在论坛现场，体验官林韵戴着BrainCo新发布的智能仿生腿与舞伴一起完成了开场舞探戈。
林韵在中考完的第三天失去了右腿，此前没多久他以体育成绩全市前三被重点高中提前录取。那天，他看到自家的牛钻进甘蔗地，着急跑到了本以为已废弃的近15米高压电塔上。然而当时高压电塔已经通电，他全身灼伤从高处摔下失去了右腿。
“大学毕业后因为一场意外，我失去了左手。一次偶然的机会，我接触到了脑控智能仿生手......它带给我很大的安抚作用。现在我可以轻松搬起一个箱子，像过去一样拧开水瓶盖喝水、撕开包装袋、系鞋带等等。我不再介意别人谈论起我的手，现在的我觉得自己更像一个普通人，”古月讲述道。
BrainRobotics智能仿生手在发布当年即得到广泛关注，获评《时代》杂志2019年度百大最佳发明，并登上杂志封面。
元宇宙入口：神经接口平台
2021年10月，Facebook更名Meta 是“元宇宙热”的标志性事件。
事实上，Facebook对元宇宙的布局早在多年前就开始了，且已经收购了至少两家公司。其中较为人知的是2014年Facebook以20亿美金收购VR头戴设备公司Oculus，而另一家较为神秘的，则是在2019年以外传10亿美金价格收购脑机接口公司CTRL-Labs。
CTRL-Labs的产品基本上可以概括为，可套在手臂上采集肌电神经电信号的臂环设备。通过它，能够将现实生活中真实的交互动作投射到虚拟世界中。也就是说，这是实现扎克伯格版本的元宇宙人机交互环节的关键设备。
什么是元宇宙？其实可以将它理解为一个数字化的平行宇宙，元宇宙不可能为一家企业所垄断。因此，无论如何构建元宇宙，都不可能继续通过鼠标键盘去感受元宇宙，入口是回避不开的话题。
此次论坛上，BrainCo公开了一款神经接口智能互动设备作为元宇宙的入口级产品，未来可为各类元宇宙方向的科技企业提供底层技术输出。
“元宇宙的建立，不可或缺的是对人机交互方式的变革。在PC时代，通过键盘和鼠标进行人机交互，而后又出现了多点触摸、手势控制AI技术的崛起；每次人机交互的变革都是从以机器为中心，逐渐迈向以人为中心的自然交互，而人机交互的终极形态应该是人类本能的交互，”BrainCo相关负责人介绍道。
人的肌肉不管是在松弛状态下还是在运动状态下，都会产生十分微弱的电信号。BrainCo搭建了一套将传感器硬件和信号处理算法相结合的系统，可以精确地采集到这个信号，并且通过这个信号准确地识别到人的动作意图。
发布会现场，工作人员演示了手势识别、隔空拼图、隔空打字等功能，通过这一平台，可以将现实生活中真实的交互动作投射到虚拟世界中，可以做的比鼠标和键盘更多，打破了二维世界里对场地和空间的束缚，进入到三维世界的交互。
脑机接口的向内神经调控：自闭症“脱帽”与大脑训练
“脑机接口的应用一共分成两种形式，一种是对内的神经调控，一种是与外界互动的，比如用大脑控制机器，”韩璧丞认为。
以此界定，BrainRobotics智能仿生手和在此次发布会上初次亮相的智能仿生腿、神经接口平台都属于利用大脑控制外界，与外界互动的延伸工具。
另一个发展方向，则是通过对大脑的反馈和调整，探索对自闭症等大脑相关疾患干预的数字疗法。
在论坛现场，BrainCo资深科学家、自闭症事业部主任杨锦陈博士发布了世界上首款采用了人工智能神经反馈训练技术的自闭症干预产品——开星果（StarKids）社交力与注意力康复系统的临床实验结果。
在各地儿童康复机构合作进行的研究中，通过将经临床验证的神经反馈训练应用于自闭症儿童教育干预和居家训练中，患儿社交脑功能指数显著提高，自闭症专项评估量表PEP-3统计显著改善。
“该成果已经让部分患儿接近‘脱帽’，所谓‘脱帽’就是被医院诊断为正常孩子。医院对此也十分震惊，因为自闭症很难被治愈，但是通过脑机技术的神经反馈训练，可以让这些孩子更愿意和人沟通，”韩璧丞介绍道。
2020年6月份，美国FDA批准首款数字药物，这是一种儿童多动症使用的处方游戏，开启了脑疾病数字药物的新纪元。
据介绍，接下来BrainCo会继续和权威的儿童康复研究机构合作，做多中心大样本真实世界的观察，继续完善中国首款自闭症数字药物。
数百万年来，为了不断适应发展的社会环境，人类的身体和大脑其实一直在发生着巨大的变化。然而身处其中，我们对于进化的感知则是微乎其微的。韩璧丞提出，那么我们有没有可能主动地加速这个进程，推动我们自己大脑的进化呢？
1960年开始，NASA开始用神经反馈训练训练宇航员，因为他们在太空执行任务的时候需要高强度、长时间的集中注意力，来保证任务执行的高效准确。
“神经反馈训练是科学有效的大脑训练方式”，韩璧丞解释，“就像是给大脑请了一个私人教练，比起训练肌肉的爆发力、持久力，神经反馈训练让我们掌握的是对大脑状态的控制能力，在需要的时候轻松的放松下来或是集中起来，并且能够稳定的保持在某一个状态”。
要实现脑电精准采集和便携化，首先要在电极材料上做革新，解决生物电信号大规模采集难点与便携式生物电采集设备噪声处理难点，提升微型设备信号采集准确率，使得设备信号采样精度媲美医疗级脑电检测设备。除了硬件和材料的突破，还需要电信号人工智能的算法。
