概况
根据本月的专利技术动态，汇总了5项专利，这些专利横跨多个不同的技术领域。其中，发明专利共5项，总共涉及23位发明人，申请人则来自5个不同主体，包括3家企业实体和2所高校或研究机构。
技术领域分布
脑机接口与针灸治疗评估 | 1 | G16H20/90:医疗信息学,特别是专门适用于人体健康监测。 |
脑电信号与动作想象编码 | 1 | G06F18/24:模式识别中的分类方法。 |
声波无创脑机接口 | 1 | G06F3/01:输入装置或与用户交互的接口。 |
多模态BCI与机器人控制 | 1 | B25J9/16:机器人控制系统。 |
驾驶疲劳监测与干预 | 1 | G08B21/06:指示危险状态的报警器。 |
图片来源：技术发展分析报告
申请人排行
申请人排行AI解析内容
根据所掌握的数据，可以归纳整理出以下关于“非侵入式脑机接口（BCI）”技术领域专利申请人的单位类型、地域分布及研发竞争情况的分析：
一、单位类型分析
从申请人类型来看，前五名中包括：
科研机构：中国科学院深圳先进技术研究院；
高校：西安理工大学、中国人民解放军国防科技大学；
企业：山东海天智能工程有限公司；
新型研发机构/实验室：人工智能与数字经济广东省实验室（广州）。
这表明该技术领域的研究主体呈现多元化特征，涵盖了高校、科研院所、企业和新型研发平台，体现了非侵入式BCI技术在基础研究、应用开发和产业化推进方面的协同发展趋势。
二、地域分布分析
从地域分布来看，涉及的地区包括：
山东省：山东海天智能工程有限公司；
湖南省：中国人民解放军国防科技大学；
广东省：中国科学院深圳先进技术研究院、人工智能与数字经济广东省实验室（广州）；
陕西省：西安理工大学。
其中，广东省拥有两个申请人，显示出较强的区域创新集聚优势。其他地区则相对分散，说明目前非侵入式BCI技术的研发尚未形成高度集中的区域集群，但广东、陕西、湖南等地已具备一定的先发优势。
三、数量分布分析
从专利数量来看，前五名申请人各拥有1项专利，占比均为20%。这种平均分布的情况表明：
当前非侵入式BCI技术仍处于早期发展阶段；
各主要申请人之间的技术积累差距不大；
尚未出现具有绝对主导地位的企业或机构，市场竞争格局较为开放，存在较大的进入空间和发展潜力。
四、研发竞争情况分析
整体来看，非侵入式BCI技术领域的研发竞争尚处于初级阶段，呈现出以下几个特点：
多方参与、竞争开放：不同类型的创新主体均有涉足，尚未形成垄断格局；
技术积累较浅：人均专利数量较少，说明相关技术还在探索期；
区域发展不均衡但潜力大：广东等地区初步显现优势，其他地区也有代表性机构参与；
产学研协同趋势明显：高校、科研机构与企业共同参与，有助于推动技术转化与落地。
综上所述，非侵入式BCI技术正处于快速发展初期，技术研发活跃度逐步提升，未来有望成为脑机接口领域的重要发展方向。随着政策支持和技术突破，该领域或将迎来更激烈的竞争格局和更广泛的产业应用前景。
专利地域分布
专利地域分布AI解析内容
根据所掌握的数据，可以初步分析出在非侵入式脑机接口（BCI）领域中，各地区的专利技术分布呈现出较为集中的趋势。广东以40%的专利占比位居首位，表明其在该领域的技术创新能力和研发活跃程度相对较强，可能是由于广东具备良好的科技创新环境、丰富的高校及科研资源，以及较强的产业转化能力，推动了该地区在非侵入式BCI领域的领先优势。
山东、湖南和陕西三地均以20%的专利占比并列第二，显示出这些地区在该领域也有一定的技术研发基础和创新能力。但由于专利数量较少，尚难以判断其是否具备持续的技术输出能力和市场竞争优势。
