文｜胡香赟

編輯｜海若鏡

“運動場景中的腦狀態(tài)監(jiān)測，正在成為高水平訓(xùn)練和運動健康管理中的新需求。”創(chuàng)業(yè)兩年，張昊天這樣判斷。

張昊天畢業(yè)于清華大學(xué)，研究生期間開始探索如何將腦機接口技術(shù)應(yīng)用在C端場景。他坦言，自己最初也沒想好具體的落地方向，研究過程中，團隊陸續(xù)接觸過一些運動類企業(yè)，發(fā)現(xiàn)“重視運動表現(xiàn)結(jié)果的場景，對大腦狀態(tài)監(jiān)測都存在一定需求”。

運動健康類可穿戴設(shè)備的需求其實早已得到驗證，估值百億美元、從極客圈火到大眾市場的Whoop、Oura就是最好的說明。它們用心率、血氧等多項生理數(shù)據(jù)指標證明，監(jiān)測身體狀態(tài)能提升運動表現(xiàn)和恢復(fù)效率，也讓大眾逐步形成為科學(xué)運動數(shù)據(jù)付費的習(xí)慣。

但張昊天認為，目前，市面上的可穿戴設(shè)備主要通過四肢末梢數(shù)據(jù)反映身體側(cè)狀態(tài)，很難直接觀察運動過程中的專注、壓力、神經(jīng)疲勞等腦狀態(tài)變化，而腦狀態(tài)是運動訓(xùn)練和比賽中“高度影響發(fā)揮、卻長期看不見”的關(guān)鍵狀態(tài)變量。

“運動不只是身體能力的競爭，也是一場關(guān)于大腦狀態(tài)的競爭。對于水平接近的運動員來說，成績差距不只來自體能、技巧本身，大腦狀態(tài)也很關(guān)鍵。比如射擊運動，最終勝負往往取決于扣動扳機時的瞬時專注力、抗壓能力與情緒狀態(tài)。”

即便是在非競技類的普通運動人群中，這種影響同樣存在。張昊天介紹，團隊曾在半年時間里訪談了超過600位運動類用戶，“我們發(fā)現(xiàn)，幾乎所有受訪者都出現(xiàn)過‘無實際肌肉損傷、但訓(xùn)練狀態(tài)明顯不對’的情況，進一步追問，‘腦子累’‘不想練’‘越練越差’是高頻反饋。用戶普遍希望有工具幫助他們理解訓(xùn)練中的主觀狀態(tài)變化”。

當(dāng)前，職業(yè)體育圈一般會通過配備運動心理師的方式應(yīng)對這類問題，但依賴人工評估的模式成本高、時效差、主觀性強，更無法覆蓋大眾運動人群。

那么，如果能在運動中穩(wěn)定采集腦電信號，并結(jié)合補償算法進行質(zhì)量判斷，就有機會更直接地觀察影響運動表現(xiàn)的腦狀態(tài)變化。

因此，2024年畢業(yè)后，張昊天團隊正式創(chuàng)辦了“腦回錄（Nanoloop）”，希望將非侵入式腦機接口技術(shù)融入進一款“智能運動頭帶”Nuromova N1，通過采集運動中的前額腦狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合多模態(tài)傳感和AI算法，將腦狀態(tài)趨勢轉(zhuǎn)化為直觀且可理解的訓(xùn)練反饋。

圖源：腦回錄（Nanoloop）

據(jù)介紹，這其中的難點不在于采集腦電本身，而是在運動場景下識別并剔除偽影，判斷哪些數(shù)據(jù)真正可用。面對腦電偽影和噪聲，Nuromova試圖通過電極結(jié)構(gòu)、噪聲識別與信號補償、SQI質(zhì)量評估、算法剔除和個體基線來提升可用性。

