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清华毕业生半年访谈600人获千万融资,将脑机接口带入运动场

时间:2026-05-30 11:50
在运动健康与高水平训练领域,一个越来越清晰的共识正逐渐形成:运动场景中的脑状态监测,正成为不可或缺的新刚需。创业两年的张昊天,对此深有体会。 这位清华大学毕业生,在读研期间便开始深入探索如何将脑机接口技术应用于消费级场景。坦白说,最初他也并未找准明确方向。然而在调研过程中,团队陆续与多家运动类企业交

在运动健康与高水平训练领域,一个越来越清晰的共识正逐渐形成:运动场景中的脑状态监测,正成为不可或缺的新刚需。创业两年的张昊天,对此深有体会。

这位清华大学毕业生,在读研期间便开始深入探索如何将脑机接口技术应用于消费级场景。坦白说,最初他也并未找准明确方向。然而在调研过程中,团队陆续与多家运动类企业交流,发现一个显著规律:凡是高度关注运动表现结果的场景,几乎都对大脑状态监测存在着迫切需求。

运动健康类可穿戴设备的市场潜力,早已得到验证。从极客圈子一路火到大众市场的Whoop、Oura等品牌,估值已飙升至百亿美元级别,凭借心率、血氧等生理数据成功验证了一个核心价值——监测身体状态,确实能有效提升运动表现与恢复效率。与此同时,大众也逐渐养成了为科学运动数据付费的习惯。

但张昊天指出,目前市面上主流的可穿戴设备,主要通过四肢末梢数据来反映身体侧的生理状态,很难直接捕捉到运动过程中的专注力、压力、神经疲劳等脑状态变化。而脑状态,恰恰是运动训练与比赛中“对表现影响巨大、却长期难以量化”的关键变量。

这里有一个非常直白的逻辑:运动不仅是体能的较量,更是一场大脑状态的竞争。对于水平相近的运动员而言,成绩差距往往不仅取决于体能和技巧,大脑状态同样至关重要。以射击为例,最终胜负往往取决于扣动扳机那一瞬间的专注力、抗压能力与情绪控制水平。

即便将目光转向非竞技类的普通运动人群,这种影响依然普遍存在。张昊天团队在半年内深度访谈了超过600位运动爱好者,结果发现几乎所有人都曾遇到过“没有实际肌肉损伤,但训练状态明显不佳”的情况。进一步追问后,高频反馈多集中在“大脑疲劳”“缺乏训练动力”“越练越差”等主观感受上。用户普遍期望拥有一款工具,能够帮助他们理解训练中那些难以捉摸的状态变化。

目前,职业体育界通常采用配备运动心理师的方式来应对上述挑战。然而,依赖人工评估的模式存在成本高昂、时效性差、主观性强等局限性,更不用说覆盖大众运动人群了。

那么,有没有可能直接在运动中稳定采集脑电信号,再通过补偿算法进行质量判断?这样就有机会更直观地捕捉那些影响运动表现的脑状态变化。

2024年毕业后,张昊天团队正式创立了“脑回录(Nanoloop)”。他们的目标是,将非侵入式脑机接口技术集成到一款“智能运动头带”中——产品名为Nuromova N1。其原理是在运动中采集前额脑状态数据,结合多模态传感与AI算法,将脑状态趋势转化为直观、可执行的训练反馈。

图源:脑回录(Nanoloop)

从技术角度来看,难点并不在于脑电信号采集本身,而在于运动场景下如何精准识别并剔除伪影,以判断哪些数据具有实际分析价值。针对脑电伪影与噪声问题,Nuromova采用了电极结构优化、噪声识别与信号补偿、SQI质量评估、算法剔除及个体基线建立等策略,显著提升数据的可用性。

Nuromova N1主要监测前额区域——这一脑区与注意调节、认知负荷及情绪处理等过程紧密相关。通过分析脑电特征并结合个体基线,设备能够计算出状态趋势,识别疲劳、专注力、压力、情绪波动等多个维度。在基础指标之上,系统还会衍生出训练有效性、压力承受状态、恢复趋势等复合指标。

有了这些数据,运动者可以纵向追踪自身状态变化,为训练复盘与计划调整提供科学依据。目前Nuromova N1分为两个版本:教练端和C端。

以教练端产品为例,从长期来看,教练在训练学员时需要覆盖体能、技术、心态等多个维度。借助脑状态数据辅助,教练能够更有针对性地制定精细化管理方案,合理规划训练内容与节奏,而非一味依赖“高强度硬练”的传统模式。

从单次训练的前中后短周期来看,训练前的中枢神经状态直接影响肌肉协调性、爆发力等关键指标。设备通过采集脑电,监测中枢神经相关状态与认知表现趋势,AI教练会提供相应的数据解读与反馈建议,帮助用户通过冥想、拉伸、认知训练等方式,在热身前更好地进入最佳训练状态。训练过程中,设备以非侵入方式默默记录数据,完全不影响用户专注于运动本身。训练结束后,数据则用于复盘与恢复管理——复盘时可以借助周期数据对比分析训练问题;而恢复作为运动训练的核心课题,不仅依赖睡眠与饮食,也与压力管理、放松训练及训练节奏息息相关。依托脑状态数据,用户可以结合呼吸训练、冥想、拉伸、放松练习、睡眠调整等多种方式,进行更科学的恢复管理。

图源:脑回录(Nanoloop)

在张昊天看来,这些运动场景中积累的数据与经验——包括脑电数据、脑电-运动表现模型、硬件研发经验等——将成为脑回录未来的核心资产。非侵入式脑机接口普遍面临运动伪影与噪声干扰的挑战,运动场景尤甚。但通过算法补偿与噪声剔除技术,团队已能获取满足运动场景需求的有效信号。理论上,运动场景对信号稳定性要求更高,与之相关的工程能力未来有望迁移到更多日常状态管理场景中。

目前,脑回录团队已累计积累约500小时的多模态数据,涵盖脑电、IMU、训练事件及主观反馈等维度,覆盖射击、高尔夫、自行车、摔跤、篮球等多个运动场景。公司与清华大学、北京体育大学、首都体育学院等高校院所,以及部分运动数据服务商建立了合作关系,并已开始接收到来自运动爱好者与早期用户的C端订单;海外市场推广也在积极规划中。

另据了解,近期脑回录已完成由南山战新投投资的千万元级种子+轮融资。募集资金将主要用于核心技术迭代、产品工程化落地及市场拓展,以加速非侵入式脑机接口穿戴设备在运动场景中的规模化商用进程。

来源:https://36kr.com/p/3827323136004992
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