Meta AI发布Brain2Qwerty v2 非侵入式脑机转文本准确率达61%

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3 个月前

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2026年6月30日，Meta AI正式推出非侵入式脑机文本转换系统Brain2Qwerty v2。该系统依托脑磁图（MEG）技术采集大脑信号，无需手术植入电极即可精准解码用户意图输入的打字内容，单词级识别准确率达到61%，为残障群体辅助交互、下一代人机交互落地提供了全新的技术解决方案。

一直以来，脑机接口领域都存在明显的技术路线分歧：以Neuralink为代表的侵入式路线需要通过手术将电极植入大脑皮层，信号识别准确率高但手术风险大，仅适用于医疗场景下的特殊群体；非侵入式路线依托外部设备采集脑电、脑磁信号，安全性高但信号噪声大，此前文本解码准确率普遍不足30%，完全达不到民用落地的门槛。

Meta AI本次推出的Brain2Qwerty v2，核心突破在于放弃了传统非侵入式方案常用的脑电图（EEG）采集方案，转而采用精度更高的脑磁图（MEG）设备采集信号，同时训练大模型专门识别大脑运动皮层中控制手指打字动作的对应脑信号，跳过了复杂的全脑思维解析环节，直接解码用户“想要打出某句话”的意图。

官方披露的测试数据显示，该系统的单词级识别准确率已经达到61%，相比上一代同类型产品准确率提升了近28个百分点。如果搭配常规输入法的联想纠错功能，用户的输入效率已经可以达到每分钟20-30个单词，基本满足日常文本沟通的需求，且全程无需任何手术植入操作，仅需用户佩戴对应的MEG头套即可完成信号采集。

目前Brain2Qwerty v2的优先落地场景是肢体障碍群体的辅助交互：对于渐冻症、高位截瘫等无法自主控制手部动作的用户来说，该系统可以直接将其打字意图转换为文本，大幅降低这类群体的沟通成本。Meta方面也表示，已经开放了该系统的模型权重，供全球医疗、科研团队二次开发适配不同场景的定制化方案。

从长期来看，该技术也为Meta的XR战略提供了重要的交互支撑。如果后续准确率能提升至90%以上，脑机文本输入有望替代键盘、语音输入，成为VR/AR场景下的主流交互方式，用户无需动手动嘴，即可快速完成输入、指令发送等操作，进一步降低虚拟场景的交互门槛。

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