WHY IT MATTERS
为什么它决定 BCI 能否通用
系统总性能上升不等于神经通道贡献上升。眼动、头动和候选音频可能替代 EEG 完成任务；面向通用交互，应坦率区分混合系统的实用价值与脑信号提供的独立证据。
CORE INNOVATION · 01
脑信号贡献审计
多模态准确率提高，真的意味着读懂了更多脑信号吗？
分别测量系统总性能与 EEG 的增量贡献，用移除、置换和捷径控制检查模型是否依赖神经输入。辅助模态有价值，但不能冒充脑解码。
TECHNICAL PATHS
可行的技术路线
- 比较完整系统、移除 EEG 与置换 EEG 三类输入
- 按模态组合计算边际贡献，审计候选音频捷径
- 保持用户和场景留出，单独检验标签不平衡
- 对相关模态进行敏感性分析，避免把置换当作因果干预
THOUGHT EXPERIMENT
用一个问题检验它
如果一个系统去掉 EEG 后几乎不损失表现，它仍可能是好用的辅助交互工具；但为什么要让用户继续佩戴电极？怎样证明电极提供的收益足以抵偿负担？
READING CHECKLIST
读论文或产品材料时，逐项检查
证据检查进度0 / 4
OBSERVATION METRICS
完整输入 / 无 EEG / 置换 EEG 的差异、未见用户表现、贡献稳定性
不要只寻找一个更高的单项数字；要看这些指标是否在同一受试者、同一任务和同一时间尺度上共同成立。