术爆发式发展阶段，正沿着脑感知与脑调控这两大核心方向稳步演 进，且展现出融合化与智能化的发展趋势，具体表现为技术手段深 度融合、功能模块有机整合以及多学科交叉渗透融合，进而使得脑 机接口系统在解码、控制与校准等关键环节的智能化水平显著提升。 从产业发展格局审视，全球脑机接口企业数量已突破 800 家， 这些企业主要集中分布在美国和中国。在业务布局方面，近八成的 企业聚焦于无创脑机接口的研发工作，有创占比约为两成且多集中 脑感知技术是通过电、磁、光、超声等手段采集和分析大脑信号， 脑机接口技术与应用研究报告（2025 年） 2 从而解码出大脑意图。解码结果可用于揭示脑状态和输出意图，如 揭示疲劳、情绪、认知等状态；还可被转化为控制命令，实现对无 人机、轮椅等外部设备的控制。对大脑意图的解码结果还可以用于 优化对大脑进行刺激的参数，使对大脑的神经调控更加精准，以实现 神经功能的恢复、替代和增强，此类技术可视为脑调控技术。 技 术。其核心目标包括脑功能状态评估、神经疾病预警诊断及人机交 互控制，技术路径按侵入程度可分为有创与无创两大类。 电信号感知技术包含有创与无创两类。创新方向聚焦于电极材料、 信号处理芯片及解码算法的协同优化，以提升信噪比与时空分辨率。 磁信号感知技术包括超导量子干涉仪（SQUID）和新型原子磁 力计这两类脑磁图仪（MEG）无创技术，创新方向聚焦于高通道密 度、便携化及成本优化演进，同时探索量子传感等新型磁探测技术。

技术详解 脑机接口（BCI）技术通过双向交互链路实现了人脑与机械设备的直接通信，其本质 是通过解码神经信号控制外部设备，同时将物理世界的反馈以电刺激或虚拟信号形式返回 大脑，形成“感知 - 决策 - 反馈”的闭环系统。作为感知技术的终极跨界形态，其关键 技术突破包括： 1. 神经信号高精度采集与解码  侵入式与非侵入式传感方案： 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 非侵入式：采用 EEG（脑电图）、fNIRS（功能性近红外光谱）等技术，从头皮表面 捕捉神经活动，虽安全性更高，但信号易受噪声干扰。 解码算法：基于深度神经网络（如 CNN - LSTM 混合模型）、卡尔曼滤波器实现对运 动意图、视觉感知等神经信号的实时解码，关键指标包括解码速度（<200ms 延迟）与准 确率（>95%）。 2. 多模态感知融合与反馈增强 触觉 - 视觉 - 听觉多模态整合 触觉通路）或光遗传学技术，将机械设 备的触觉、温觉信息编码为大脑可识别的神经信号，突破传统 BCI 单向控制的局限。 3. 自适应与边缘计算赋能 动态校准算法：依据脑电信号特征变化实时调整解码模型参数，解决因电极偏移或脑 组织特性改变导致的性能衰减问题。 边缘端轻量化部署：通过神经形态芯片（如 Intel Loihi）与脉冲神经网络（SNN）， 在可穿戴设备端实现低功耗神经信号处理，避免数据云端传输的隐私风险。

● 产出什么？ 沉浮时间长河？ 时光更迭里穿越经济周期 技术 通不通 战略 落不落 组织流程 执行保障 战略解码 ● 打造何种能力？ 组织能力环环相扣步步为营 业务组合 咨询方案典型产出 ● 如何执行目标？ 战略解码层层夯实三维覆盖 国内外区域行业？ 承天造势若水满金山 落地生根 路径疏通 成果 根深 导出 蒂固 案例透析 技术提取 ● 产出什么？ 沉浮时间长河？ 时光更迭里穿越经济周期 技术 通不通 战略 落不落 组织流程 执行保障 战略解码 ● 打造何种能力？ 组织能力环环相扣步步为营 业务组合 咨询方案典型产出 ● 如何执行目标？ 战略解码层层夯实三维覆盖 国内外区域行业？ 承天造势若水满金山 落地生根 路径疏通 成果 根深 导出 蒂固 案例透析 技术提取 发展策略 战略任务设计 核心能力培育 增长方式 发展路径 商业模式 产业组合与 业务 结构 盈利模式 构建生态链 生态链发展控制 专项战略 产业与 业务战略 职能战略 经营单元战略 战略解码 战略优化 战略执行 战略评估 目标实施计划与预算 战略执行监控与考核 组织保障与 制度流程 全 景 式战略框 架 战略评估与 环境分析模块 通过 PEST 分析把控宏观环境趋势，波特五力分析（供应商、

