脑机，不止想象｜道彤 × 华脑安全：风险发生之前，大脑先知道
从科幻到现实，脑机接口正在走近我们。当人类开始能够读取、理解，甚至干预大脑，一个新的问题也随之出现：脑机，究竟会把我们带向哪里？
导语
从科幻到现实，脑机接口正在走近我们。当人类开始能够读取、理解，甚至干预大脑，一个新的问题也随之出现：脑机，究竟会把我们带向哪里？
因此，道彤投资策划「脑机，不止想象」系列专栏，走进那些正在探索这条未来之路的创业者。
这一站，我们来到脑机接口离地面最近的方向，矿山、隧道、钢厂和电网。华脑安全，一家把脑机接口用在工业安全上的公司。
在这里，脑机接口不讨论怎样增强人，它要回答的是一个更基础的问题：怎样让安全生产第一次看见人的状态。
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现场：六公里深处的一次报警
先讲一件真实发生的事。在一处国家重大水利项目的隧道工地，掌子面深入山体约六公里，洞内低氧、狭窄，重型车辆交叉作业，作业环境依靠机械供氧。一天上午九点多，后台系统显示，一名作业人员的意识状态水平出现急剧下降。系统发出干预报警后，这名工人短暂苏醒，但随后状态再次下降，而且比上一次更低。现场管理人员随即将他带出隧道，之后排查发现，供氧设施确实出了问题。
这起案例里，人自己还没有察觉，环境里也还没有出现可见的异常，系统却先捕捉到了变化。变化发生在大脑里。
工业安全领域有一个长期共识，最难管理的风险来自人。国外的统计里，约88%的安全事故与人因有关；在国内应急管理的口径下，这个比例约为75%。疲劳、走神、困倦、缺氧、判断力下降，这些状态每天在每一个工地发生，却几乎无法被量化。不知道谁正处在高风险里，管理就没有抓手。
人因风险有两类。一类是人自身暴露在风险之中，矿下、高空、有限空间、有毒有害的作业环境，对人本身的要求很高；另一类是人的状态可能带来风险，驾驶和关键岗位操作上的一次失误，可能引发一连串次生事故。这两类风险能不能被提前发现，取决于能不能看见人的状态。
这些状态危险的地方在于，本人往往没有察觉，旁人也很难从外部看出来。一个还在正常操作设备的人，注意力和反应速度可能已经在下降。
目前工业现场的监测手段已经不少，摄像头、手环、定位、气体检测和设备传感器各有分工，但它们提供的信息大多绕开了人本身。摄像头记录外在行为，拍到人倒下时事情已经发生，光照不均、口罩和墨镜遮挡还会削弱它的可靠性；手环采集的心率、血氧属于外周生理信号，通常要到身体接近极端状态才会出现异常。脑电来自中枢神经，提供的是另一类信息：在行为出现异常之前，警觉、疲劳和注意力的变化，已经可以从脑电中读出来。
安全管理过去主要依靠「人防加物防」：制度、巡查和监控，大多只能在事故之后复盘，很难在事。另一方面，监测的对象也长期偏向环境和设备，瓦斯、气体、温度、设备运行状态都有传感器负责，只有人的状态缺少量化手段。把人因风险变成可以量化、可以管理的数据，是脑机接口切入工业安全的位置。
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前兆：大脑比行为更早发出信号
从清醒到睡着，人的意识水平是逐渐变化的。注意力高度集中时意识水平最高，睡眠时最低，中间是逐渐过渡的地带。医学上对这一点有成熟的监测手段，医院的ICU监护和手术麻醉，长期用脑电评价患者的意识水平。
疲劳会引起脑电的特定变化。人开始困倦时，与清醒警觉相关的快波活动减少，与困倦相关的慢波活动增多，这种变化比打哈欠、点头等外在表现出现得更早【4】。长时间驾驶中还可能出现微睡眠，一次只有几秒钟，本人没有察觉，但对行驶中的车辆来说，几秒钟足以造成严重后果。这类状态无法依靠自觉报告来发现，只能依靠对脑状态的持续监测【4】。
图：开始阶段专注度水平较高，随时工作时间的推移，有逐步下降的趋势。
