随后幻灯片切换，画面上出现一串高低不平的波形图。
“另一个，是在脑电信号捕捉后的识别和使用方面。我们目前已经可以在实验室条件下稳定识别几种意图，各位请看。”
幻灯片上的几个波形图下面，分别标注着向前、向后、挥手、抓取等意图。
说这话时，梦瑶的脸色没那么骄傲了。
韩路一也注意到她特意提到“实验室环境”，又想起上次见面时她说过，自己建立挥手动作的操作就要一个月，这里恐怕正是挑战所在。
果然，梦瑶接着说道：“但在这个阶段，我们也面临一些挑战：既有我们技术路线特有的，也有脑机接口方向的共同挑战。我可以用一句话概括，就是——”
“信号识别困难，个体差异巨大。”
“第一句：我们采用非侵入式方案，脑电波的捕捉需要穿过颅骨阻隔，信号中伴随很多噪声，要从中稳定识别出我们想找的信号，是个巨大挑战。很多时候不是信号不在，而是我们没办法把信号从周围噪声中分离出来。”
“第二句，大家应该都能理解：同一个行为，大部分人激活的脑区相同，但具体对应什么意图，人与人之间可能完全不一样。”
“东西比较多，大致就先讲到这里；如果后续还有什么问题，请大家自由提问吧。”
梦瑶话音刚落，赵文渊便第一个发问。
“梦总，我看到刚才幻灯片上的波形——请问对同一个个体而言，这个波形能有多稳定，比如说，如果我不同时间想做同一个动作，波形上会有多大偏差？”
詹想回答：“赵总，您这个问题问得好。虽然不同个体间差异很大，但事实上，同一个人对完全相同的动作，脑电基本是一致的。”
赵文渊听完，看了韩路一一眼，说道：“如果是这样，我们是不是也可以运用Transformer的思路：不用严格的规则定义来提取信号，而是把整个特征值放进高维隐空间，用注意力机制推测它表示的意思？”
这话压根不是对梦脑科技的人说的，而是对韩路一和源智科学家团队说的。
他们从一开始就没打算沿用梦脑科技现有的匹配算法，而是打算运用大模型训练经验，重新起一套意图识别管线。
詹想眉头一皱，说道：“赵总，脑电波可不是文本。你说的这个思路，业内不是没人想过，可现在出来的效果，未必有传统手工特征提取好。自监督训练的想法是好，但数据从哪里来？”
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