11 月 29 日消息，科技媒體 9to5Mac 昨日（11 月 28 日）發布博文，報道稱蘋果研究團隊在預印本平臺 ArXiv 上，發布代號為 PARS（Pairwise Relative Shift，成對相對位移）的突破性 AI 技術，旨在通過自監督學習分析腦電圖（EEG）信號。

援引博文介紹，這項技術的核心在于改變了傳統腦電圖（EEG）分析嚴重依賴人工標注的現狀。現有的分析模型通常需要專家手動標記“快速眼動睡眠期”或“癲癇發作起始點”等標簽，成本高昂且效率低下。

而蘋果開發的 PARS 模型采用“自監督學習”機制，直接利用原始且未標記的數據訓練。簡單來說，該模型通過“自學”預測不同腦電波片段在時間上的距離，從而理解大腦活動的深層結構與長程依賴關系。

在具體的性能測試中，PARS 展現出了強大的實力。研究團隊使用了四個不同的腦電圖基準數據集進行評估，結果顯示，PARS 在其中三項測試中的表現均優于或持平于目前的頂尖方法。

這證明了讓 AI 關注信號之間的時間相對位置，比單純填補信號缺失部分的傳統方法（如掩碼重建）更為有效，意味著，未來的人工智能可以更精準、更低成本地輔助醫生進行復雜的神經學診斷。

該媒體還指出，由于該研究中使用名為 EESM17 的數據集，引發了科技界對 AirPods 未來形態的強烈猜想。該數據集專門包含了通過“耳內腦電圖系統”采集的睡眠數據。

雖然耳內電極與傳統的頭皮電極位置不同，但研究證明其仍能有效捕捉睡眠階段及癲癇相關的關鍵腦信號。考慮到蘋果近年來在可穿戴設備健康監測領域的布局（如 AirPods Pro 3 已引入心率傳感器），在耳機中集成 EEG 傳感器在技術邏輯上完全成立。

事實上，蘋果早在 2023 年就申請了一項關于“測量用戶生物信號的可穿戴設備”專利，明確提到了耳內 EEG 的應用潛力及其面臨的挑戰。專利指出，由于每個人的耳道形狀各異且會隨時間變化，固定電極難以保持持續接觸。

為此，蘋果提出了一種解決方案：在耳機耳塞周圍布置冗余的傳感器陣列，并利用 AI 算法實時篩選信號質量最好的電極組合，通過加權計算合成最優波形。

該媒體認為，盡管本次發布的 PARS 研究并未直接點名 AirPods，但將“先進的 AI 分析模型”與“專利中的多電極硬件方案”結合來看，蘋果構建耳內腦健康監測系統的意圖已若隱若現。