从整体竞争情况来看，目前非侵入式BCI领域的专利布局仍处于起步阶段，且区域间的差异较为明显。广东在该领域已形成一定的领先优势，而其他地区则可能处于早期探索或个别重点突破阶段。未来随着技术的发展与政策的支持，各地区之间的竞争格局可能会发生进一步变化，建议关注更多维度的数据（如专利质量、申请人类型、技术方向等）以获得更全面的分析结论。
法律状态分布
图片来源：技术发展分析报告
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根据所掌握的数据，可以初步判断当前“非侵入式BCI”技术领域的专利活跃程度处于较低水平。从法律状态来看，该领域仅有5项专利或专利申请（总量为5项），其中公开的专利占比最高，达到40%（2项），其次是授权、实质审查生效以及发明专利申请公布后的驳回各占20%（均为1项）。
这一分布表明：
技术尚处于早期发展阶段：公开专利占比较高，说明部分申请人正在披露技术方案，但尚未获得授权，可能仍处于技术探索或初步验证阶段。
授权比例偏低：仅20%的专利获得授权，反映出该领域可能存在较高的技术门槛或审查标准，也可能是申请时间较晚，尚未进入授权阶段。
存在一定驳回风险：存在一项发明专利申请公布后的驳回情况，提示该技术领域在创新性、实用性或专利撰写质量方面可能存在一定挑战。
综上所述，非侵入式BCI技术目前在专利层面的活跃度不高，整体处于技术积累初期，未来随着研发投入增加和技术成熟度提升，其专利活动有望逐步增强。
创新点与技术突破
创新点：
脑机接口与针灸治疗评估 | 结合脑机接口技术，实现针灸治疗效果的实时监测和评估，提升传统医学的科学性和精准性。 | 一种基于脑机接口技术的针灸治疗效果实时评估系统 |
脑电信号与图像联合编码 | 通过脑电与图片联合编码技术，提高手部精细动作运动想象的识别精度和响应速度。 | 一种脑电与图片联合编码实现手部精细动作运动想象的方法 |
驾驶疲劳监测与干预技术 | 开发便携式设备对驾驶疲劳进行实时监测，并提供及时干预方案以提升行车安全性。 | 便携式驾驶疲劳监测与干预装置及其方法 |
技术突破：
声波无创脑机接口控制 | 利用声波技术开发无创脑机接口，实现更安全、高效的神经信号采集与控制方法。 | 声波无创脑机接口及控制方法 |
多模态异步BCI与机器人控制 | 融合多模态异步脑机接口与视觉信息，实现更自然和高效的机器人协同控制。 | 多模态异步BCI与视觉融合的机器人协同控制方法及系统 |
应用前景
以下是基于应用前景的简要分析及排行：
1 | 一种基于脑机接口技术的针灸治疗效果实时评估系统 | 该系统可用于中医针灸治疗过程中疗效的即时监测与反馈，提升治疗科学性和可视化水平，适用于医疗机构、康复中心及个性化健康管理领域。 |
2 | 一种脑电与图片联合编码实现手部精细动作运动想象的方法 | 此方法可应用于康复训练、神经科学研究及高精度脑控设备开发，帮助患者进行更精准的运动功能恢复训练，并推动脑机接口在人机交互中的深度应用。 |
3 | 声波无创脑机接口及控制方法 | 该技术实现了非侵入式的脑机通信和控制，具有广泛的应用场景，包括辅助残疾人操作设备、智能家电控制、虚拟现实交互等领域，具备良好的安全性和易用性。 |
4 | 多模态异步BCI与视觉融合的机器人协同控制方法及系统 | 该系统能够提升机器人在复杂环境下的自主决策与协作能力，适用于工业自动化、远程手术机器人、智能家居服务机器人等高端控制场景，推动智能制造和智慧生活的发展。 |
