熵基科技发布《BrainScape》研究论文，探索脑机接口场景下的数据安全与协同计算架构
熵基科技发布《BrainScape》研究论文，探索脑机接口场景下的数据安全与协同计算架构
近期，熵基科技宣布，其全资子公司熵云脑机的研究成果《BrainScape: Research on Sovereign Cloud Architecture of Brain-Computer Interface Based on Distributed Weight Merging and DARE Algorithm》正式发表在国际学术期刊《Biomedical Data Science》（2026年第6卷第1期，ISSN：2752-6305 / 2753-4839）。
该研究聚焦于脑机接口（BCI）应用中涉及的数据安全、模型泛化与分布式协同等关键问题，提出了一套面向“主权云”架构的创新技术路径。研究重点围绕联邦学习、隐私保护机制以及端边云协同技术在BCI领域的实际应用进行了深入探讨。
在2026年3月28日由熵基科技主办的“Change-Maker脑机接口（中国）发布会”上，公司同步发布了ZKBrainScape脑机接口主权云平台，并推出配套技术白皮书。该平台由熵基科技自主研发，围绕情绪计算、主权云架构与生态系统协同等方向展开构建，形成涵盖算法、平台与应用的完整技术体系。平台融合了多模态BioCV与BCI技术，实现了身份识别与大脑状态感知的协同应用，进一步拓展了脑机接口的落地场景。
聚焦脑机接口规模化应用中的现实问题
近年来，非侵入式脑机接口技术在教育专注力训练、神经康复、情绪健康等领域不断拓展。随着应用场景的增加，行业对数据安全、模型适配和合规部署的关注度显著上升。
在实际应用过程中，行业内普遍面临几项共性挑战：
- 脑电信号数据高度敏感，传统集中式处理方式在隐私保护和数据流通方面存在较大压力；
- 不同用户之间的脑电特征差异较大，模型在跨个体适应性方面仍有提升空间；
- 隐私保护机制通常会增加计算开销，如何在安全性和性能之间取得平衡，成为当前技术发展的关键问题。
BrainScape架构的主要研究内容
为应对上述问题，该研究提出以“分布式主权云+联邦学习优化+低秩适配”为核心的BrainScape架构，旨在在数据不出域的前提下，提升模型协同训练效率与跨用户适配能力。
主要研究方向包括：
- 分布式主权云架构：通过端-边-云协同处理方式，用户脑电数据在本地完成处理，模型参数以加密形式进行同步与聚合，从而降低因数据跨域流转而引发的隐私泄露风险。
- 分布式权重合并机制：为解决不同设备和用户间模型更新差异的问题，研究引入基于低秩Bias适配器的权重聚合方法，以提升模型在跨用户场景下的泛化能力。
- DARE隐私保护算法：结合零知识证明与联邦学习机制，优化对成员推断攻击的防御。实验表明，在模型性能基本稳定的前提下，相关攻击的成功率有所下降。
根据实验数据，该架构在跨用户、跨场景任务中对模型的稳定性与泛化能力展现出一定的提升效果。
持续推进脑机接口基础能力建设
作为一家以AI认知为核心驱动的全球智能空间服务商，熵基科技长期深耕多模态BioCV（计算机视觉与生物识别）与AI认知空间计算领域。依托子公司熵云脑机，公司已在脑机接口方向展开前瞻布局，构建起“芯片-算法-主权云-应用”全链条闭环体系。
在软件与服务层面，熵基科技整合NeuroSky的生物传感技术与自身的Minerva IoT平台，重点打造“情绪云服务平台”。该平台通过云端算法持续迭代，为行业伙伴和终端用户提供符合特定场景的情绪识别、管理与智能服务方案。
据悉，研究重点围绕教育、康复与情绪健康等BCI应用场景展开，旨在解决数据合规性、部署效率和跨终端适配等基础问题。
随着脑机接口技术逐步从实验室走向产业化应用，围绕隐私计算、模型协同与数据安全的底层能力建设正成为行业关注的重点方向。
公开信息显示，熵基科技已启动情绪分析相关技术的专利布局，并正在推进实际场景中的验证与落地。
熵基科技智能创新研究院院长指出：“BrainScape研究聚焦于BCI场景中的数据安全与模型协同问题。未来，公司将继续结合实际需求，在隐私保护、模型泛化与系统协同等方向持续推进研究与验证。”
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