01 情绪识别层
通过行为信号、语义表达与上下文线索建立个体状态快照，识别短期波动与长期趋势。
下滑查看机制说明
服务机制说明
从识别到干预，系统如何形成可持续的情绪支持闭环
02 服务编排层
依据识别结果匹配任务与触达策略，将干预频率、内容强度与人群分层动态联动。
03 反馈闭环层
将用户反馈与效果指标回流模型，持续校准服务节奏，实现可解释、可追踪、可优化。
更多案例
案例排布
以服务触点为线索，拆解可复用的情绪关怀方案
校园接驳提醒
基于通勤时段发送拥挤预警与替代路径建议，缓解高峰焦虑。
情绪低谷干预
识别连续负向反馈后，自动切换轻任务与低刺激提示策略。
复盘与反馈闭环
将阶段性行为变化可视化，帮助用户看到改进轨迹与触发因素。
陪伴式任务引导
把复杂目标切为低门槛小步任务，通过反馈频率维持参与意愿。
脆弱时刻保护
在情绪峰值时降低交互负担，优先呈现稳定提示与快速求助入口。
Emotional Lens
情绪透镜识别界面
将情绪信号、上下文与干预路径以更清晰的层次呈现，帮助快速定位与响应。
识别层
捕捉微表情、语义和行为节奏，生成实时情绪状态快照。
场景：校园日常
识别置信
89%
干预优先
中
响应时延
1.4s
情绪状态不是标签，而是可选择授权的状态凭证
可穿戴设备持续计算操作节奏、点击频率、停留时长、文字语气与使用时段，形成加密状态凭证。用户只需授权一次，信任的服务即可同步调谐，无需在每个 App 里重复设置“勿打扰”。
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