轻量化表示桥接使得预训练、任务适配的 EEG 基础模型能够在其他生物信号模态上直接使用，无需重新训练主干网络。然而，传统的单一路径全局分配会把所有实例都送入同一条转移路线，忽略了不同路径之间的互补错误。为此，我们将多桥接转移建模为实例级算法选择问题，并提出 BridgeRouter——一个在冻结的跨模态桥接组合上进行增益感知路由的系统。
在训练阶段，使用任务标签计算每条候选路径相对于验证选出的单一最佳求解器（SBS）的负对数似然下降（即增益），并用一个轻量 MLP 从目标模态的冻结编码器输出的表示中预测这些增益。推理时仅观测目标模态，不需要 EEG、任务标签或所有候选路径的预测；系统会选择预测增益最大的桥接路径（当该增益超过验证校准阈值），否则走 SBS。
我们在七条 EEG 基础模型桥接路径上评估了两项任务：基于 EMG 的步态冻结（FOG）检测和基于 ECG 的睡眠分类（ISRUC）。在五个随机种子下，BridgeRouter 在 FOG 上实现了 $81.38\pm1.11\%$ 的平衡准确率，比 BIOT SBS 提升 $11.49$ 个百分点；在 ISRUC 上达到 $62.92\pm2.17\%$，比 CBraMod SBS 提升 $3.83$ 个百分点。每实例桥接 Oracle 的上限分别为 $99.96\%$ 和 $78.61\%$，表明组合仍有显著提升空间。
这些结果表明，基于锚点相对增益的预测能够将互补的跨模态桥接行为转化为可部署的实例级路由改进，同时保持单路径推理的效率。
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