近日证券开户流程平台判断标准，纽约一家非侵入式脑机接口初创公司 Synaptrix Labs 的创始人阿里安·戈维尔（Aryan Govil），在社交媒体上发布了一段产品测试视频：参与者头戴脑电帽，屏幕上的光标即可随着他的意念变换方位，成功击中目标色块。
不需要开颅手术、植入芯片，甚至不依赖眼动追踪，这款基于脑电图（EEG）电极的产品就能实现“意念操控”。
Synaptrix Labs 成立于 2023 年，全职员工不到 10 人。2025 年 10 月，公司刚刚完成由知名投资人马克·库班（Mark Cuban）领投的种子轮融资，预计规模在 800 万至 1,000 万美元之间。
（来源：Synaptrix）
创业前，阿里安在纽约大学朗格尼医学中心（NYU Langone）的临床研究实验室工作了五年。他曾近距离观察到神经损伤患者的日常，也了解侵入式脑机接口在成本、监管和可扩展性上的落地困境。
在一次和室友埃里克·姚（Eric Yao）的聊天中，两人说起自动驾驶的两条路线，一条是特斯拉为代表的纯软件计算，另一条则是 Waymo 的多传感器融合硬件路线。他们当即意识到，脑机接口领域也存在类似的分流：引入更精密的传感器、设计更激进的手术方案，或者承认现有信号的物理约束，把主要资源投向解码算法。
此前，埃里克主要研究时序预测和量化建模，这恰好可以用于将脑电信号组织为高维动态系统，Synaptrix 就此成立，埃里克担任首席技术官（CTO）。
Synaptrix 的核心观点是，EEG 信号中可提取的有用信息远比过去人们认为的更多，一直没被充分利用，并非因为电极不够好用，信号解码技术才是最大限制。为此，他们将打造一种“成本低于手机”的非侵入式脑机接口设备，可运行先进的深度学习模型，让大脑的信息变得易于解读。
非侵入式脑机接口还有脑磁图（MEG）、超声、功能性近红外光谱等多条技术路线，EEG 是其中响应速度最快、成本最低、临床应用时间最长的一种，更适配对便携性和低延迟有要求的场景，却一直因信号精度问题备受质疑。
阿里安在接受媒体采访时表示，EEG 虽然嘈杂，但依然承载着海量可用的皮层意图信号，一旦将它转化为高维动力学问题，用现代深度学习的方法求解，非侵入式系统的能力上限将会显著提升。
元股证券:ygzq.hk据 2025 年的报道，Synaptrix 的产品结构分为三层。Atlas 平台采用高密度神经传感和轻量化无线架构，保障在用户自然活动时，采集信号的稳定性维持在临床级别；2024 年发布的 Neuralis 头戴设备配有干电极传感器和端侧 AI 信号处理模块；在解码端，NeuroDiffusion 软件可在低延迟下将原始脑电信号转化为可执行的控制指令，同时具备自适应学习能力。
Synaptrix 还与瑞士脑电硬件厂商 IDUN Technologies 建立授权合作，将 NeuroDiffusion 的伪影去除模块集成至 IDUN 的研发用头戴设备中。
近日，公司进一步建立名为“皮层”（Cortex）的神经数据引擎，这是一个整合过去数十年公开电生理数据集和设备实时信号的多模态“脑数据湖”，用于训练大规模神经表征模型。
Synaptrix 计划进入的首个应用场景是轮椅控制，并在美国临床试验数据库注册了一项早期可行性研究，评估 Neuralis 在四肢瘫痪、脊髓损伤、渐冻症（ALS）和脑瘫等严重运动障碍患者中控制电动轮椅的安全性和可行性；同期，公司正与哥伦比亚大学（Columbia University）合作推进真实场景下的临床试验，还向 FDA 提交了正式的预提交（Pre-Submission）文件，为后续 De Novo 申请路径做准备。
与其他脑机接口公司相比，Synaptrix 的目标看上去更务实。原因或许在于，非侵入式 EEG 的信噪比在客观层面不及植入式电极，实现高精度光标控制或高速打字较为困难。而轮椅导航本质上是一系列由方向、速度和制动等操作组成的离散指令问题，对信号精度的要求相对更低。
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图 | 志愿者用 Synaptrix 的系统操纵轮椅（来源：Synaptrix）
这一市场需求目前也处于扩张阶段。麻省总医院（Mass General）的脑机接口临床研究者利·霍克伯格（Leigh Hochberg）曾表示，脑瘫患者家庭对脑机接口的兴趣正在迅速增长，而仅在美国就有大约 75 万名脑瘫患者。
以脑瘫为例，多数患者从幼儿阶段就表现出症状，严重影响日常生活。如果选择侵入式脑机接口，儿童接受开颅植入手术的临床风险与收益究竟该如何权衡？这个问题为侵入式脑机接口的临床应用带来了巨大阻力。而即便技术成熟，绝大多数家长也很难接受在孩子头骨上留下一个个可能伴随终身的孔洞。
同时，轮椅场景也有明确可复用的监管路径，以及相对清晰的付费方结构，保险、医疗系统和辅助技术采购渠道都更为成熟。
事实上，非侵入式和侵入式脑机接口的市场覆盖正在发生分化。Neuralink、Synchron、BrainGate 等系统的核心用户画像是完全瘫痪、愿意承受手术风险、需要神经元级别精度以实现打字或精细操作的重症患者。用户数量有限，但单个用户的临床价值极高。
非侵入式脑机接口则向更宽松的辅助技术领域靠拢：它够用、安全、价格可负担、且不需要手术。这是一个规模约 200 亿美元且依然在快速增长的年度市场，而其中有关“读取意图、控制外部设备”的产品长期供给不足。
这条赛道上，不同玩家开发出形态各异的交互产品。AXION 推出的 Click 是一款结合 EEG 和眼动追踪的头带，可以用于控制 iPad 光标；Cognixion 将自研 Nucleus 生物传感器与苹果 Vision Pro 相结合，已获得 FDA 突破性设备认定。一些不走寻常路的公司直接选择用身体其他器官操控设备，如 Augmental 近日推出的舌控接口 MouthPad。
Synaptrix 的前路依然充满不确定性。一方面，EEG 信号极易受到颅骨衰减和空间模糊化的影响，物理层面的信息上限客观存在，而且，深度学习对信号失真的弥合程度、多用户间的泛化能力、长期使用的信号稳定性，都需要更多研究和真实数据进行验证。
在最新发布的演示帖子中，阿里安回复网友疑问时表示，产品已经为完全瘫痪的患者提供了服务。未来，Synaptrix 或许可以让瘫痪患者用意念自如地操控轮椅，在某个晴朗的下午出门晒晒太阳。
参考链接：
https://www.synaptrix-labs.com/technology
https://www.forbes.com/sites/naveenrao/2025/10/24/noise-to-signal-cuban-backs-synaptrix-labs-non-invasive-bci-platform/
https://x.com/SynaptrixAI/status/2097301428003848378
https://x.com/SynaptrixAI/status/2032049463498330289
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