在“天天象棋杯”中国象棋协会年终总决赛的现场，一场特殊的对弈吸引了全场目光。对阵双方分别是象棋特级大师孟辰与脑瘫棋手韩彬彬。与过往不同的是，韩彬彬此次并未依靠身体前倾触碰屏幕，而是头戴轻便的非侵入式脑机设备，仅凭“意念”操控棋子。这场跨越生理障碍的博弈，不仅成为全球首次残障人士在真实职业竞技场景中应用非侵入式脑机接口技术的成功案例，更标志着相关技术从实验室走向实用化的重要突破。
韩彬彬在赛后分享感受时表示：“这是我第一次不用鼻子下棋，还能与偶像面对面较量。思维仿佛直接连接了棋盘，像多了一双无形的手，让我能更纯粹地享受象棋的乐趣。”从依赖“鼻尖触控”到实现“意念操控”，脑机技术的介入为他打开了全新的表达方式。这一突破的背后，是岩思类脑自主研发的50亿参数“脑电大模型”提供的核心技术支撑。该模型通过数据、算法与应用的闭环系统，突破了非侵入式技术长期面临的性能瓶颈。
在脑机接口领域，“侵入式”与“非侵入式”的技术路线长期存在争议。侵入式设备因电极直接植入皮层，信号质量高，但需承担手术风险与伦理争议；非侵入式设备虽安全易用，却因信号微弱、信噪比低，此前多被视为“实验工具”。岩思类脑的首要突破源于对高质量数据源的掌控。通过与上海市科委、国家神经疾病医学中心（华山医院）等机构合作，团队获取了国内领先的临床科研数据样本。这些侵入式数据作为“黄金语料”，显著提升了脑机接口解码算法的精准度与鲁棒性，为技术落地奠定了基础。
岩思类脑首席科学家李孟指出，非侵入式技术的性能飞跃需“向下兼容”侵入式的高精度逻辑。团队通过海量临床数据反哺，确保大模型从源头训练的数据精准可靠。这种“由内而外”的数据战略，使模型能深入理解大脑信号的本质规律。例如，在算法层面，团队摒弃了传统针对简单指令的“硬解码”方式，转而训练具备50亿参数的脑电大模型。该模型通过深度学习大脑神经信号的通用表达模式，实现了对“意图语言”的理解。其“小样本微调范式”更突破了泛化性难题——同一预训练模型经少量数据微调后，即可适配动作游戏、策略类游戏乃至辅助生活等多样化场景，新用户训练时间从数月缩短至极短周期。
比赛间隙，岩思类脑展示了脑电大模型的多领域应用潜力。工作人员演示了仅凭脑机接口操控动作游戏《黑神话：悟空》的场景：通过视觉反应与大脑信号的关联，玩家能以意念完成击打、躲避等复杂操作，流畅度堪比传统鼠标键盘控制。据李孟介绍，该模型已在医疗辅助、交互娱乐、辅助生活及智能家居等领域展开实践：在医疗场景中，可支持癫痫预警、麻醉状态监测等脑疾病筛查；在娱乐领域，以97%的精度与低于60毫秒的刷新率实现大型游戏操控，自由度超过10个；在生活辅助方面，远程脑控机械狗等技术为行动不便者提供了新可能；智能家居场景中，非侵入式脑机设备甚至可替代传统钥匙功能。
随着应用场景的拓展，脑电大模型通过正向数据反馈持续优化算法，形成数据、算法、应用的正向循环。李孟观察到，非侵入式技术的性能上限正被不断推高。在部分需要高实时性与稳定性的任务中，其表现已可比肩甚至超越侵入式案例。例如，此次公开赛验证了非侵入式脑机接口在真实职业竞技场景中的工程可行性，为技术普及提供了关键案例。李孟认为，未来更多原本依赖侵入式技术的场景将被非侵入式方案替代，安全、便捷的技术特性将使其成为主流选择。
目前，岩思类脑的脑电大模型聚焦于“辅助”与“重建”两大方向：通过非侵入式设备增强人机交互体验、进行脑健康管理，并为运动或语言功能障碍群体重建能力。据团队透露，近期将发布新款消费级硬件设备，进一步推动技术普惠化。随着技术逐步融入产业与生活，一场以通用化脑电大模型为基座的人机交互革命正在展开，其目标不仅是突破生理限制，更在于构建一个更包容、平等的数字未来。
