脑颂科技完成千万级天使轮融资，用消费级脑电设备采集真实生活数据

手腕上的设备早就不再只是看时间的工具，它记录心率、血氧、睡眠分期，把身体状态变成了可读的数字。同样的故事正在向头部迁移——耳机、眼镜、头带，开始承担起感知大脑状态的角色。

这类产品大多走非植入式路径，佩戴即可使用，服务的不是运动与语言功能重建，而是专注、放松、睡眠、压力这些日常状态的记录。

形态变小之后，被考验的是耐用性。脑颂科技的解题思路，是把重心放在数据上。这家孵化自清华大学心理与认知科学系的公司今年完成千万级天使轮融资，慧创医疗领投、启夏资本跟投。

融资只是切面，决定公司能走多远的是技术路径：用可日常佩戴的脑电设备做入口，长期采集真实生活中的神经信号，训练一套能跨人群、跨设备、跨场景通用的神经模型。

团队主要成员来自清华大学心理与认知科学系。创始人朱奥博士师从长聘副教授张丹，课题组长期做情感脑机接口，研究如何从脑电与生理信号中读出情绪和认知状态，在脑机接口方向已积累近二十年。

学术积累有可查的坐标。张丹入选年度斯坦福全球前百分之二顶尖科学家，团队多次在世界机器人大赛脑机接口赛事中夺冠。

2023年课题组公开的 FACED 数据集，收录一百二十三名被试的三十二通道脑电，用二十八个片段诱发九类细分情绪，做正负两侧平衡的细粒度标注。

一次采集一百多人、三十二通道、九类情绪，靠的不是临时起意，而是标准化流程与工程组织能力。这套能力对应到公司语境，就是更大规模的真实场景采集：团队依托国家级课题合作推进数据建设，相关技术已在学校、医院开展多年试点。

跨人群、跨设备、跨场景。人群差异意味着换个用户就要重新校准；设备差异意味着通道数、采样率、电极排布各不相同，信号无法直接对齐；场景差异意味着肌电与运动干扰会持续改变信号分布。

应对方式不是单点优化，而是把算法、硬件、数据、场景做成能长期运行的系统。硬件侧追求长时间佩戴下仍稳定采集，形态向消费电子靠拢，专利算法已完成工程化落地，自研穿戴式设备已投入生产，数据侧则搭建采集与标注体系。

同一批使用者被长期、反复、多情境地记录，恰是跨人群与跨场景建模最需要的数据类型，也解释了教育为什么适合作为第一个规模化入口。资本看中的正是这条闭环：设备产生数据，数据训练模型，模型回到场景改善体验。

当一台脑机设备能被每天戴上，神经数据才真正开始拥有时间的厚度，而这正是日常化采集的意义所在。

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