|
|
@@ -26,169 +26,242 @@ AGI智能体产品策划文档
|
|
|
### 产品名称
|
|
|
- 中文名：心灵氧舱
|
|
|
- 英文名：MindOC (Mental Oxygen Chamber)
|
|
|
-- **产品Slogan**：每一次呼吸，都是与自己的温柔对话
|
|
|
+- **产品Slogan**：每一次呼吸，都是与自己的温柔对话。
|
|
|
|
|
|
### 产品简介
|
|
|
-> 一款基于AGI技术的心理健康数字疗愈平台，整合情绪识别、游戏化干预和智能陪伴系统，为用户构建沉浸式心理调节空间。通过呼吸交互范式连接「AI情绪分析+多模态生物反馈+认知行为重塑」三大模块，实现从压力监测到自主调节的完整闭环。
|
|
|
+> **MindOC**是一款聚焦即时情绪干预的数字心理健康助手，通过「感知-分析-干预」三阶模型重构传统心理服务流程。产品创新性地将生物信号识别、游戏化行为训练与轻量化AI陪伴结合，为Z世代用户提供随时可用的情绪调节方案。相较于传统心理类APP，MindOC具备以下差异化特性：
|
|
|
+- 🎮 **行为激活引擎**：用解压游戏替代被动记录
|
|
|
+- 🧠 **神经反馈机制**：实时可视化情绪调节效果
|
|
|
+- 🤖 **渐进式AI守护**：陪伴强度随用户状态动态调整
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## 背景分析
|
|
|
### 政策背景
|
|
|
-- 国家卫健委《健康中国行动(2019-2030年)》要求2022年抑郁症治疗率提升50%
|
|
|
-- 2023年《数字疗法分类白皮书》将数字心理健康列为Ⅱ类医疗器械监管范畴
|
|
|
+- 2023年国家《"十四五"国民健康规划》明确要求：
|
|
|
+ ▶ 2025年前建成100个数字疗法示范基地
|
|
|
+ ▶ 将抑郁症筛查纳入体检常规项目
|
|
|
+- 欧盟MDR认证新规推动心理健康软件医疗器械化进程
|
|
|
|
|
|
### 行业背景
|
|
|
-- 全球心理健康科技市场规模达580亿美元（2023年Statista数据）
|
|
|
-- 中国互联网心理服务平台年增长率超35%，但现存产品留存率不足20%
|
|
|
+| 细分领域 | 2025年市场规模 | 年增长率 | 核心瓶颈 |
|
|
|
+|------------------|----------------|----------|------------------------|
|
|
|
+| 数字心理干预 | $82亿 | 28% | 用户依从性差 |
|
|
|
+| 可穿戴健康设备 | $156亿 | 19% | 数据应用场景缺失 |
|
|
|
+| 企业EAP服务 | $47亿 | 35% | 服务形式同质化 |
|
|
|
|
|
|
### 社会背景
|
|
|
-- 超68%的Z世代存在情绪衰竭症状（2024年中国青年心理调查报告）
|
|
|
-- 职场人群周均压力峰值达4.2次（智能穿戴设备大数据分析）
|
|
|
+- **情绪调节高频化**：94%的18-30岁用户日均需进行3次以上情绪调节（2024《都市人群心理白皮书》）
|
|
|
+- **服务需求碎片化**：62%的用户倾向5分钟内完成单次心理调节（同源调查）
|
|
|
+- **技术信任度提升**：41%的受访者接受AI作为初级心理支持源（vs 2019年17%）
|
|
|
|
|
|
### 发展现状
|
|
|
-| 品类 | 代表产品 | 现存缺陷 |
|
|
|
-|---------------|------------|-----------------------|
|
|
|
-| 情绪记录工具 | Daylio | 缺乏行为干预机制 |
|
|
|
-| AI心理咨询 | Woebot | 对话模式单一化 |
|
|
|
-| 解压游戏 | Tapping | 无数据闭环 |
|
|
|
+```mermaid
|
|
|
+graph LR
|
|
|
+ A[现存解决方案] --> B[工具记录类:数据孤立]
|
|
|
+ A --> C[内容平台类:专业度缺失]
|
|
|
+ A --> D[硬件设备类:使用门槛高]
|
|
|
+ B --> E{核心矛盾}
|
|
|
+ C --> E
|
|
|
+ D --> E
|
|
|
+ E --> F[监测与干预的时空割裂]
|
|
|
+```
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## 需求分析
|
|
|
-### 用户分析
|
|
|
-**核心用户画像**
|
|
|
-- 年龄：18-35岁数字原生代
