2.请公司领导介绍脑机行业的难点和市场前景？答：脑机行业难点在于信号识别精度与速度，因为人脑中神经元数量庞大，功能和信息传输机制复杂，干扰因素较多，侵入式脑机接口需要解决植入方式创伤问题，非侵入式脑机接口需要提升信号质量。我们凭借着BioCV TinyML算法模型，在一定程度上解决了信号干扰问题，提升了信号质量。随着技术进步和应用场景拓展，脑机接口市场规模快速增长。据前瞻产业研究院预测，2025-2029年全球脑机接口市场规模将以年复合增长率25.22%的速度增长，2029年市场规模将达到76.3亿美元；中国市场也将继续保持快速增长，预计2028年市场规模突破100亿元。人口老龄化为脑机接口产品带来刚需，脑机接口产品在认知功能障碍方面的老年疾病领域，如阿尔茨海默疾病的早期筛查市场空间较大。
3.公司开始步入脑机行业，能否介绍一下公司的行业壁垒在哪吗？答：在技术上，突破非侵入式瓶颈，我们采用“脑电+眼电+肌电”多模态数据融合技术，突破传统单模态设备的精度瓶颈，并通过柔性传感器及BioCV TinyML边缘计算优化技术为产品赋能。我们以AI驱动的多模态数据融合与分析，整合生物识别虹膜和视网膜图像数据、脑电图数据、临床数据以及基因或蛋白数据等多种模态的数据，运用深度学习和数据挖掘技术进行综合分析。通过挖掘不同数据模态之间的关联和潜在规律，为相关疾病的发病机制研究和治疗方法探索提供新的思路。
4.公司的脑机研发方向和产品与马斯克的研究方向区别在哪里？答：我们与马斯克旗下Neur alink的脑机接口研发方向存在显著差异，主要体现在技术路径、应用场景、商业化策略三个维度。从技术路径上讲核心区别是侵入式与非侵入式。马斯克的研究方向是侵入式脑机接口，此技术需要通过颅骨钻孔植入，存在一定的免疫排斥及长期的信号衰减的风险。而我们的非侵入式脑机接口技术是基于头皮电极和柔性传感器来采集脑电信号，通过BioCV TinyML算法模型提取专注度、放松度等特征，适合大规模人群使用；从应用场景上讲，马斯克主要方向是医疗，我们侧重的是孩子的教育以及养老领域的预防性干预，在教育场景中通过一些脑机结合的小游戏从而培养孩子的专注度，在养老场景中通过监测认知衰退早期的迹象，结合一些神经反馈训练，从而起到一定的早期筛查和预防的作用；在商业化策略方面，马斯克的侵入式成本较高，可能需要依托于高精度的机器人进行医疗手术在颅内进行植入芯片等，而我们的产品定位是普惠型市场，在消费级市场中具有先发优势。熵基在布局非侵入式产品与技术的同时，也会联合合作伙伴一起推进侵入式基础技术的积累。