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36氪首发 | 清华团队做出全球首个实时理解生理与情绪的基座模型,进一步布局硬件

清华团队研发全球首个实时理解生理与情绪的基座模型FacePhys,基于rPPG技术输出心率等120余项指标,精度达医疗级,端侧延迟≤10ms。获顺为资本融资,已落地机器人、智能座舱等场景,实现生理与情绪多模态理解。

先说几个核心判断:AI交互这件事,光靠文本和语音,已经不够了。人跟人之间交流,大量的信息其实藏在表情、眼神、心跳里——这些都是AI目前根本读不懂的“潜台词”。正因为看到了这一点,有一家公司正在试图从底层把这个缺口补上。

硬氪近期获得的消息是,北京微面科技刚刚完成了由顺为资本领投的数百万美元融资。这家公司的核心团队来自清华大学,背景横跨大模型、人机交互、软件工程与医学,方向也很明确——用自己研发的基座模型,重新定义人机交互的方式。

你发现没有,现在的AI交互有个问题:它极度依赖你“说出来”指令,却完全感受不到你“没说出口”的东西。但问题在于,人类表达的真实信息里,非语言部分占了55%以上。也就是说,现有的机器视觉只能看到你在动,却看不到你是紧张、疲劳,还是心里藏着情绪波动。无论是物理世界的机器人,还是虚拟空间的AI助手,少了这一层“读懂人”的能力,本质上都只能做机械的被动响应。

微面科技的切入点,恰恰选在了这里。

他们基于rPPG(远程光电容积描记)技术,全栈自研了一款叫做FacePhys的面部基座模型。这个模型能实时输出超过120项指标——心率、心率变异性、呼吸率、面部动作单元、眼动特征、情绪维度,甚至语音特征,全都覆盖在内。更关键的是,他们绑定了一套“HRV情绪生理晴雨表”,用来关联心率与急剧情绪。用大白话说,假笑系统能识别,压抑的情绪也能捕捉,因为这些信号根本伪装不了。对大模型来说,这就是一个全新的、真实的生理情绪数据入口。

当然,这条路并不容易。rPPG技术落地以前有个老大难问题:光照变化、头部运动这些噪声,很容易让数据“跑偏”。微面科技的做法是,自己建了一个万人级的临床标注数据集,包含了数千万个测量采样点,覆盖不同肤色和复杂场景,还专门在安贞医院做了临床验证。这些数据,最终都被融进了基座模型里。

算法层面,他们引入了一个有意思的思路——“状态空间模型”。关于这一点,创始人唐健凯的解读很形象:这种模型与大语言模型“预测下一个Token”的逻辑类似,只不过大模型预测的是下一个词,而它预测的是人体下一时刻的生理行为状态。心跳、呼吸这些生命体征,从此被建模成了一个连续的物理过程,而不是离散视频帧的简单拼接。

效果怎么样?核心指标上,心率检测精度已经控制在≤2 BPM,达到了医疗级标准;端侧推理延迟≤10ms,基本是实时响应;而且端侧小模型的参数规模只有0.2M,普通手机和摄像头上就能直接跑,根本不用依赖云端算力。

光能读懂生理信号还不够。微面科技进一步构建了一套多模态的“人类理解系统”,把动作、姿态、眼动等空间特征也融合了进来。模型不仅能识别情绪,还能理解行为背后的需求和动机,甚至预测交互意图和动作轨迹。用他们自己的话说,就是“察言观色,知行先觉”。

产品落地的思路也很务实。软件层面,微面科技通过SDK/API向机器人、智能座舱、健康设备厂商输出算法能力。目前三大场景已经铺开:家用机器人领域与海尔机器人达成量产合作;康养机器人领域用于养老院和社区的快速健康筛查;仿生机器人领域实现了毫秒级低延时的自然交互。车载方向,正在与某头部Tier 1供应商联合打磨疲劳监测方案。

硬件层面,他们推出了搭载FacePhys模型的嵌入式摄像头模组。其中,面向科研机构与医院的旗舰产品Findings科研数据采集系统,已经进入批量采购阶段。


图源企业

关于技术路线和行业定位,唐健凯在交流中也给出了更清晰的回答。

当被问到“国内外还有谁在做rPPG生理和情绪识别”时,他提到,国外确实有像FaceHeart这样的公司,聚焦心脏健康监测并拿到了FDA认证,但更多是服务于远程医疗。微面科技的方向更宽,不仅要看心率,还覆盖情绪、压力、眼动行为等多个维度,本质上是在从“生理感知”走向“人的状态理解”。而国内大多数方案目前还停留在“录制视频+云端分析”的模式——先录30秒视频,上传云端,等几十秒出结果,过程中稍有运动或光照变化,鲁棒性就大打折扣。

关于“为什么能做得更精准”,唐健凯的解释涉及到两个关键点。一是模型层面的优化,核心就是状态空间模型捕捉人体生理状态的连续性和周期性;二是数据质量,训练数据并非大模型虚拟打标,而是来自医院合作和医疗级设备采集,万人级临床数据库的客观性和准确性,是普通方案无法比拟的。在情绪理解上,他们也建立了一套完整的逻辑:高HRV往往对应积极放松的状态,而运动时心率升高并不等于情绪波动。单看指标是不行的,必须结合动作、姿态、眼动等空间特征,一起判断人的真实状态。概括起来,就是把“时间维度上的生理连续性”和“空间维度上的视觉感知能力”融合到一个模型里,让AI同时理解人的生理、情绪和行为。

至于为什么还要做硬件模组,唐健凯的逻辑也很清晰:视频数据量极大,全上云端处理延迟高,交互体验会很差。端侧处理让感知和推理发生在设备本地,响应更及时。另一个核心考量是隐私——生理和情绪数据本身就敏感,尤其在医疗、健康管理等场景,用户更希望数据留在本地,而不是全部上传到云端API。

投资人观点

顺为资本:公司研发的实时生理与情绪理解基座模型,在技术路线和底层架构上具备全球唯一性。该技术可快速落地智能座舱、机器人和智能硬件等多元场景,应用空间广阔。顺为高度认可团队的技术与产品化能力,愿与微面科技在人、车、家全场景深度协同、长期陪伴,共同开拓下一代人机交互与具身智能赛道的商业前景。

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