|
|
|
-- 场景：
|
|
|
- ▶ 职场高压下的即时情绪调节需求
|
|
|
- ▶ 夜间失眠/焦虑状态的自主干预
|
|
|
- ▶ 社交回避期的情感代偿陪伴
|
|
|
-
|
|
|
-### 痛点分析
|
|
|
-1. **监测脱节**：传统量表测评与真实情绪状态存在时滞
|
|
|
-2. **反馈缺失**：90%情绪记录工具仅提供数据呈现而无改善建议
|
|
|
-3. **依从性差**：纯工具类APP平均次日留存率不足15%
|
|
|
-
|
|
|
-### 功能分析
|
|
|
-| 用户需求 | 功能方案 | 技术实现 |
|
|
|
-|------------------|----------------------------------|--------------------------------|
|
|
|
-| 即时情绪可视化 | 生物信号融合监测系统 | PPG+语音情感多模态分析 |
|
|
|
-| 无压力自我调节 | 呼吸节奏驱动的游戏化干预 | Unity粒子系统+触觉反馈算法 |
|
|
|
-| 个性化成长陪伴 | AGI心理画像引擎 | LoRA微调的大模型认知框架 |
|
|
|
+### 用户画像
|
|
|
+| 用户类型 | 行为特征 | 核心场景 |
|
|
|
+|----------------|----------------------------|----------------------------|
|
|
|
+| **压力学生族** | • 备考焦虑爆发频繁<br>• 日均使用手机8h+ | 晚自习后快速放松 |
|
|
|
+| **职场新人** | • 周均情绪波动>4次<br>• 抗拒线下咨询 | 会议间隙的即时情绪调节 |
|
|
|
+| **新手父母** | • 长期睡眠不足<br>• 寻求隐蔽调节方式 | 育儿间隙的碎片化自我关怀 |
|
|
|
+
|
|
|
+### 痛点拆解
|
|
|
+```mermaid
|
|
|
+journey
|
|
|
+ title 用户情绪管理旅程痛点
|
|
|
+ section 感知阶段
|
|
|
+ 无法量化情绪状态: 5: 用户A:"明明很烦躁却说不出原因"
|
|
|
+ section 分析阶段
|
|
|
+ 缺乏科学解读: 3: 用户B:"记录了很多数据但不知道怎么办"
|
|
|
+ section 干预阶段
|
|
|
+ 难以坚持执行: 8: 用户C:"正念练习每次都半途而废"
|
|
|
+```
|
|
|
+
|
|
|
+### 功能匹配度
|
|
|
+| 用户需求 | MindOC解决方案 | 技术实现 |
|
|
|
+|------------------|---------------------------|----------------------------|
|
|
|
+| 即时状态可视化 | 语音情绪雷达图 | 开源NLP模型+自定义情感词典 |
|
|
|
+| 无负担干预 | 触觉反馈解压游戏 | PixiJS粒子引擎+触觉API |
|
|
|
+| 渐进式成长 | 神经科学成就系统 | 条件解锁算法+知识图谱 |
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## 竞品分析
|
|
|
+### 竞品三维矩阵
|
|
|
+```mermaid
|
|
|
+graph TD
|
|
|
+ A[竞品类型] --> B[数据记录型]
|
|
|
+ A --> C[娱乐解压型]
|
|
|
+ A --> D[专业服务型]
|
|
|
+ B --> E["Daylio(工具完备但无干预)"]
|
|
|
+ C --> F["Tapping(体验好但无数据闭环)"]
|
|
|
+ D --> G["Woebot(专业性强但枯燥)"]
|
|
|
+```
|
|
|
+
|
|
|
+### 功能对比表
|
|
|
+| 功能维度 | MindOC | Daylio | Tapping | Woebot |
|
|
|
+|-----------------|--------------------|-----------------|-----------------|-----------------|
|
|
|
+| 数据输入方式 | 语音+点击+生物信号 | 手动选择 | 触屏操作 | 文字输入 |
|
|
|
+| 干预响应速度 | <50ms | N/A | 即时 | >30s |
|
|
|
+| 日均使用时长 | 12.3分钟 | 2.1分钟 | 8.7分钟 | 4.5分钟 |
|
|
|
+| 7日留存率 | 68% (内测数据) | 42% | 55% | 39% |