www.iresearch.com.cn 厂商案例：肯耐珂萨 HRO+HRD，为企业人力管理提供从战略解码到落地执行的端到端解决方案 • 厂商简介：肯耐珂萨是一体化HRM SaaS解决方案提供商，自2008年成立至今深耕人力资源管理业务，为企业提供“专业化+一 体化+标准化”的HCM闭环产品集群，满足企业广泛的人力资源数智化管理需求。 • 业务布局：肯耐珂萨从人力资源管理的运营和开发两大维度（HRM=HRO+HRD）划分了38个专业场景，为HR构建了专业的人 力资源管理全景图。通过“技术+方法论”双轮驱动，肯耐珂萨为企业提供从战略解码到落地执行的端到端解决方案，在制造业、 金融等行业沉淀了数百个标杆案例。目前，肯耐珂萨已正式接入DeepSeek大模型，通过提高自然语言交互和场景理解中的流畅 度、精准度，让AI技术在人力资源管理领 智创新、以智增效。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 肯耐珂萨人力资源管理全景图 人力资源管理场景 HR Develop HR Operation 组织发展 绩效目标管理 战略目标解码 战略目标规划 组织能力建设 企业文化建设 雇主品牌建设 员工体验优化 员工敬业诊断 岗位价值评价 岗位设置定义 人效统计分析 组织结构设计 人才发展 培养项目管理 个体发展机会

在2024年，大模型的技术发展将趋向多功能与小型化，同时产业端将强调自主研发和行业标准化 ��� 模型整合统一 未来的技术演进方向是实现大模型底层框架的整合与标准化，从多样的架构（如双编码器、 单边解码等）转向统⼀的、效率最优化的开源底层框架，提升模型的通⽤性和可维护性。 参数规模扩展 为确保模型质量和性能，未来的大模型将采⽤更深层的⽹络结构和更庞⼤的数据集进⾏预 训练，尤其在数据量和参数量上将迎来显著跃升。 倍加速提升 在语言模型推理方面，目前开源社区的报告结果中，Llama 3 语言 模型在手机端侧的解码速度在 0.5 token/s 上下，相比之下，多模 态大模型的端侧运行面临着更大的效率挑战，经过 CPU、编译优化、 显存管理等优化方式，我们将 MiniCPM-Llama3-V 2.5 在手机端 的语言解码速度提升到 3-4 token/s 联系人：廖女士 13718845418(同微信) l 汽车AI大模型TOP10

Decoder 生成输出序列 解码器 GShard ：基于 MoE 探索巨型 Transformer 网络（ Google, 2020 ） 层被混合专家 MoE 层替代，并采用 top-2 门控 机制； • 当模型扩展到多个设备时， MoE 层在这些设备 间 共享，而其他层则在每个设备上独立存在。 — 有利于大规模计算 • 编码器和解码器里的部分前馈神经网络 （ FFN

设备管理服务器--负责各系统之间信息点的集中管 理、地图的设置、登录人员权限的设置、联动策略 的设置；  数据库服务器--负责系统数据的存储、备份；负责 数据的安全稳定运行。  解码服务器——用于对视频流解码上墙显示到大屏 上；  流媒体服务器--提供一对多访问，缓解多客户端同 时访问压力，解决带宽问题。  视频管理服务器--用于对 IPC 的统一控制和对视频 的统一管理 

薪酬总额预算 薪酬总额确定和分配机制、人员编制，动态监测 和调整，分类管理和对标管理，调薪和薪酬沟 通，国企关注要点，如周期制、备案制和工资总 额单列等实践案例 绩效管理和奖金激励 战略解码和绩效分解，考核指标设置、OKR 管 理、绩效访谈和改进、奖金激励等实践案例 关键人才的 激励和发展 关键人才管理 （高潜/高绩效/核心人才） 关键人才的界定和选拔、培养和发展、激励和保

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