熵基科技发布《BrainScape》研究成果 探索脑机接口中的数据安全与协同计算
熵基科技发布《BrainScape》研究成果 探索脑机接口中的数据安全与协同计算
近日，熵基科技宣布，旗下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》正式刊登在国际学术期刊Biomedical Data Science（2026年第6卷第1期，ISSN：2752-6305 / 2753-4839）。
这项研究围绕脑机接口（BCI）应用中的若干关键问题，包括数据安全、模型泛化能力以及分布式协同机制，提出了一种面向“主权云”架构的创新性技术方案。研究重点探讨联邦学习、隐私保护机制以及端边云协同在BCI场景中的应用潜力。
脑机接口主权云平台同步发布
今年3月28日，熵基科技在其主办的“Change-Maker脑机接口（中国）发布会”上，正式推出自研的ZKBrainScape脑机接口主权云平台，并同步发布配套技术白皮书。该平台围绕情绪计算、主权云架构以及生态协同方向构建，形成覆盖算法、平台和应用的完整技术体系。
平台整合了多模态BioCV与BCI能力，实现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技术在实际场景中的应用边界。
聚焦脑机接口规模化应用中的挑战
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、情绪健康管理等多个领域持续拓展。与此同时，数据安全、模型适配性以及合规部署等问题也日益受到行业关注。
实际应用中，行业普遍面临以下几类共性问题：
- 脑电信号具有高度敏感性，传统集中式数据处理在隐私保护与数据流转方面面临挑战；
- 用户间的脑电模式差异显著，模型在跨个体泛化方面仍有提升空间；
- 隐私保护机制通常带来额外的计算成本，如何在安全性和模型性能之间取得平衡是当前技术演进的重点。
BrainScape架构的核心研究内容
为应对上述挑战，论文提出了一种以“分布式主权云 + 联邦学习优化 + 低秩适配”为核心构架的BrainScape解决方案，旨在实现数据不出域的前提下，提升模型的协同训练效率与跨用户泛化能力。
研究方向与关键技术
- 分布式主权云架构：依托端边云协同机制，本地完成脑电数据处理，模型参数以加密方式同步与聚合，有效降低原始数据跨域传输所带来的隐私风险。
- 分布式权重合并机制：研究引入低秩Bias适配器实现跨设备和跨用户模型更新的聚合，优化模型在多用户场景下的泛化表现。
- DARE隐私保护算法：结合零知识证明与联邦学习机制，提升对成员推断攻击等隐私威胁的防御能力。实验结果表明，该算法在不影响模型性能的前提下，有效降低了攻击成功率。
根据论文实验数据显示，该架构在跨用户和跨场景任务中，对模型稳定性与泛化能力展现出显著优化。
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，熵基科技长期聚焦多模态BioCV（生物识别与计算机视觉）以及AI认知空间计算技术。依托子公司熵云脑机，公司已在脑机接口领域构建起从芯片、算法、主权云到应用场景的完整技术闭环。
在软件与服务方面，熵基科技融合NeuroSky的生物传感技术与自身的Minerva IoT平台，打造“情绪云服务平台”。该平台通过云端算法的持续优化，为合作伙伴和终端用户在垂直场景中提供情绪识别、情绪管理与智能化服务。
熵基科技表示，相关研究重点面向教育、康复和情绪健康等脑机接口应用方向，重点关注数据合规性、部署效率及跨终端适配等基础性问题。
随着脑机接口技术逐步从实验室走向产业落地，围绕隐私计算、模型协同与数据安全的底层能力建设，已成为行业发展的关键方向。
公开资料显示，熵基科技已在情绪分析领域开展相关研究，并布局多项专利，相关方案正在多个实际场景中进行验证和应用。
熵基科技智能创新研究院院长表示：“BrainScape研究主要围绕脑机接口场景中的数据安全与模型协同问题展开。未来，公司将继续结合实际应用需求，深化在隐私保护、模型泛化与系统协同等方向的研究与验证工作。”
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