BRAIN-COMPUTER INTERFACE

从感知脑电
到共感座舱。

以前额EEG为探索入口,融合多模态状态感知,让座舱从响应指令,走向随人的状态调整体验。

非侵入式采集 · 多模态融合 · 对照验证
NeuroSync Cabin / 前瞻探索与证据驱动阶段
向下滚动

脑电,能为座舱带来多少增量

以汽车第三空间为首个应用场景,探索人的状态如何驱动数字内容与物理空间调整。 课题的关键,是验证EEG在现有视觉、行为与生理信号之外,是否提供值得佩戴成本的体验增益。

形成可解释的互动Demo 建立BCI价值判断依据 沉淀可复用的多模态能力

一段可体验、可验证的共感旅程。

拟定 3–5 分钟体验 · 效果以实验验证为准

01
连接
神经握手
佩戴前额EEG设备,检查信号质量并建立个人基线。让体验者先知道:信号是否可信。
02
互动
专注蓄能
探索用相对专注趋势驱动能量累积,再由用户确认释放,让状态反馈变得可感知。
03
调节
共振舒缓
融合脑电与其他生理信号,联动音乐、灯光和屏幕,验证状态自适应体验的价值。
体验后生成「状态旅程卡」,呈现有效数据比例、参与模态与本次相对趋势。课题不以读心、医疗诊断或驾驶安全控制为目标。

让每一次反馈,都有可信的依据。

01

信号质量与置信度

识别接触不良与运动伪迹,建立个人基线,区分有效信号与不可用片段。

02

多模态融合与降级

结合EEG与至少一种非EEG生理信号;信号不足时切换可用输入,并解释数据来源。

03

体验编排与评测闭环

将状态映射到内容与座舱反馈,通过日志、回放和对照实验检验用户结果。

用证据,
决定下一步投入。

以24周为拟定验证周期,同时检验技术可用性、用户体验和业务价值;依据阶段结果决定继续、转向或停止。

技术关

有效信号是否稳定?EEG是否优于最佳非EEG替代方案?

体验关

状态驱动是否优于固定脚本?收益是否超过佩戴与校准负担?

价值关

内部是否有明确成果接收方?外部伙伴是否愿意投入真实资源?

▸ 预期交付
座舱交互Demo · 对照实验报告 · 多模态能力与复用接口

从"被动响应"到"状态共鸣"

传统座舱等待指令,神经自适应座舱理解你的状态

WITHOUT EEG ADAPTIVE
传统座舱交互
  • 用户需主动操作屏幕/语音下达指令
  • 无法感知疲劳、压力、专注等内在状态
  • 内容和环境调节依赖用户手动设置
  • 座舱体验千人一面,缺乏个性化
  • 长期驾驶后疲劳累积无主动干预
WITH EEG ADAPTIVE
神经自适应第三空间
  • EEG+PPG+视觉多模态融合感知状态
  • 实时识别投入、放松、压力、认知负荷
  • 内容节奏与座舱环境随状态自动调整
  • 基于个体基线的个性化自适应体验
  • 低质量时自动降级,保证体验连续性
30-45min
连续佩戴验证时长
信号质量与稳定性测试
M0-M3
四级对照验证体系
EEG增量价值量化证明
3-5min
展项完整体验时长
迎宾→校准→互动→结果

NeuroSync Cabin 实车演示

全场景座舱交互闭环展示

Demo视频即将上线 · 敬请期待

如果座舱能够实时感知你的脑状态,
你最希望它先帮你做好哪件事?
🧘
情绪舒缓
根据疲劳与压力状态,自动调节氛围灯光、音乐与座椅
个性化主动服务
预判你的专注与放松需求,主动推荐内容并调整座舱环境
🎯
专注力训练
监测专注度变化,提供互动训练与实时神经反馈

你可能还想知道

FAQ 01这个课题想解决什么问题? +
今天的座舱已经能听懂你说什么,但它还"看不见"你的状态。你累了、紧张了、走神了,座舱并不知道,只能靠你自己去调空调、换音乐、改氛围灯。我们想让座舱学会"读懂"你的状态,在你开口之前,就把环境调整到最适合你的样子。这就是"从被动响应,到状态共鸣"。
FAQ 02戴个EEG头环,会不会很麻烦? +
我们用的是非侵入式前额佩戴方案,不需要剃头发、涂导电膏,就像戴一个轻量的发带。课题首阶段的核心任务之一就是验证:这种佩戴方式是否能稳定获取有效信号,以及带来的体验提升是否值得这个佩戴成本。如果信号质量不够稳定,系统会自动降级到现有的视觉、语音等交互方式,不会硬撑。
FAQ 03这和现有的智能座舱有什么区别? +
现在的座舱交互主要是"人找功能"——你要什么,得自己说、自己点。而神经自适应座舱尝试的是"功能找人"——它通过感知你的专注度、放松度、压力水平,主动调整内容节奏、灯光氛围和座椅状态。打个比方:现在的座舱像一位waiter,你点菜他才上菜;我们想探索的是,座舱能不能像一位懂你口味的老友,在你还没开口时,就把适合的东西端到你面前。

给 NeuroSync Cabin 打个分

1分为最低,5分为最高;请完成五项评分

总体
价值
必要
参与
信任