瓦博科技正式聘请党建武教授加入科学顾问委员会（Scientific Advisory Board，SAB），并出任联席科学家。党建武教授将参与瓦博科研战略指导与协同创新，双方将围绕言语认知神经机理、多模态意图理解和任务条件神经意图模型展开长期合作。

为什么他的研究与神经意图相接

党建武教授现任中国科学院深圳先进技术研究院研究员、博士生导师，深圳理工大学特聘杰出教授。他曾任国家 973 计划项目首席科学家、日本北陆先端科学技术大学院大学教授，长期从事言语科学、语音信息处理、对话理解与言语认知神经机理研究。

他的研究并不限于识别语言的字面内容。近年来，团队提出融合脑电、语音与文本的 MBCFNet，用于区分相同语言内容背后的不同交互意图；在言语感知与生成研究中，团队通过 EEG 脑网络动力学分析意图如何随目标、语境和反馈持续预测与校正；在想象语音方向，团队还探索了无需真实发声、从头皮脑电解码内部语言及其跨语言泛化的可能性。

这些工作把研究对象从“人说了什么”进一步推进到“人在当前任务中想做什么”，与瓦博希望通过多模态信号和任务上下文理解选择、确认、纠错、停止与接管等意图变量的方向直接相接。

从认知机理到机器行动

瓦博正在构建任务条件神经意图模型：在明确任务边界内，融合 EEG、EMG、语音、视觉、任务上下文、行为反馈与执行结果，并将识别出的高价值意图转化为软件或设备可调用的输入。现有工程工作覆盖轻量化信号采集、跨用户模型解码、物理设备接口和经授权的数据回流。

双方计划重点推进四个方向：

  • 研究意图形成、预测、表达与反馈校正的脑网络机理及计算表征；
  • 融合 EEG、EMG、语音、文本和任务上下文，探索多模态意图与想象语音；
  • 面向低校准、个体差异和真实产品环境，研究跨用户、跨任务泛化、不确定性检测与安全静默；
  • 将人的目标、确认、纠错和停止意图转化为机器可调用的高层控制变量。

党建武教授的言语生成、预测编码、脑网络动力学与多模态意图研究，将为瓦博现有的信号采集、模型训练和设备控制链路补充更深入的认知机理依据；瓦博的工程平台则为相关研究进入真实任务提供验证路径。

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