作者丨流光

编辑丨关雎

图源丨瓦博科技

人能否仅凭神经活动信号，无需言语或触控即可操控机器？这是脑机接口（BCI）致力实现的终极交互形态。然而，当前无论是侵入式还是非侵入式技术，均难以直接解码任意大脑意图，且多需针对特定用户进行独立训练。

瓦博科技创始人兼CEO张星智指出，阻碍脑机接口规模化应用的核心瓶颈在于“跨被试问题”，即模型能否将从单一用户习得的规律迁移至其他用户，实现真正的通用泛化。

瓦博科技创始人兼CEO在DEMO CHINA现场路演

张星智本科毕业于天津大学计算机系，后获清华大学工程管理硕士及创新领军工程博士学位，曾在SAP、联想、腾讯等企业深耕人机交互与人工智能领域。不同于纯硬件厂商，瓦博科技以模型为核心，通过柔性干电极等终端采集真实场景下的神经信号，训练神经意图模型（NIM）。该模型融合脑电（EEG）、肌电（EMG）、行为及视觉等多模态数据，识别用户目标、动作倾向及确认、纠错等意图，转化为标准化机器指令。

为支撑模型迭代，瓦博科技构建了神经意图数据平台（NIDP），打通从数据采集、处理、训练到端侧推理及设备控制的全链路。基于此框架，公司开发了灵犀、灵梦、灵动三款消费级终端，兼具数据供给功能，其中两款预计于2027年登陆海外市场。

成立以来，瓦博科技已完成三轮融资，投资方涵盖祥峰投资、洪泰基金、惠丰达创投、策源资本及未来产业基金等。目前，公司通过与研学机构、文旅项目及地方政府合作，开展线下体验业务，在获取C端用户授权数据的同时实现商业回款，初步形成“数据-模型”闭环。未来，其技术能力有望拓展至具身智能、机器人及航天等领域。

在2026（第二十届）DEMO CHINA大会上，瓦博科技获评“2026 DEMO CHINA创新之星”，并入选创业邦“2026年度值得关注的创新力量20强”。以下为创业邦与张星智的深度对话实录。

攒够30年生活费后开始创业

创业邦：您在人机交互、空间计算及工业互联网领域均有深厚积累，为何最终选择脑机接口作为创业方向？

张星智：这源于我的初心。2010年大二时，我便跟随973首席科学家研究“无声语音”（Silent Speech），即在无发声状态下识别发音意图。这一极具挑战性的课题让我对大脑构造和神经信号解析产生浓厚兴趣。

电影《阿凡达1》对我触动极大，其中主角通过神经连接控制阿凡达并获得感官反馈的情节，展示了脑机接口双向交互的可能：既读出意图控制外部设备，又通过刺激神经系统提供感觉反馈。此后在SAP、联想和腾讯的工作经历中，我也一直探索技术改善人机交互的路径。

去年12月，在积蓄了足够维持30年生活的费用后，我决定All in创业，旨在将神经意图模型产业化，探索“脑控万物”及实现“国产阿凡达”的可能性。

创业邦：是否有过对创业失败的担忧？退路何在？

张星智：我并非传统的高校教授型或明星创业者，而是直接“裸辞”All in。初期公司甚至被视为“一人公司”，许多技术研究出于本心。我信奉“背水一战”，在没有退路时坚定前行，同时确保公司生存底线。这种理念也吸引了天使投资人全职加入团队。

创业邦：哪些技术进展让您认为此时是创业良机？

张星智：尽管声、光、电、磁等基础领域未出现指数级突破，但从工程化视角看，AI for Science、海量数据采集、材料学、芯片设计及噪声理解能力均在提升。当这些要素结合形成完整工程闭环时，创业时机便已成熟。此外，国家“十五五”规划将脑机接口纳入布局，成都等地出台专项支持政策，加之拥有共同理想的团队加持，技术、团队与政策条件均已具备。

创业邦：为何现阶段优先切入消费级而非医疗级市场？

张星智：我们要打造的是BrainGPT（神经意图模型）。类比GPT的发展，模型能力提升依赖参数规模与训练数据。要训练通用模型，需获取跨越不同人群、人种的巨量脑电数据。只有将硬件低成本化、消费级化，让更多用户使用，才能在获得授权的前提下回流数据，迭代模型。此外，消费级应用能拓宽潜在场景，加速技术普及。

脑机接口如何摆脱“一人一模型”

创业邦：请详细介绍神经意图模型（NIM）的技术思路及进展。

张星智：NIM以物理先验为基础，借鉴Transformer架构，通过海量数据积累提升能力。目前终端侧部署的模型约10亿参数。以产品“灵犀”为例，用户仅需佩戴单电极即可尝试控制无人机等设备，无需使用科研级32导或64导脑电帽。测试显示，在九分类操作任务中，500次操作失误11次，响应时间控制在800毫秒以内。

