核心技术
领先的多模态情感智能技术
通过融合计算机视觉、语音处理、毫米波雷达等前沿技术，我们打造了业界领先的多模态情感智能解决方案，让AI真正理解人类情感。
80%+
情绪识别准确率
±5/3bpm
心率/呼吸检测误差
N+
专利技术
毫秒级
响应延迟
核心技术特性
四大核心技术支柱，构建完整的情感智能生态
🔄
多模态数据融合
同步采集并融合面部微表情、语音语调、毫米波生理信号等多维度数据，全方位捕捉情绪变化
高精度摄像头：支持60fps高帧率采集，捕捉细微表情变化
麦克风阵列：多方向拾音，准确提取语音情感特征
60GHz毫米波雷达：非接触式生理信号检测，隐私友好
时间同步：多模态数据精确时间对齐，保证融合准确性
🎯
医疗级精度标准
达到医疗设备级别的检测精度，为专业应用提供可靠的量化指标
心率检测误差：±5 bpm，满足医疗监护标准
呼吸频率误差：±3 bpm，高精度生理监测
情绪识别准确率：>85%，超越行业平均水平
实时响应：毫秒级处理延迟，支持实时应用
🧠
类脑AI架构
创新的"云脑+端侧"分层控制架构，让设备具备持续学习和进化能力
端侧实时推理：本地轻量模型快速响应用户需求
云端深度学习：大型模型持续优化算法性能
联邦学习：保护隐私的分布式模型训练
知识蒸馏：将云端大模型能力迁移到端侧设备
🔄
自适应学习机制
通过持续学习用户偏好和环境特点，不断提升个性化服务能力
用户画像构建：基于行为数据建立个性化情绪模型
环境适应：自动适应不同光线、噪音等环境条件
增量学习：在线学习新的情绪模式，无需重新训练
记忆机制：保留长期交互历史，提供连续性体验
算法技术
先进的AI算法体系
基于深度学习和多模态融合的情感识别算法，在准确性和效率方面达到行业领先水平
面部表情识别
95%+
基于FACS面部动作单元编码的深度学习算法
支持7种基本情绪识别
面部动作单元（AU）检测
微表情识别能力
多人脸同时识别
语音情感分析
92%+
结合语音信号处理和自然语言理解的情感分析
语调、节奏情感特征提取
语义情感理解
多语言支持
噪声环境鲁棒性
生理信号检测
医疗级
60GHz毫米波雷达非接触式生理监测技术
心率变异性分析
呼吸模式识别
压力水平评估
睡眠质量监测
多模态融合
85%+
跨模态Transformer架构实现多源信息深度融合
注意力机制优化
模态间关联学习
不确定性量化
可解释性输出
技术栈架构
从硬件到软件，从算法到云端，构建完整的技术生态
硬件平台
高性能ARM处理器
专用AI加速芯片
高精度传感器组合
低功耗设计
算法框架
PyTorch深度学习
OpenCV计算机视觉
TensorFlow Lite移动端
自研多模态融合算法
云端服务
Kubernetes容器编排
Redis缓存系统
MongoDB数据存储
RESTful API接口
安全保障
TLS/SSL加密传输
设备身份认证
数据脱敏处理
隐私计算技术
竞争优势
四大技术壁垒
基于深厚的技术积累和先发优势，构建难以复制的技术护城河
数据壁垒
率先积累1000+例高质量多模态情绪数据，在标准化医疗环境下采集，标签一致性高且严格隐私合规
90%
算法壁垒
创新的类脑AI架构和领先算法，实现终端设备在线自适应学习，"越用越聪明"
85%
先发壁垒
国内首家情绪智能量化平台，在医疗和智能硬件领域占据先发优势
95%
场景壁垒
合作网络覆盖顶尖医院和智能硬件企业，实现从数据到应用的闭环验证
80%