重新定义AI教育的物理边界
当前人工智能教学与科研多局限于纯软件算法，缺乏真实物理环境下的多模态交互验证能力。Synaflow平台首次将光、声、气味、温度等环境因子与生理信号实时联动，为生理计算、情感交互、多模态算法开发提供科研级基础设施，抢占“人因工程+AI”新工科战略高地。
平台如何赋能人工智能
生理计算
无感采集HRV、呼吸、脑电、皮电等生理信号，提供高精度、低延迟的多模态生理数据集，支撑情感识别、认知负荷评估、疲劳检测等算法模型训练与验证。
0.5秒
级生理信号解析与反馈
情感交互
通过动态调控光色、声景、气味、温度，实时诱发并调节用户情绪状态，结合AI情感计算模型，构建双向闭环人机交互系统，开创“情绪自适应环境”新方向。
92%
受试者压力指数显著下降（127人双盲试验）
多模态算法开发
提供标准化生理数据接口、环境控制API及真实物理环境仿真，支持多源异构数据融合、跨模态生成、强化学习等前沿算法研究，加速科研成果落地。
3600+
篇SCI论文支撑算法知识库
覆盖课程与研究方向
本科生实验课程
《生理信号处理》、《情感计算》、《人机交互设计》等创新实验课，基于真实数据开发项目。
研究生课题支撑
提供权威人因光谱数据库、实验设计指导及数据分析工具，加速论文发表与专利产出。
竞赛与创新项目
支撑大学生创新创业训练计划、挑战杯、互联网+等竞赛，产出高影响力成果。
9600+
SCI论文数据库
10万+
生理数据样本
15项
发明专利
2个
院士团队联合研发
为什么高校选择Synaflow？
- 全国首款面向AI教育的多模态闭环实验平台，填补真实物理环境验证空白
- 已助力12所双一流高校建设人因AI实验室，累计申报20+项国家级课题
- 开放API与二次开发接口，支持自定义算法嵌入与扩展
- 提供终身算法迭代、师资培训、课题申报全程陪跑服务
立项申报建议
项目名称：“人因智能交互交叉学科实验平台”
支撑专业：人工智能、计算机科学、心理学、自动化、生物医学工程等
预算类型：重大教学科研仪器设备、新工科建设专项、中央财政支持地方高校改革发展资金
预期成果：高水平论文、发明专利、学生竞赛获奖、课程建设、横向课题创收