创业邦：如何验证模型在真实场景中的稳定性？

张星智：演示虽展示真实设备运行，但核心难题在于“跨被试”。单人数据训练的模型难以直接适配他人。此外，产业化面临成本高、佩戴不便（需导电膏）、校准繁琐及环境噪声干扰等挑战。例如，我们曾发现室外空调压缩机启停产生的脉冲干扰影响信号。因此，模型必须在真实环境中适应不同用户及噪声规律，实现即戴即用。

创业邦：如何定义模型的泛化能力？

张星智：指标并非唯一标准，关键在于用户能否真正使用。若不同用户佩戴同一设备，经简短指导后即可被模型准确识别指令，即实现了跨被试泛化。这是我们的最终目标。

创业邦：三款终端产品（灵犀、灵梦、灵动）的定位及布局逻辑是什么？

张星智：

• 灵犀：侧重通过脑电信号控制物理世界。单电极即可控制智能家居、无人机集群、人形机器人等。开放SDK及操作系统，预集成米家、鸿蒙智家及Amazon IoT接口，并探索与AR眼镜联动。
• 灵梦：聚焦情绪监测与认知评估。第一阶段用于冥想、专注力训练及游戏化反馈（如ChinaJoy上的情绪作画）。远期探索基于迷走神经刺激的闭环神经调控及睡眠应用。
• 灵动：基于肌电信号。通过手腕8通道设备监测手部动作（如半握、比心），探索隔空写字及应力识别，无需触控屏幕。

三款终端兼具具身智能数据采集功能，通过对齐脑电、肌电及视觉信息的时间戳，辅助模型训练，降低外部数据采购成本。

创业邦：如何选择目标用户与应用场景？

张星智：我们优先夯实底层能力，通过视频展示吸引客户。目前已有整车厂接洽智能座舱集成需求。我们主张将产品做成独立能力模块，由客户探索应用场景。若情绪作画等模式形成成熟商业模式，即可标准化输出给文旅等机构，实现商业回款与数据采集的双赢。

创业邦：如何处理脑电数据的隐私问题？

张星智：现有技术远未达到读取复杂隐私想法的程度。NIM由8个子任务模型组成（情绪、控制意图、静默语音等），仅采集与特定任务相关的信号。我们在采集前明确告知用途，用户拥有完全的选择权，不会强制采集。

创业邦：如何判断功能开发的必要性？

张星智：我们不凭空想象需求，而是基于真实订单、用户需求或对模型迭代的价值进行权重分析。正如王兴兴所言，客户需求驱动产品研发。我们先解决用户实际问题，而非强行推销技术。

创业邦：哪些需求值得优先落地？

张星智：我们坚定非侵入式路线，中长期不以严肃医疗为主。情绪价值、健康关注、专注力提升及大脑训练是当前极具吸引力的消费场景。例如“情绪作画”虽非刚需，但能提供独特的情绪价值，类似泡泡玛特带来的心理满足感。

先让产品产生价值，再谈模型规模化

创业邦：瓦博科技未来的商业模式是怎样的？

张星智：商业模式随阶段演进：

• 现阶段：以B端为主，通过线下体验、研学、文旅及政府合作提供服务，同时开展工业、教育、康养及智能座舱合作。
• 短期（2027年）：灵犀和灵动计划参加CES，并通过Kickstarter众筹开拓海外消费市场。
• 中期：随着海外市场拓展，C端比重逐步提升。
• 长期：若积累足够数据训练出强泛化基础模型，将向B端输出模型能力，并探索脑电、肌电、视觉与具身智能的深度融合。

创业邦：您如何定义瓦博科技？

张星智：瓦博科技是一家脑机接口领域的人工智能公司。核心产品是神经意图模型，终端硬件围绕模型开发。脑机接口是多学科交叉的工程闭环，需材料、电子、神经工程及AI共同协作。我以马斯克和黄仁勋为偶像，坚信工程化与创新的力量，即便当下看似遥远，未来终可实现。

创业邦：行业走向大规模应用还需跨过哪些门槛？

张星智：产业发展与资本认可存在错位。我更关注技术何时真正融入日常生活。我们通过“体验价值-授权采集-模型迭代”形成造血闭环，不单纯依赖资本。无论资本寒冬与否，产业化与技术突破才是生存根本。

创业邦：希望瓦博科技在未来产业中扮演什么角色？

张星智：我们希望成为连接人类意图与智能设备的模型和接口平台。通过具体任务积累能力，待模型成熟后，赋能更多终端与应用伙伴。依靠资本、产业伙伴及真实业务的共同支持，让每一次交付都为后续研发提供资源与反馈。