Nuromova N1通過監(jiān)測與注意調(diào)節(jié)、認知負荷和情緒相關(guān)過程有關(guān)的前額區(qū)域，結(jié)合腦電特征和個體基線，對狀態(tài)趨勢進行計算，識別疲勞、專注力、壓力、情緒波動等狀態(tài)趨勢，在基礎(chǔ)指標之上，系統(tǒng)會形成訓(xùn)練有效性、壓力承受狀態(tài)、恢復(fù)趨勢等復(fù)合指標。

通過這些數(shù)據(jù)，Nuromova N1能夠幫助運動者縱向觀察自身狀態(tài)變化，為訓(xùn)練復(fù)盤和計劃調(diào)整提供參考。目前，Nuromova N1分為教練端和C端兩個應(yīng)用版本。

以教練端產(chǎn)品為例，從長周期看，教練訓(xùn)練學(xué)員需覆蓋體能、技術(shù)、心態(tài)等多個維度。有了腦狀態(tài)數(shù)據(jù)輔助后，能更有針對性地精細化管理訓(xùn)練計劃，合理安排訓(xùn)練內(nèi)容與節(jié)奏，不再依賴“高強度硬練”的傳統(tǒng)方式。

從單次訓(xùn)練前、中、后的短周期看，訓(xùn)練前，中樞神經(jīng)狀態(tài)直接影響肌肉協(xié)調(diào)性、爆發(fā)力等。“我們的設(shè)備通過采集腦電，觀察中樞神經(jīng)相關(guān)狀態(tài)與認知表現(xiàn)趨勢，AI教練會幫助提供相關(guān)的數(shù)據(jù)解釋，提供反饋建議，幫助用戶通過冥想、拉伸、認知訓(xùn)練等方式，在熱身前更好地進入訓(xùn)練狀態(tài)。”

訓(xùn)練中，設(shè)備會以不打擾用戶的方式觀察、記錄數(shù)據(jù)，不影響用戶專注于運動表現(xiàn)。

訓(xùn)練后，數(shù)據(jù)則可用于復(fù)盤與恢復(fù)。比如，復(fù)盤時，可通過周期數(shù)據(jù)對比分析訓(xùn)練問題；而恢復(fù)是運動訓(xùn)練的核心課題，通常情況下，恢復(fù)不僅依賴睡眠、飲食，也與壓力管理、放松訓(xùn)練和訓(xùn)練節(jié)奏有關(guān)。依托腦狀態(tài)數(shù)據(jù)，用戶可以結(jié)合呼吸、冥想、拉伸、放松訓(xùn)練、睡眠調(diào)整等方式進行恢復(fù)管理。

圖源：腦回錄（Nanoloop）

張昊天認為，這些運動場景的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗積累，如腦電數(shù)據(jù)、腦電-運動表現(xiàn)模型、硬件研發(fā)經(jīng)驗等，會成為腦回錄未來的核心資產(chǎn)。“非侵入式腦機接口普遍存在運動偽影、噪聲干擾，運動場景尤其如此。我們通過算法補償、噪聲剔除技術(shù)，能獲取滿足運動場景需求的有效信號。理論上，運動場景對信號穩(wěn)定性要求更高，相關(guān)工程能力未來有機會遷移到更多日常狀態(tài)管理場景。”

目前，腦回錄團隊累計已積累約500小時多模態(tài)數(shù)據(jù)，包含腦電、IMU、訓(xùn)練事件和主觀反饋等維度，覆蓋射擊、高爾夫、自行車、摔跤、籃球等運動場景。此外，公司已與清華大學(xué)、北京體育大學(xué)、首都體育學(xué)院等高校院所，以及部分運動數(shù)據(jù)服務(wù)商開展合作，并開始獲得來自運動愛好者和早期用戶的C端訂單；同時，海外市場推廣也在規(guī)劃中。

另據(jù)了解，近期，腦回錄已完成由南山戰(zhàn)新投投資的千萬元級種子+輪融資。募集資金主要用于核心技術(shù)迭代、產(chǎn)品工程化落地及市場拓展等，以加速非侵入式腦機接口穿戴設(shè)備在運動場景中的規(guī)模化商用。