让情绪被感知，
让风险被看见
围绕情感智能、多模态识别、端云协同和隐私保护，构建面向实际部署的技术能力体系。
EMOVISTA
多模态情感计算引擎
融合视觉、音频、生理信号与行为数据，通过非接触式感知和 AI 模型分析，实现情绪状态识别、心理风险筛查与动态预警。
多源信号实时感知 · 视觉 / 音频 / 生理 / 行为
0.01mm微动检测精度
90.8%情绪识别准确率
<200ms决策延迟
50项单次评估指标
指标来源：沃才高科与浙江大学计算机学院联合发布的 EMOVISTA 动态情绪识别系统公开数据。
Core Perception
四种感知模态，一个统一的情绪答案
单一信号容易被扰动和伪装，多源融合才能还原真实状态。
视觉识别
识别面部表情、微表情、关键点与姿态行为变化。
音频识别
分析韵律、语速、音高与能量变化，捕捉情绪线索。
非接触生理感知
通过 rPPG 远程光学感知心率及心率变异性趋势。
多模态融合
对多源信号综合建模，降低单一信号波动带来的误差。
Pipeline
从感知到预警的完整链路
持续监测与趋势分析，将多维数据转化为可理解、可管理、可响应的风险线索。
01
数据采集视觉、音频、生理与行为信号02
AI 建模多模态特征融合与趋势分析03
风险评估情绪状态与心理风险分级04
持续追踪生成响应线索并闭环跟进
Where It Runs
同一套引擎，三种场景的不同解法
教育场景
辅助学生心理筛查、日常关怀与重点人员动态关注。
医疗场景
支持筛查、评估、随访与干预流程的连续记录。
企业场景
识别压力、疲劳与风险趋势，辅助员工关怀管理。