5 | 便携式驾驶疲劳监测与干预装置及其方法 | 该装置可在车辆行驶过程中实时监测驾驶员状态并及时进行干预，有效预防交通事故，适用于商用车队管理、智能汽车配置及个人驾驶安全保障等场景。 |
上述专利技术覆盖了脑机接口在医疗评估、运动想象编码、无创控制、机器人协同控制以及驾驶安全等多个领域的应用，展现了高度的技术创新性和实际应用价值。这些技术不仅可以在各自领域发挥重要作用，还具备跨领域整合的潜力，未来市场前景广阔。
持续研发与改进建议
以下是基于应用前景的简要分析及排行：
1 | 一种基于脑机接口技术的针灸治疗效果实时评估系统 | 可进一步研发结合AI算法的自适应评估模型，以提高评估系统的灵敏度和特异性，并探索其在更多中医治疗手段中的应用潜力。 |
2 | 一种脑电与图片联合编码实现手部精细动作运动想象的方法 | 建议优化图像编码策略并引入动态反馈机制，以增强用户对精细动作控制的感知能力，同时探索该方法在虚拟现实康复训练中的应用。 |
3 | 声波无创脑机接口及控制方法 | 未来可研究更高精度的声波信号解码技术，并尝试将该接口应用于更复杂的控制场景，如多任务并行处理或高自由度设备操控。 |
4 | 多模态异步BCI与视觉融合的机器人协同控制方法及系统 | 建议开发更加智能化的模态选择机制，使系统能够根据用户状态自动调整输入模态组合，同时提升视觉反馈的沉浸感和交互效率。 |
5 | 便携式驾驶疲劳监测与干预装置及其方法 | 可以集成更多生理信号监测模块（如眼动追踪）以提高疲劳检测准确性，并设计个性化干预策略，例如基于用户偏好的声音或触觉刺激方式。 |
根据提供的专利信息，以下是对各专利技术的研发与改进建议。建议内容聚焦于技术优化、应用场景拓展及用户体验提升等方面，避免与列表展示信息重复。
侵权规避建议
在侵权规避方面应注意以下几点：
避免直接使用专利中描述的技术方案：上述专利涉及脑机接口（BCI）技术在医疗评估、运动想象编码、声波无创控制、机器人协同控制以及驾驶疲劳监测等领域的应用。在开发类似系统时，应避免直接复制其权利要求书中所保护的技术特征，包括特定的信号采集方式、数据处理流程、控制逻辑及系统结构。
对核心技术进行差异化设计：例如，在脑电信号处理方面，若要规避第2项专利，可以采用不同的特征提取算法或分类模型；在脑机接口与外部设备的交互方式上，可考虑更换通信协议、控制指令生成机制等，以实现功能相似但技术路径不同的解决方案。
注意专利覆盖的应用场景和系统结构：如第1项专利聚焦于针灸治疗效果的实时评估，第5项专利涉及驾驶状态监测装置。在相关领域开发产品时，应避免落入其具体应用场景和技术实现方式的保护范围，可通过改变目标人群、使用环境或系统组成来实现差异化。
关注专利的权利要求范围并进行法律状态核查：建议对上述每项专利进行详细的权利要求分析，并确认其是否仍在有效期内。对于已授权且处于有效状态的发明专利，需重点规避其独立权利要求中的技术特征组合。
加强自主研发与专利布局：在研发过程中注重技术创新与原创性改进，同时积极申请自有知识产权，形成技术壁垒，既能有效规避他人专利风险，也能增强自身产品的市场竞争力。
综上所述，在开发与脑机接口相关的应用系统时，应充分了解现有专利的技术内容与法律状态，通过技术替代、结构重构、应用场景调整等方式进行侵权风险规避，必要时可咨询专业知识产权律师进行FTO（自由实施）分析。
报告内容均由科易网AI+技术转移和科技创新数智化应用工具生成，仅供参考!
