硅谷初创公司Sabi正从秘密研发阶段走向公开，目标是开发一款能够将人们内心语言转换为电脑屏幕文字的脑波可穿戴设备。公司CEO Rahul Chhabra表示，其首款产品——脑波读取帽子，将于今年年底上市，同时还在设计棒球帽版本。

这项技术被称为脑机接口（BCI），它为大脑与外部设备之间提供了直接的通信通道。虽然像埃隆·马斯克的Neuralink等公司正在开发针对严重运动障碍患者的植入式BCI，Sabi的设备则有望让任何人都能成为“赛博人”。

这与马斯克设想的通过植入脑芯片实现人机融合的未来不同，但风险投资家Vinod Khosla（OpenAI的早期投资者）认为，非侵入式的可穿戴设备才是让大量用户接受BCI技术的唯一途径。

“BCI最强大的应用就是通过思考与电脑对话，”Khosla Ventures创始人Khosla说，他也是Sabi的投资者之一。“如果要让十亿人每天用BCI访问电脑，这项技术就不能是侵入式的。”

Sabi的脑波帽基于脑电图（EEG）技术，通过放置在头皮上的金属电极记录大脑电活动。虽然用EEG解码想象中的语言已经可行，但目前仅限于少量词汇或指令，尚无法实现连续自然的语言交流。

可穿戴设备的缺点在于传感器需要穿透皮肤和骨骼层来监听大脑信号，这会削弱神经信号强度。相比之下，植入式设备因紧贴神经元，信号更强。Sabi认为提升可穿戴设备准确度的关键是大幅增加传感器数量。大多数EEG设备配备数十到数百个传感器，而Sabi的帽子将拥有7万到10万个微型传感器。

“高密度传感让我们能精准定位神经活动的具体位置和内容，利用这些信息获得更可靠的数据来解码人的思维，”Chhabra说。

公司目标是实现每分钟约30个单词的初始打字速度，虽然比大多数人打字速度慢，但随着用户使用时间增长，速度会提升。

解码想象语言的难点之一是自然思维模式的巨大差异。即使两人想表达同一句话，大脑的神经活动也会有所不同。

BCI依赖人工智能将神经活动解码为实时可用的指令。植入式设备的AI模型通常基于单个用户的神经数据训练，而可穿戴设备则需适应多用户的语言解码。

为此，Sabi正在构建一种名为脑基础模型的大规模AI模型，基于大量不同用户的神经数据学习与内心语言相关的基本活动模式。Chhabra透露，公司已收集了100名志愿者累计10万小时的脑数据。

旧金山独立神经科技顾问JoJo Platt指出，消费者脑波设备必须极易使用，才能成为真正可行的产品。大多数BCI设备每次使用前都需校准，因为脑信号会因疲劳和专注度变化而波动。消费者设备必须开箱即用且表现稳定，才能被广泛接受。

“这些设备必须即刻可用，适应用户，而不是用户去适应设备，”Platt说。

舒适性和隐蔽性也是可穿戴设备的关键。即使是医疗辅助设备，患者也倾向于选择不显眼的产品。这也是Neuralink、Paradromics和Synchron等公司开发外观隐形植入设备的原因。

消费者可穿戴设备同样如此。智能戒指和手表设计小巧舒适。另一家脑波设备公司Neurable则将EEG传感器集成到外观与普通耳机无异的头戴式耳机中。

通过大脑打字听起来很酷，但也引发了神经数据隐私和安全的担忧。Chhabra表示，数据上传云端时会进行端到端加密，Sabi的AI模型是在加密数据上训练，而非原始神经数据。公司还邀请斯坦福大学等机构的神经安全专家对技术体系进行审计。

“我们必须认识到神经数据是人类最私密的数据，不加以保护是不公平的，”Chhabra强调。