独家 | 00后清华团队打造机器人“眼睛”，可实时输出百余项生理情绪参数，已获数百万美元融资

想象一下这样的生活片段：你拿起手机 30 秒，屏幕立刻跳出提醒，“当前心率 78，压力中等，建议深呼吸”；家里的智能摄像头静静看着午睡的宝宝，突然通过 App 提醒你：“宝宝心率偏快，呼吸略显急促，建议进屋查看”；养老院里，巡检机器人通过一次擦身而过的对视，便能感知到老人今天情绪低落，且血氧饱和度略低于往常......

这些曾经只存在于科幻电影中的“读心术”，正由一家名为微面科技（FacePhys）的公司变成现实。这家聚焦 AI 机器视觉核心技术研发与产业化的初创公司，凭借自主可控的远程光电容积描记技术（rPPG），打造了一个可端侧推理人体生理、情绪状态的智能摄像头系统，让机器不仅能看见世界，更能洞察人类的生理与情感。

微面科技核心团队来自清华大学。创始人唐健凯是清华大学新雅书院和计算机系在读博士生，长期深耕机器视觉与生理计算方向，曾在 Science Advances 等顶级期刊和会议发表 20 余项研究成果，谷歌学术引用超 1,600 次；联合创始人张艺儒就读于清华大学计算机系硕士，研究方向为人机交互与远程生理感知，曾在 UbiComp、CHI 等顶会发表相关成果；联合创始人张铭宇出身清华软件学院，具备深厚的工程落地与产品化经验，统筹技术从实验室走向量产的全链路交付。

图 | 创始团队（来源：受访者提供）

实时监控百余项生理与情绪参数

故事始于 2022 年的暑假。彼时，正在清华读大三的唐健凯参与了与华盛顿大学的联合项目，第一次接触到“通过自拍测心率”的课题。

“一开始其实挺心虚的，这事对谁来说可能都有点奇怪”，唐健凯回忆道，“那时候的技术在实验室里很完美，但一到现实环境，人稍作移动、光照环境一变，监测精度就会大幅下降。”

唐健凯所说的技术，正是远程光电容积描记技术，这是一种通过普通摄像头，在不接触人体的情况下，远程监测心率、呼吸和血氧等生理参数的技术。

具体来说，人体每次心跳引起的血液流动会造成皮肤组织的微血管中血量的周期性变化，进而导致皮肤吸收和反射光具有周期性规律，具体表现为皮肤表面颜色的周期性变化，尽管人眼无法分辨这一微小变化，但是通过摄像头可以捕捉，通过分析该信号可以获取脉搏率、呼吸率和血氧饱和度等生理指标。

“所以，本质上来讲，我们测的是皮肤微小颜色变化的速度。”唐健凯补充道。

在那个暑假快结束的时候，唐健凯及团队成员利用摄像头成功捕捉到了心跳。在后续研发中，他们建成了全球首个基于手持手机采集的多模态生理数据库，并将整套处理流程标准化开源为 rPPG-Toolbox，供全球研究者使用。

也正是在这次实践中，通过完整搭建摄像头采集、算法实现与测试的全套系统，唐健凯验证了原理的可行性，并下定决心将其做成产品。“原理通了，剩下的就是用 AI 和更多数据去消除噪声。”

rPPG 通过普通摄像头捕捉面部皮肤微弱颜色变化来提取心率、呼吸等信号时，信号强度极弱，仅占总背景的 0.1%–1%，极易被环境噪声淹没，包括运动伪影、光影干扰、肤色差异等。

比如当受试者说话、头部晃动或手持设备拍摄时，皮肤像素在图像中的位置会发生偏移，产生巨大的非生理性信号波动；环境光线的明暗变化、阴影遮挡或车内快速移动产生的动态光源，会直接改变相机捕捉到的颜色数值。

为了解决该问题，唐健凯及团队采集了不同肤色、不同生理状态、不同场景下的海量数据，通过 AI 算法和底层优化让算法学会在复杂环境中提取有效信号，最终实现了心率监测误差< 0.7BPM 的医疗级精度、响应速度低至<10ms，建立起坚实的技术壁垒。

