9 月 14 日，加州大学旧金山分校（UCSF）团队在 Nature Neuroscience 发表论文：仅靠单个贴敷于脑表面的 ECoG（皮层脑电图）阵列，便同时解码出参与者的语言和手势，并实时驱动一个能说话、能打手势的虚拟化身。

数据层面，系统对单手势分类的准确率约 82%；在对话与手势组合任务中准确率达到 85% 以上。语言解码基于此前已成熟的语音 BCI 路径，新增的关键能力是从同一神经信号源中并行提取手势意图——意味着表达不再局限于“说出来的词”，还包括“配合的肢体语言”。

实验参与者为癫痫监测患者（术中/住院期间短期植入阵列），因此样本量与使用时长有限，但单阵列、双模态的结果对植入设计有直接启发：未来的临床 BCI 或许不必为每种功能单独放置电极。

信号判读

一、从“恢复文字/语音”到“恢复完整表达”（语气、表情、手势），数字替身的保真度又升一档；二、ECoG 贴敷式路线在多模态解码上显示出超出预期的潜力，与 Precision、脑虎的微创路线互相印证；三、正式期刊同行评审证据，可信度高于公司演示视频。