这背后还有一条更基本的规律：神经信号的变化，早于身体可观察的变化。在中毒、昏迷真正发生之前，存在一个可以利用的时间窗口。以开车睡着为例，在真正睡着之前，大脑状态的变化已经可以识别。摄像头看见一个人睡着的时候，他已经睡着了，而大脑在那之前，就已经开始「说实话」。
脑电并不是一项年轻的技术。1929年，德国精神病学家汉斯·贝格尔首次记录到人类的脑电信号【5】，此后近百年，脑电一直是神经科和麻醉科的基础工具。手术台上，麻醉医生监测的不只是心跳和血压，还有脑电，因为大脑的状态决定了病人什么时候睡着、什么时候可能提前醒来。只是这么长时间里，脑电的应用几乎没有走出过医院。
把脑电从病房带进矿山、隧道和驾驶室，让它在工人作业的过程中持续工作，是另一回事。华脑安全2022年成立，做的正是这件事。
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工程：把脑电带出医院
医院的EEG设备，技术上当然能采到脑电。但是，把它直接搬到工业场景，行不通。
医院的病房和矿山隧道，是两种完全不同的环境。病房里，患者安静地躺着，电极由专业人员安放，信号在受控条件下采集；矿山里，工人每天佩戴设备八小时以上，一戴就是两三年，设备要在高温、高湿、高粉尘、强震动的环境里持续工作，普通电极撑不住这样的使用强度。能不能采到信号，在这里只是起点，工业场景真正考验的是可靠和稳定。
第二道关是信号。工业现场的原始信号幅值比实验室环境高出约50倍，走路、出汗、操作设备带来的肌电和运动伪迹，会把微弱的脑电信号淹没。华脑的解法是端侧与云端融合的滤波方案：硬件端做多级通带滤波和运动感知识别，云端再做自适应的实时高阶滤波，把脑电电压稳定在±200微伏以内，使信号质量接近实验室水平。另一个约束是通道数。工人头上的采集点越少，佩戴越无感，留给算法的信息也越少，在高噪声环境下用单通道完成状态识别，离不开AI算法的支撑。
第三道关是误报。工业场景不给产品留磨合期，误报率高的预警系统，工人不会信，管理也没法用，预警慢上几秒同样会失去意义。设备最终被装进一件现成的劳保用品里。安全帽本来就是每个工人的标配，戴上它不需要改变任何作业习惯，脑电采集模块和状态监测功能就集成在里面。目前量产的智能安全帽终端，重量一百克出头，续航超过十二小时，即戴即用，可以适配矿山、化工、电力、驾驶等不同行业的作业要求。
第四道关是准入。矿用设备必须取得煤安、矿安认证，认证的严格程度不亚于医疗器械注册。华脑和国家相关发证部门成立联合课题组，用一年半时间形成了脑机接口产品在煤安、矿安体系下的准入标准共识；据公司介绍，其产品是全球首个获得矿用产品安全标志的脑机接口产品。化工场景要求防爆认证，电力场景要求抗电磁干扰，不同行业的准入条件各不相同。
最后一道关是数据。医院里的数据来自患者，实验室里的数据大多采自静息状态，工业脑机接口需要的是健康工人在真实作业中的数据，这类数据过去没有现成的来源，只能在现场逐年积累。积累的过程也没法压缩，设备要先与一线作业适配，再经过实验室校准、指标确认和准确度提升，走完整个周期，数据才谈得上可用。华脑的数据库目前超过几十万小时，脑电与心电、血氧、运动、姿态、环境等信号在同一时间轴上对齐。按公司口径，融合多模态数据之后，系统对高风险的预警准确率超过90%。
图：华脑-个人健康突变跟踪模型。
这批数据还带来一个额外的好处。脑电特征的个体差异很大，系统必须适应不同的人，而不能要求每个人每天重新校准，对同一个人长期、连续的追踪，恰好是判断「他今天是否正常」最好的基线。工人每天上班都要戴安全帽，数据自动产生，不需要任何人刻意配合。随着数据积累，监测的价值也在向安全之外延伸：有客户企业的作业人员中，50岁以上占比超过65%，每日健康监测和趋势预警，正在成为另一项真实的需求。