如今，微面科技仅凭一颗摄像头，即可实时输出 100 余项生理与情绪参数，还能连续监测眼动轨迹，实现视线追踪、注视分析等功能。更重要的是，微面科技实现了端侧本地化部署，无需将视频传到云端，在毫秒级响应的同时，从底层规避了隐私泄露的风险。

（来源：受访者提供）

“其中，心率、血氧饱和度以及情绪识别功能已经较为成熟，可以通过摄像头捕捉表情和心率变异性的指征来判断用户的情绪状态，甚至能初步识别抑郁倾向。”

唐健凯解释道，心率变异性是指连续心跳间隔的时间变化，是评估自主神经系统功能的非侵入性指标。近年来，心率变异性相关指标被应用于个体抑郁的检测和评估中。研究发现，抑郁与心率变异性呈负相关，即抑郁或长期压力患者的心率变异性通常偏低。

做机器人的“眼睛”

目前，微面科技的 rPPG 技术，已在婴儿健康监测、康养机器人、智能座舱、医院临床验证等领域落地。

比如，在婴儿健康检测上，通过红外补光实现夜间零干扰监测，能实时捕捉宝宝的心率、呼吸、睡眠状态，甚至哭闹行为，一旦出现生理指标异常，便会第一时间向家长的手机推送告警。据悉，团队还做了专项算法优化，即使宝宝轻微移动，MAR 算法也能有效去除运动伪影，保证监测精度。

在汽车上，可以通过智能摄像头实时监测驾驶员和乘客的健康状态，提前预警疲劳驾驶和情绪变化，以及监控车内婴幼儿健康，提升行车安全。据唐健凯透露，该技术已获得车企认可，计划于下一代“健康汽车”集成此功能，实现车内健康数据的实时汇报。

在医疗康养领域，微面科技正与安贞医院展开深度产学研合作，共同完成了上千人规模的临床队列验证，数据覆盖多病种、多年龄层，为算法的医疗级精度提供了有力的临床支撑。唐健凯透露，“双方共同研发的‘健康镜’兼顾算法与硬件一体化设计，将传统的复杂束缚式医疗监测优化为非接触的快速筛查方式，得到了临床专家与患者群体的一致认可，具备广泛的社会价值与推广前景。”

（来源：受访者提供）

除了深耕垂直场景，微面科技还将目光投向了极具想象力的机器人赛道。在唐健凯看来，rPPG 技术可以成为机器人的“眼睛”——一套能让机器真正“看见”生理与情感的感知系统。

他解释道，无论是服务机器人、康养陪护机器人，还是正在规模落地的人形机器人，都迫切需要具备对使用者生理状态与情绪意图的实时感知能力。微面科技的 rPPG 视觉感知模块，则可作为标准化感知组件嵌入各类机器人平台，赋予机器人“读懂人”的能力。

目前，该公司已完成数百万美元的融资，用于加速核心算法迭代、拓展行业应用场景，并推进机器人感知模块的规模化商业部署。

创业的路上并非一帆风顺，唐健凯团队也曾经历过商业模式的试错。2024 年，他们曾参考海外模式推出健康平台，试图通过线上医疗问诊抽成实现商业化，却忽略了中国医疗体系的特点——国内线下问诊效率高，线上轻问诊的需求远不如海外，这次尝试并未取得预期效果。

之后，团队调整方向，深耕非接触生理情绪感知领域，陆续推出了基于浏览器的网页版实时监测系统以及面向个人用户的 APP，并完成了 C01、KY01 型号智能摄像头及 FINDINGS 科研级采集主机的研发工作。

如今，微面科技已构建起覆盖云端 API/SDK、整组模式、插件模式的集成方案：云端 API/SDK 方案实现零硬件改动、2 周快速对接，采用 SaaS 订阅制；整组模式提供深度定制，完整摄像头模组交付，算法固化于芯片，低延迟低功耗，适配旗舰级规模量产；插件模式可串联现有摄像头，不改变原有架构，实现快速部署升级。

谈及未来，唐健凯的愿景清晰而坚定：让千万台机器更有“情商”，让机器人不仅看到世界，更能读懂人的生理与情感。

文章来自于“DeepTech深科技”，作者 “胡莉花”。