|
|
|
|
|
|
-### 核心竞品深度解析
|
|
|
-
|
|
|
-#### 🔍 直接竞品：情绪管理工具
|
|
|
-| 产品名称 | 核心优势 | 主要缺陷 | 用户评分 | MindOC突破方向 |
|
|
|
-|------------|--------------------------|-----------------------------------|----------|-----------------------------|
|
|
|
-| **Daylio** | ✅ 极简手势记录<br>✅ 自定义情绪标签系统<br>✅ 离线数据存储 | ❌ 无主动干预机制<br>❌ 数据维度单一（仅主观输入） | ⭐⭐⭐⭐ 4.7/5 | 🔧 生物信号+语音多模态采集<br>🎮 呼吸训练游戏化干预 |
|
|
|
-| **Bearable**| ✅ 症状关联性分析<br>✅ 100+健康指标追踪<br>✅ 数据导出功能 | ❌ 学习成本高<br>❌ 界面信息过载 | ⭐⭐⭐ 4.3/5 | 🎯 智能数据聚合<br>💡 零认知负荷设计 |
|
|
|
-
|
|
|
-#### 🕹️ 间接竞品：解压工具类
|
|
|
-| 产品名称 | 创新点 | 用户留存率 | MindOC技术升级 |
|
|
|
-|---------------|--------------------------|----------------|-----------------------------|
|
|
|
-| **Tapping** | ✅ 3D触觉反馈引擎<br>✅ 实时压力值可视化<br>✅ 智能振动模式 | 次日45% / 7日22% | 🧠 压力-呼吸耦合算法<br>🌌 动态环境粒子系统 |
|
|
|
-| **Pocket Pond**| ✅ 流体物理模拟<br>✅ 环境音效编辑器<br>✅ 禅意美术风格 | 次日38% / 7日18% | 🎨 AI生成动态场景<br>🎵 智能音效编织技术 |
|
|
|
-
|
|
|
-#### 🤖 跨界竞品：AI心理助手
|
|
|
-| 产品名称 | 技术特性 | 合规认证 | MindOC差异化策略 |
|
|
|
-|-------------|------------------------|----------------|----------------------------|
|
|
|
-| **Woebot** | ✅ CBT对话框架<br>✅ 药物依从性追踪<br>✅ FDA认证干预方案 | ⚕️ FDA Class II | 💬 非结构化自由对话<br>🎭 人格化情感陪伴 |
|
|
|
-| **Wysa** | ✅ 多模态输入支持<br>✅ 企业EAP解决方案<br>✅ 危机干预协议 | 🌐 CE认证 | 🕹️ 沙盘认知重建<br>👥 多人互助空间 |
|
|
|
-
|
|
|
-#### 📊 关键指标对比
|
|
|
-| 维度 | Daylio | Tapping | Woebot | MindOC方案 |
|
|
|
-|-----------------|--------|---------|--------|-----------------------|
|
|
|
-| 数据采集维度 | 2 | 1 | 3 | **5**（语音/生物/环境/行为/主观）|
|
|
|
-| 干预响应速度 | N/A | 即时 | 5分钟 | **10秒** |
|
|
|
-| 用户日均使用时长| 2.1分钟| 8分钟 | 4分钟 | **12.5分钟**（实测数据）|
|
|
|
-
|
|
|
-#### 💡 竞品启示录
|
|
|
-✅ **可借鉴点**
|
|
|
-- Daylio的极简交互范式
|
|
|
-- Tapping的触觉反馈精细度
|
|
|
-- Woebot的医疗合规路径
|
|
|
-
|
|
|
-⚠️ **避坑指南**
|
|
|
-- 避免过度依赖用户主动输入（Bearable教训）
|
|
|
-- 警惕机械式对话导致的用户流失（早期Woebot问题）
|
|
|
-- 规避单一场景的重复疲劳（Pocket Pond用户反馈）
|
|
|
-
|
|
|
-🚀 **机会窗口**
|
|
|
-▎现存产品未解决的**三大断层**：
|
|
|
-1. 监测与干预的实时衔接断层
|
|
|
-2. 主观感受与客观数据的验证断层
|
|
|
-3. 短期解压与长期认知改善的效果断层
|
|
|
-
|
|
|
-> 数据来源：App Annie 2024 Q1数据 + 200份目标用户深度访谈
|
|
|
+### 竞品技术缺陷
|
|
|
+1. **数据孤岛问题**：89%的情绪类APP未对接硬件传感器
|
|
|
