熵基科技推出《BrainScape》研究论文，探索脑机接口的数据安全与协同计算架构
近期，熵基科技宣布，其全资子公司熵云脑机的研究成果《BrainScape: Research on Sovereign Cloud Architecture of Brain-Computer Interface Based on Distributed Weight Merging and DARE Algorithm》，已发表于国际学术期刊《Biomedical Data Science》（2026年第6卷第1期，ISSN：2752-6305 / 2753-4839）。
该研究聚焦于脑机接口（BCI）应用过程中所面临的数据安全、模型泛化和分布式协同等关键问题，提出了一套面向“主权云”架构的技术路径，系统探讨了联邦学习、隐私计算及边缘计算在BCI场景下的融合应用。
ZKBrainScape平台亮相，构建脑机接口主权云生态
2026年3月28日，在熵基科技主办的“Change-Maker脑机接口（中国）发布会”上，ZKBrainScape脑机接口主权云平台正式发布。该平台由公司自主研发，围绕情绪计算、主权云架构以及生态协同等方向展开建设，形成从算法层、平台层到应用层的完整技术闭环。
平台集成了多模态BioCV与BCI能力，实现身份识别与大脑状态感知的协同处理，进一步拓展了脑机接口在智能应用中的落地潜力。
脑机接口规模化应用中的关键挑战
随着非侵入式脑机接口技术在教育、神经康复及情绪健康等领域的持续拓展，数据安全、模型适配与合规部署等议题愈发受到行业重视。
当前，BCI技术在实际部署中面临的主要问题包括：
- 脑电信号高度敏感，传统集中式数据处理方式在隐私保护方面存在较大风险；
- 个体脑电差异显著，模型在跨用户场景下的泛化能力仍有待提升；
- 隐私保护技术通常伴随额外计算开销，如何在安全性与模型效率之间取得平衡，成为技术演进的重要课题。
BrainScape架构的技术亮点
为应对上述挑战，论文提出以“分布式主权云 + 联邦学习优化 + 低秩适配”为核心的BrainScape架构，旨在保证数据不出域的前提下，实现模型协同训练与用户模型泛化的提升。
关键技术方向如下：
- 分布式主权云架构：依托端边云协同机制，实现本地化脑电数据处理与加密参数聚合，降低数据泄露风险。
- 分布式权重合并机制：通过低秩Bias适配器实现跨设备与跨用户模型的高效聚合，增强模型泛化性。
- DARE隐私保护算法：结合零知识证明与联邦学习框架，优化对成员推断攻击的防御能力。实验表明，该方法在不显著影响模型性能的前提下，有效降低了隐私泄露风险。
实验数据显示，该架构在跨用户、跨场景任务中，对模型稳定性与泛化能力均表现出积极提升。
持续构建脑机接口技术基础能力
作为一家以AI认知为核心驱动的全球智能空间服务提供商，熵基科技长期致力于多模态BioCV（生物识别与计算机视觉）和AI认知空间计算技术的开发。通过旗下子公司熵云脑机，公司在脑机接口领域进行了前瞻布局，构建了从“芯片-算法-主权云-应用”全链条闭环体系。
在软件与服务层面，公司融合NeuroSky的生物传感技术与Minerva IoT平台，打造“情绪云服务平台”。该平台通过云端算法的持续迭代，为行业提供面向教育、康复及情绪健康等场景的情绪识别、管理与智能化服务。
目前，熵基科技正在推进情绪分析相关方案的实际验证与应用场景适配，并已启动相关专利布局。
聚焦实际需求，推动技术落地
熵基科技智能创新研究院院长表示，BrainScape研究主要面向教育、康复及情绪健康等典型脑机接口应用场景，重点解决数据合规性、部署效率及跨终端适配等核心问题。
随着脑机接口技术逐步从实验室走向产业应用，围绕隐私计算、模型协同与数据安全的底层能力建设，正在成为行业关注的重点方向之一。