情感计算在脑机接口（BCI）中的“情感神经解码”精度瓶颈与突破？ 热门官方

回答：瓶颈包括：① 神经信号的情感特异性弱（如“愉悦”与“满足”的EEG信号重叠率达60%）；② 个体差异大（同一情感下，不同被试的神经信号方差>40%）；③ 实时性要求高（BCI需<300ms解码并反馈）。突破方向：① 多模态神经融合（EEG+眼动+ facial EMG，提升信号特异性）；② 个性化神经解码模型（用被试的少量神经数据微调预训练模型，如Fine-tuning BERT-EEG）；③ 轻量化实时解码（用知识蒸馏将大模型压缩为边缘端可运行的微型模型，如TinyEmotionNet）。斯坦福大学实验显示，多模态+个性化模型使情感解码准确率达82%，较单模态提升35%，延迟降至250ms。