近日，中国检验检测学会发布了《基于情感脑机接口的情绪评估系统技术要求》团体标准。该标准由上海交通大学计算机学院二级教授、上海零唯一思科技有限公司首席科学家吕宝粮和上海交通大学计算机学院郑伟龙副教授牵头，联合清华大学、首都医科大学宣武医院、浙江大学、北京大学第六医院、首都医科大学天坛医院、上海市精神卫生中心、复旦大学、东南大学、临港实验室、安徽大学、山西大学等43家高校、医院、科研院所和企业的专家、学者、医生及研发人员共同编写完成。

情感脑机接口是脑机接口的一个重要类别，包括情绪识别脑机接口和情绪调控脑机接口两大类。情绪识别脑机接口的功能是对人的情绪进行精准识别，而情绪调控脑机接口是在情绪识别的基础上实现人的情绪的个性化调控。该团体标准聚焦于非侵入式情绪识别脑机接口技术应用于各类情绪评估系统的技术规范、安全性要求与伦理规范。

情感脑机接口与涉及人的运动、语言、视觉和听觉等功能的脑机接口相比，具有两个重要的特点。一是情绪与人的性别、年龄、职业以及种族等因素密切相关。因此要实现对人的情绪的精准识别，都必须考虑上述因素。二是不存在一种单一的生理信号可以定量地、客观地表征人的情绪。换句话说，无法使用单一的生理信号去全面度量人的情绪，我们必须通过多种生理和非生理信号去推断人的情绪。

国内外一系列研究表明，脑电信号和眼动信号是两种用可穿戴设备可以获取的能够表征人的情绪的最精确信号。尽管人脸表情、语音对话和文本数据也能表征人的情绪，但是这些信号难于精确地扑捉到人的情绪状态的细微变化，也很难克服故意伪装等行为。

非侵入式情感脑机接口技术具有广阔的应用前景，从抑郁症、焦虑症等情感障碍疾病的客观评估，到重要岗位工作人员的情绪健康体检，从开发能与人进行情感交互的具身智能服务机器人到构建通用人工智能的情感智能基础模型，每一项应用都需要技术规范、安全性要求与伦理规范。

该团体标准严格规范了情绪诱发范式与素材、多模态数据采集、情绪识别模型及系统性能指标等关键技术，为基于情感脑机接口技术的情绪评估系统的研发与应用提供了明确的技术依据。标准的发布将推动行业走向规范化，显著提升技术可靠性与系统效能，有助于促进情感脑机接口技术在情绪评估领域的深入探索与广泛应用。

关于该标准的详细信息，请参阅下列网站：

https://www.ttbz.org.cn/StandardManage/Detail/144420/基于情感脑机接口的情绪评估系统技术要求

吕宝粮教授：

吕宝粮，上海交通大学计算机学院二级教授、博士生导师、IEEE Fellow。1994年获日本京都大学工学博士学位，现任上海交通大学智能人机交互与认知工程上海高校重点实验室主任和上海零唯一思科技有限公司首席科学家，担任IEEE Trans. Affective Computing和Journal of Neural Engineering编委。荣获2018 IEEE Trans. Autonomous Mental Development最佳论文奖、2020年度吴文俊人工智能自然科学一等奖、2021 IEEE Trans. Affective Computing最佳论文奖和2022亚太神经网络学会杰出成就奖，入选爱思唯尔2020至2024中国高被引学者榜单（计算机科学与技术）。主要研究领域包括类脑计算理论与模型、深度学习、脑电大模型、情感智能、情感脑机接口及其在情感障碍疾病的客观评估与数字疗法。

郑伟龙副教授：

郑伟龙，上海交通大学计算机科学与工程系长聘教轨副教授，博士生导师。入选国家级高层次海外青年人才和上海市海外高层次青年人才。他于2018年在上海交通大学计算机科学与工程系获得博士学位，之后在哈佛大学医学院麻省总医院和麻省理工学院从事博士后研究，长期从事脑认知与智能、情感计算、脑机交互、类脑计算理论与模型等方面研究。在国际高水平会议和期刊发表研究论文110余篇，多篇论文入选ESI高被引论文。荣获IEEE Transactions on Autonomous Mental Development最佳论文奖、IEEE Transactions on Affective Computing最佳论文奖、ACM Multimedia Top Paper Award、中国人工智能学会优秀博士学位论文奖以及吴文俊人工智能自然科学一等奖，入选上海市浦江人才项目、小米青年学者、微软亚洲研究院铸星计划、2023和2024全球前2%科学家年度影响力榜单。目前担任IEEE Transactions on Affective Computing编委。个人主页：https://weilongzheng.github.io/