重新定义运动科学人因测试环境
传统体育/康复研究多依赖主观疲劳量表或单一生理指标，缺乏综合环境干预。Synaflow平台首次将光、声、气味、温度等多模态环境因子与生理信号实时集成，为疲劳监测、恢复训练、生物反馈提供可编程、可量化、可验证的科研级实验环境，助力竞技体育与康复医学发展。
平台核心应用方向
疲劳监测与预警
无接触采集心率变异性(HRV)、呼吸频率、皮电反应等多维生理信号，结合AI模型实时评估运动员或康复患者的疲劳程度，提供早期预警，预防过度训练与运动损伤。
0.5秒
级生理信号解析与疲劳指数生成
恢复训练与干预
通过动态调控光色（如红光促进肌肉修复）、声景（舒缓音乐）、气味（舒缓芳香）、温度（适宜暖风），创建最佳的恢复环境，加速疲劳消除与生理功能恢复。
40%
30分钟干预后主观疲劳度显著降低
生物反馈训练
基于实时生理数据，通过可视化或环境刺激引导用户自主调节呼吸、心率、肌肉紧张度，提升自我调控能力，应用于焦虑缓解、压力管理及运动表现提升。
37%
自主神经平衡度提升（临床验证）
支撑课程与研究方向
课程实验
《运动生理学》、《运动康复技术》、《体育工程》、《健康管理》等创新实验课，基于真实多模态环境数据。
研究生课题
运动性疲劳机制、康复环境优化、生物反馈训练、智能可穿戴设备验证等前沿方向。
创新竞赛
支撑“挑战杯”、“互联网+”、体育科技创新大赛等，产出高水平论文、专利及社会服务项目。
9600+
SCI论文数据库
127
临床双盲试验
15项
发明专利
12所
高校/科研院所合作
为体育/运动康复学科带来的独特价值
- 全国首款多模态闭环环境模拟系统，实现运动疲劳-环境干预的动态量化研究
- 提供标准化疲劳恢复方案库与生理数据融合API，加速研究进程
- 支持与常规运动检测设备（心率带、功率自行车、运动捕捉）联动，打通软硬件全链路
- 已助力多所体育院校/康复中心建设人因实验室，产出多项高水平SCI论文与专利
立项申报建议
项目名称：“多模态人因智能实验平台（体育/运动康复方向）”
支撑专业：体育教育、运动训练、运动康复、体育工程、生物医学工程、心理学等
预算类型：中央财政支持地方高校改革发展资金、新工科建设专项、体育总局重点实验室项目、健康中国战略专项
预期成果：高水平SCI/SSCI论文、发明专利、运动康复方案标准、学生竞赛获奖、横向合作、精品课程建设