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处置：报警之后怎么办
监测只是第一步。系统发现一个人状态异常之后，接下来怎么办，决定了这套东西是摆设还是工具。
以华脑提到的北京地铁13号线延长线的一个盾构施工项目为例，系统提示一名盾构机操作员状态较差。管理人员联系本人核实，得知他前一晚严重休息不足，项目随后安排了临时换岗。
盾构操作对持续注意和操作稳定性的要求很高，而一个人坐在岗位上，仅凭外表很难判断他是否已经疲劳。这个案例记录的是状态受到关注、现场核实和岗位调整的完整链路。在完整的项目设计里，提示会按风险等级发送给本人或相关管理人员，由现场负责人结合工况，采取提醒、休息、换岗等措施；涉及停机、撤离或医疗处置时，按既有的现场规程执行。处置之后还有记录和复核，状态曲线恢复正常的作用限于提供一部分信息，最终还是需要结合现场评估人员是否适合重新上岗。
整套系统以工业互联网平台的形式运行，岗前评估、岗中监测、事故预警、风险处置、事后分析，覆盖一个班次从开始到结束的全过程；平台每天输出健康监测和风险报告，把一次次预警沉淀成可追溯的记录。
开头那个水利项目，还记录过一次更完整的处置。上午9点27分，一名工人触发报警，后台数据显示，他在随后的十几分钟里处于思睡状态，系统向他本人发出过两次声光提示，管理人员同步完成核实和处置。这类事件过去并不罕见，只是发生时没有任何仪器能够记录，处理完全依赖个人的经验和自觉。现在，它们进入了管理视野。
图：水利项目部真实案例中，工人在9:27分报警，经管理者确认了解出现昏睡现象。从信息后台看到其从9点27分11秒至9点44分03秒期间，出现了昏睡状态
这套链条已经在更大规模的生产中运行。包钢集团的一期项目覆盖拉铁水、铁矿、轨梁、选矿等岗位的两百余名司机和操作人员，系统累计发出疲劳预警80余次，现场据此干预潜在人因事故隐患130余项，二期已经启动建设。对管理人员来说，疲劳度和专注度第一次有了可量化的数据，排班和干预有了依据。
从试点走向常态使用，是另一个循序渐进的过程。华脑目前已经完成多个真实工业场景的应用探索，部分项目进入批量部署和常态化试运行，正在把已有的经验整理成更容易复制的交付方式。
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选择：为什么是工业
大多数脑机接口公司的第一站是医疗。华脑为什么先去了矿山、工地、电网和钢厂？
「直接的一层是需求」，工业现场的设备和环境监测已经比较完善，人在班次内的疲劳、警觉和注意状态却难以持续掌握，矿车驾驶、盾构操作、电力施工这些岗位，恰好能让这类信息直接服务于休息安排、岗位调整和现场核实。
这个起点决定了华脑后来的技术演进方式。公司成立不久，设备就进入川藏铁路、北京地铁、重庆地铁、广州地铁以及煤矿、冶金厂、电力现场，在真实工况里运行了三四年。需求从现场提出来，信号处理、算法和平台跟着现场迭代，这与拿着实验室技术寻找场景的路径相反。
政策也体现了对这个方向的明确支持。2025年，工业和信息化部等七部门发布《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》，提出推动危险品、核能、矿山、电力等重点行业先试先用，建设工业安全管理平台，预警缺氧、中毒、昏厥等事件【1】。国务院国资委牵头成立脑机接口创新联合体，由11家央企共同推进应用落地。2024年底，华脑成为应急管理部脑机接口重点实验室的承建单位，并牵头起草覆盖基建、电力、港口、石油石化、矿井、冶金、交通运输驾驶七大行业的16项国家标准。
与此同时，《安全生产法》把保障安全生产的投入确立为企业的法定义务【2】，其中人员安全投入对应的市场量级，预计每年达万亿。目前，华脑的设备已经应用在矿山、冶金、石化、驾驶、港口、电力等行业，客户多为各行业的龙头企业。
