针对可穿戴监测中存在的模态缺失、传感器故障等实际难题，突破传统多模态被动融合思路，提出循环 Transformer 架构，通过模态间相互翻译与信号循环重构，让不同生理信号在表征学习过程中主动相互强化、相互监督，实现鲁棒的特征表示学习。该架构在训练阶段利用多模态数据，而在实际部署推理时仅依赖单模态即可完成高可靠检测。实验结果验证了该协同学习框架的优越性，在仅使用EEG信号推理的条件下仍实现100% 检测灵敏度、每24小时仅0.8次误报、F1-Score高达44.2%，显著优于传统多模态融合模型，为面向真实场景的生物医学多模态系统提供了更鲁棒、更易部署的实现路径。
史健廷 报告嘉宾六
报告题目：面向鲁棒声目标检测的神经解剖学引导脑机混合智能方法
北京理工大学机械与车辆学院2023级博士生，主要研究方向为视听觉脑机接口、多模态智能感知等领域。入选博士青培工程，获博士生国家奖学金，获世界机器人大赛特等奖；以负责人身份获“互联网+”大赛全国金奖、“京彩大创”一等奖等。申请国家发明专利5项（已授权3项）、获授权软件著作权2项。六篇论文发表于中科院一区TOP期刊，包括CBS、IEEE TNSRE、IEEE JBHI、ESWA等。获得“北京市优秀毕业生”、“北京理工大学追光·领军学生表彰”、“北京理工大学优秀研究生干部”、“北京理工大学优秀学生”等荣誉称号。获中国仿真学会自然科学奖二等奖、获得特等硕士学业奖学金、SMC奖学金、华瑞世纪奖学金、一等法士特齿轮奖学金、一等人民奖学金等。
报告简介：针对现有声音目标检测方法在低信噪比或新类别下鲁棒性与泛化性不足的问题，提出一种神经-声学融合的脑机混合智能新范式。核心是构建一个结合神经科学先验的Tri-SDANet网络，专门解码听觉相关脑电信号，并设计一种自适应融合策略，在自动检测模型置信度低时引入稳健的神经解码结果。实验表明，该系统在流式检测中实现了高召回率与低假正率，有效融合了自动检测对已知目标的高效性与脑机接口对未知目标的强泛化能力，为复杂场景下的鲁棒检测提供了创新解决方案。
刘东旭 报告嘉宾七
报告题目：融合Ogden本构约束的人手-物体接触力学场快速估计方法
北京理工大学机械与车辆学院机械工程在读博士生。他的研究领域涉及脑机接口、仿生感知、生物力学以及类脑计算等。
报告简介：在人手与物体接触过程中，皮肤会发生弹性形变，并由此形成复杂的局部应力场与应变场。这些精细力学信息是表征外界接触状态、揭示皮肤内部机械触觉感受器神经响应以及开展触觉外周神经信号编码的重要基础。然而，传统有限元方法虽然能够高精度求解接触过程中的应力场与应变场分布，但其存在计算代价高、求解效率低的问题，难以满足快速预测与在线分析的需求。针对上述问题，本研究提出一种基于物理信息约束的有限元代理神经网络模型，用于快速估计人手-物体接触过程中的局部应力场与应变场。该研究旨在为人手接触精细力学场的高效重建提供一种融合数据驱动与物理约束的新方法，并为触觉感知建模与稳定抓握分析提供实时力学输入。
杨瑞 报告嘉宾八
报告题目：EEGUnity：面向大规模脑电模型与具身智能的跨平台数据统一框架
西交利物浦大学智能工程学院智能科学系副教授、博士生导师，担任智能控制与优化校级研究中心主任、苏州市人工智能创新应用实验室副主任，入选江苏省 “双创计划” 与江苏高校 “青蓝工程”，2008年和2013年于新加坡国立大学获学士与博士学位，研究方向聚焦迁移学习、深度学习、故障诊断、脑机接口与人机交互，发表学术论文160余篇，其中IEEE汇刊论文20余篇，同时担任《神经计算》等期刊副主编。
报告简介：随着脑机接口与具身智能技术的飞速发展，人机环工程研究正迎来前所未有的机遇。脑电图（EEG）作为一种高时间分辨率的神经成像技术，在解析人体状态、认知负荷、情绪变化及运动意图等方面发挥着核心作用，为构建以人为中心的智能系统提供了关键的生理数据支撑。然而，EEG数据的复杂性，比如采集设备多样、实验范式各异、数据格式不统一、元数据标注错误等异构性问题，严重制约了多源数据的高效整合与大规模分析，成为当前脑机接口与具身智能赋能下人机环工程研究深化的重要瓶颈。
