神经数据采集
围绕脑电、肌电等神经与生理信号，设计适合任务和场景的采集方案，保留原始数据与关键实验信息。
采集人的真实反应为智能提供新的理解维度
以神经信号为核心，融合脑电、肌电、眼动、行为与环境数据，为科研、具身智能和内容理解提供规模化的数据采集与标注服务。
我们记录人看到了什么、做了什么，也进一步探索人在感知、判断和行动过程中的真实反应。
从记录行为，走向理解行为背后的反应
传统数据更多记录外部结果：人看了什么、点击了什么、完成了什么动作。但这些结果往往无法直接解释注意、负荷、情绪和判断是怎样发生的。
神经与生理信号提供了另一层证据。我们将脑电、肌电、眼动、行为和环境信息同步采集，让外部行为与内部反应在同一时间轴上被理解。
这些数据经过处理、标注与结构化交付后，可用于科学研究，也可以成为训练人工智能理解人的新型数据基础。
我们可以提供
真实采集设备、实验范式、多模态数据结构与技术验证
核心能力
围绕神经信号建立可执行、可同步、可解析、可规模化的完整数据服务。
多模态同步采集
统一脑电、肌电、眼动、动作、刺激内容和环境数据的时间基准，减少跨设备数据错位。
神经信号解析与标注
完成信号清洗、切分、质量检查与任务标注，将连续信号转化为可计算、可复用的数据。
规模化数据服务
以标准流程组织设备、平台、人员和场地，支持从小规模验证到跨批次数据积累。
多模态数据结构
不只记录单一信号，而是将神经、生理、行为、任务与环境信息组织为可对齐的数据体系。
神经与生理信号
脑电 / 肌电 / 眼动 / 可穿戴与其他生理信号
行为与任务数据
人体与手部动作 / 操作与交互过程 / 任务状态 / 行为结果
内容与环境数据
图像与视频 / 声音 / 视觉与听觉刺激 / 设备及环境信息
研究成果
以公开论文和数据集记录实验方法、数据规模与可复现结果。
面向真实应用
从研究问题出发，也面向需要理解人的人工智能系统与真实业务场景。
科学研究
为认知、神经科学和人机交互研究提供可追溯的实验数据与标准化交付。
实验范式执行 · 跨模态研究 · 数据集建设
具身智能
把人的动作结果与肌肉、注意和判断过程关联起来，为机器人学习与交互提供新的监督信息。
动作学习 · 人机协作 · 交互评估
内容理解
在观看、聆听和阅读过程中记录真实反应，支持对内容效果与认知过程的客观分析。
视听内容 · 自然阅读 · 体验评估
把复杂的采集需求交给可靠的技术体系
从研究设计到标准化数据交付