从验证逻辑而言，医疗要走过较长的注册和临床周期，工业的检验更直接：设备在真实工况里是否可靠，预警是否准确，管理是否因此改变，现场会在很短时间内给出答案。
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边界：工人关心的，和不能越过的
一个绕不开的问题来自工人。他们愿意被「读脑」吗？
华脑团队的观察是，一线工人关心的问题很实际：这个东西对自己有没有帮助，紧急情况下怎么操作，麻不麻烦。「我们跟工人沟通的从来不是监测脑电，脑电只是技术，我们谈的是产品功能。」
企业应该知道员工的哪些状态，又不应该知道哪些？业界有清晰的规则：《个人信息保护法》等法律法规对个人信息的采集和使用有明确规定【3】，国央企客户自身有严格的信息管理制度，华脑作为供应商，在商业条款约定的范围内做系统的运营维护；系统也支持本地化部署，数据留在企业内部。
回头看这几年，创始人唐再汐说自己第一次相信工业脑机接口能成为一门生意，是在大量客户反复确认同一件事之后：人员状态的管理是他们长期的痛点，企业每年为此支付的成本是实打实的。他最不认同的行业共识，是「非侵入式脑机接口技术门槛低」。在他看来，能采到脑电和能用好脑电是两回事，真正的难度在于，从噪声里分析出哪些指标与真实的工作状态强相关。
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尾声：先守护，再谈增强
这个系列的前几站，写的都是脑机接口怎样拓展人的能力，调节认知、恢复运动、重建语言。华脑安全提供的是另一个方向的答案，在增强人之前，先守护人。
回到那条六公里深的隧道。供氧设施出问题的时候，没有任何仪表先报警，先发出信号的是人的大脑。
在矿山、隧道和钢厂，脑机接口要做的是让意外来得更晚一些，最好永远不来。当系统比人更早捕捉到大脑的信号，安全生产这件做了几十年的老事，第一次有了新的抓手。
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道彤投资手记
前三期，我们都在问同一个问题：怎样离大脑更近。这一期的问题不太一样：脑机接口能不能先离现场更近？矿山、隧道、电网，是这个系列去过最粗糙的现场，技术在这里没有表演空间，只有可靠和不可靠两种结果。
华脑安全吸引我们的，是它在真实工况里泡出来的积累。极端环境下的硬件、五十倍噪声里的信号、几十万小时带场景标签的数据、一整套行业准入资格，这些东西没有捷径，只能一个项目一个项目地攒。
道彤在脑机接口领域布局了不同的技术路线。有的公司面向医疗，有的公司面向认知与消费场景，华脑安全让我们看到另一个判断：工业安全可能是这项技术较早形成商业闭环的场景之一。需求刚性，付费方清晰，价值可以被直接衡量。
附：主要参考资料
- 工业和信息化部等七部门：《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》，2025年8月
2.《中华人民共和国安全生产法》（2021年修正）
3.《中华人民共和国个人信息保护法》，2021年
4.Lal, S.K.L. & Craig, A., A critical review of the psychophysiology of driver fatigue, Biological Psychology, 55(3): 173-194, 2001
5.Berger, H., Über das Elektroenkephalogramm des Menschen, Archiv für Psychiatrie und Nervenkrankheiten, 1929.
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