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“腦機交互”技術有多強？
所以，類似NextMind的設備，其技術價值是存在的。只是，科技的發展同樣離不開商業、倫理等的約束。比如去年的基因編輯嬰兒事件，還有更早的克隆羊，都遭遇了道德困境。更早的摩托羅拉的銥星計劃，則因爲商業上的失敗而失利。
先進的技術離不開大規模的應用，大規模的應用則一方面依賴于自身對于消費者的使用價值，另一方面依賴于對産業資本的投資價值。
從NextMind談到的應用場景來看，是容易看得見的一種場景就是VR/AR。遊戲是很多人的剛需，VR/AR又具有良好的體驗，看起來不錯。據說這項技術運用到自動駕駛，可以將電極插到座椅上，不用方向盤不用手就可以對汽車進行控制。
技術很炫酷，但商業化道路勢必會險阻
遊戲控制、無人機控制、汽車控制、飛機危險預警、遙控器，如此種種，不僅是科技公司想到的腦機交互的各種應用場景，很多其他通過意念控制的腦機設備，也基本上都是這些路數。
這些看起來的確很酷，但如果從商業上更深入思考一下，會發現這條路會走得比較崎岖。原因有三點：
左一點：他們作爲非接觸式交互，其實在做交互替代的事情。交互方式的升級除了體驗，還離不開習慣、精確度、實時性。接觸式在精確度、實時性方面無疑是比較強大的。
高精確度和實時依賴于技術的成熟度。就拿意念控制汽車這件事來說，雖然腦電波直接通過電極去控制轉向，看起來不經過人的手，路徑更短，實時性更好，但是如果技術不成熟，精准度不夠，那是要出大問題的。
其次，這項技術雖然解放了雙手，但是手受大腦控制，大腦要控制汽車，就沒法去控制手了。習慣的力量是很強大的。改變人的駕駛習慣不是一時半會兒的事。再比如玩遊戲，眼神控制的難點是聚焦，不同人的眼睛聚焦能力是不一樣的，聚焦到技術要求的範圍，不是每個人能做到的。如果這點不能保證，那麽取代手控制還真不是一件容易的事。
更爲關鍵的是，很多交互方式已經非常成熟了，取代之路可能會非常漫長。除非腦機交互的操作方式有著比較明顯的優勢，否則，已經習慣其他操作方式的使用者難以找到改變的理由。
右一點：腦機交互面臨著技術成熟度的問題。以NextMind爲例，它需要機器事先學習的過程。機器學習需要大量的數據，如果不能大規模使用，就無法得到相應數據。反之，無大量數據訓練得到的模型技術，也會對大規模使用造成約束。這就陷入一個死鎖的困境。
即使是稍微成熟的腦機技術，其應用範圍也往往比較狹窄單一而且冷門。在多個場景使用時則面臨應用不足。應用對技術造成的巨大約束是短期內無法解決的。更不用說視覺皮層表達意念的精准度、腦電波檢測的精准度這些技術難題了。