黄梦婕 报告嘉宾九
报告题目：运动想象脑机接口与虚拟现实融合智能系统：用户体验设计框架研究
现为西交利物浦大学工业设计系副教授、博士生导师、体验与交互实验室负责人。本科毕业于四川大学，博士毕业于新加坡国立大学，入选江苏省双创计划、江苏省青蓝工程，英国特许设计师协会隶属会士，获苏州市人工智能学会二等奖。近年来围绕人机交互与智能系统设计领域开展研究工作，主持多项国家、省、市级纵向科研基金项目，谷歌学术被引超2900余次，近5年在脑机接口和虚拟现实方向发表国际学术期刊和会议文章80余篇，其中2篇入选ESI热点论文或高被引论文。
报告简介：运动想象脑机接口（MIBCI）与虚拟现实（VR）的融合构成了一种新兴人机交互范式。该融合系统通过解码用户在运动想象时产生的脑电信号，将其转化为虚拟环境中的控制指令，使用户能够凭借意念直接与虚拟世界进行交互, 展现出在多个领域的广阔应用前景，例如在医疗康复领域为运动功能障碍患者提供突破性的康复路径，以及在智能制造领域为数字孪生工厂或危险作业场景中的无接触操控提供全新可能。然而，当前系统研究主要聚焦于信号解码算法优化，尚缺乏从用户体验视角出发的系统性设计。为此，本研究搭建了融合在线MIBCI-VR系统，通过用户实验与主客观相结合的评价方法，系统地研究了多类交互任务中的用户表现与体验。基于研究结果，提出了一套设计框架，旨在提升未来MIBCI-VR应用的任务适配性、反馈透明性与用户学习支持。
黄涌 报告嘉宾十
报告题目：面向群体脑机接口的高集成度多模态同步机制与多层级融合评测
复旦大学微电子学院博士后，生物医学工程专业博士，澳门大学访问学者，中科院硕士。科协青年托举人才；入选“福布斯中国30位30岁以下精英榜”；雏鹰人才；广东省优秀青年科研人才；五四青年奖章提名奖等；荣获北京市优秀项目等。在脑机接口领域连续深耕15年，积累了丰富的经验。近年研究成果发表于Advanced Materials、Cognitive Neurodynamics、IEEE BIOCAS等期刊，曾主持或参与多项基金项目。在可穿戴群体同步脑电图系统、康复系统（获得国家医疗器械认证）、可穿戴标准等方面取得了突出成就和贡献。担任IEEE JBHI，IEEE TCDS期刊审稿人，中国生物材料学会脑机接口专委会委员等。著有《基于人工智能的脑机接口》《生成式人工智能AIGC与多模态技术应用实践指南》书籍。
报告简介：背景与目的：针对异构多模态群体脑机接口同步难、评测不清等瓶颈，构建高集成多模态同步系统与多层融合框架，提升协同效能。方法：提出毫秒级硬件同步路线；建立信号、特征、决策三级融合模型；基于14人SSVEP数据集按规模与时长动态评测。结果：同步误差<1ms；融合准确率优于单人基线(57.14%升至75.85%)；揭示规模递减规律，确立4-6人为最佳规模(准确率>89%)。结论：创新同步与动态融合机制，突破评测壁垒，为群体协同提供支撑。
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时间：2026年05月08日-05月09日
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公司简介
北京恒挚科技有限公司（以下简称“恒挚科技”），是专注前沿科技的创新型高新技术企业，深耕脑科学、神经管理、人因工程、生物力学、拟态环境及XR仿真现实等多学科交叉领域。公司构建“研发-生产-销售-技术服务”一体化运营体系，可提供一站式、高质量定制化科技解决方案；凭借持续创新能力，累计获得多项发明专利、软件著作权及注册商标，入选“国家高新技术企业”名单，并参与国家标准与团体标准编制。
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