人体状态智能平台
以 rPPG 为核心的人体状态智能平台
从满足采集条件的连续视频中提取 rPPG 脉搏信息，计算或估计所选生理指标；结合实际启用的表情、姿态、声音与语境分析状态。语音智能引擎与科思大模型按项目选配，融合效果通过同条件验证。
- 普通摄像头 / 视频输入
- rPPG / PPG 脉搏波恢复
- 所选生理指标
- 多模态情绪分析
- 可选科思大模型解读
1 / 4
产品系统
一套感知底座，四类产品形态
从纯软件能力到被集成模组、面向用户的终端与现场边缘部署，共用一套工程化感知底座。
纯软件产品
按需接入现有软件和业务系统
人体状态智能引擎 SDK
可按需集成到现有软件和业务系统。
- 多模态状态感知
- 语音智能引擎
- 科思大模型
软硬一体设备
面向被集成、用户终端和现场离线部署
共同能力底座感知引擎、接口、测试集、报告口径与部署流程
查看产品与适用方案核心技术
rPPG 多模态状态感知引擎
从真实环境信号出发，经过 rPPG 感知、多模态融合与质量治理，形成可部署、可校准、带质量状态的结构化结果。
- 真实信号输入摄像头、图像、视频、声音与现场条件
- rPPG 生理感知恢复微弱 PPG 脉搏波，形成生理指标
- 多模态情绪识别所选生理、行为、声音与语境线索共同参与分析
- 科思大模型解读结合历史与上下文综合解读并提供辅助建议
- 产品与应用SDK、软硬一体设备与解决方案
技术积累与团队
发明专利、国际顶刊论文与核心团队
发明专利与国际顶刊论文
2016-2026 持续技术布局技术方向覆盖感知、趋势分析、状态识别和场景应用
围绕感知、趋势、状态与场景闭环持续布局
2016
- 非接触生理感知
- 情绪与心理状态
- 驾驶员与车载
- 健康感知设备
创始人
曾光创始人、核心发明人
- 教育经历
- 纽约大学电子工程博士
哥伦比亚大学电子工程硕士 - 专业经历
- 曾任多家世界500强企业高级研发管理岗位
20年 AI 与非接触信号处理经验 - 人才荣誉
- 深圳留学回国人员创业一等奖、深圳市孔雀人才、龙岗英才、高通全国人工智能应用大赛第2名、麒麟科学技术奖