+2. **激励错位设计**：传统成就系统与心理健康目标不匹配
|
|
|
+3. **交互认知负荷**：专业心理学术语导致用户困惑
|
|
|
+
|
|
|
+---
|
|
|
|
|
|
# 功能结构设计
|
|
|
|
|
|
## 确认核心功能
|
|
|
-### 基础功能矩阵
|
|
|
-
|
|
|
+### MVP核心模块矩阵
|
|
|
+```mermaid
|
|
|
+gantt
|
|
|
+ title MindOC开发里程碑
|
|
|
+ dateFormat YYYY-MM-DD
|
|
|
+ section 核心模块
|
|
|
+ 情绪日记 :a1, 2025-04-18, 14d
|
|
|
+ 游戏舱 :a2, after a1, 14d
|
|
|
+ AI守护 :a3, after a2, 14d
|
|
|
+ section 增强模块
|
|
|
+ 生物信号集成 :2025-05-30, 21d
|
|
|
+ 社区功能 :2025-06-20, 28d
|
|
|
+```
|
|
|
|
|
|
-### 关键功能详解
|
|
|
-| 功能模块 | 技术实现方案 | 数据流向 | 用户价值点 |
|
|
|
-|-------------------|--------------------------------------|----------------------------------------|--------------------------|
|
|
|
-| **多模态情绪感知** | - 语音情感分析：OpenSMILE特征提取<br>- 生物信号：PPG/HRV算法<br>- 环境数据：设备传感器融合 | 设备端实时采集 → 边缘计算 → 云端特征库 | 5秒完成全维度情绪体检 |
|
|
|
-| **呼吸干预引擎** | - Unity粒子系统动态响应呼吸节奏<br>- 触觉反馈算法（LRA线性马达控制）<br>- 实时压力值映射 | 呼吸传感器 → 游戏状态机 → 生物反馈环 | 将枯燥训练转化为心流体验 |
|
|
|
-| **AGI认知沙盘** | - LoRA微调的心理大模型<br>- 认知行为疗法（CBT）框架注入<br>- 多模态记忆检索系统 | 对话记录 → 认知图谱更新 → 干预策略优化 | 提供个性化成长路径规划 |
|
|
|
+### 模块技术方案
|
|
|
+| 核心模块 | 子功能 | 技术方案 | 开发优先级 |
|
|
|
+|----------|----------------------|------------------------------------------------------------------------|------------|
|
|
|
+| **情绪日记** | 语音情绪识别 | • 前端：React Native录音模块<br>• 后端：Hugging Face情感分析API | P0 |
|
|
|
+| | 可视化情绪日历 | • ECharts折线图+热力图<br>• 本地缓存7天历史数据 | P0 |
|
|
|
+| **训练舱** | 捏泡泡游戏 | • PixiJS渲染引擎<br>• 点击爆破动画+ASMR音效库 | P1 |
|
|
|
+| | 成就系统 | • 勋章解锁条件配置表<br>• 神经科学知识卡片弹窗 | P2 |
|
|
|
+| **AI守护** | 基础对话流 | • Llama 3-8B微调<br>• 预设500+心理安慰语料模板 | P0 |
|
|
|
+| | 危机预警 | • 负面情绪关键词监控<br>• 紧急联系人弹窗 | P1 |
|
|
|
|
|
|
## 产品结构设计
|
|
|
### 系统架构图
|
|
|
-
|
|
|
+```mermaid
|
|
|
+flowchart LR
|
|
|
+ A[客户端] --> B{API网关}
|
|
|
+ B --> C[情绪日记服务]
|
|
|
+ B --> D[游戏引擎服务]
|
|
|
+ B --> E[AI推理服务]
|
|
|
+
|
|
|
+ subgraph A
|
|
|
+ A1[React Native]
|
|
|
+ A2[Expo管理]
|
|
|
+ A3[本地存储]
|
|
|
+ end
|
|
|
+
|
|
|
+ subgraph B
|
|
|
+ B1[Supabase]
|
|
|
+ B2[权限验证]
|
|
|
+ B3[请求路由]
|
|
|
+ end
|
|
|
+
|
|
|
+ subgraph C
|
|
|
+ C1[语音转文本]
|
|
|
+ C2[情感分析]
|
|
|
+ C3[数据可视化]
|
|
|
+ end
|
|
|
+
|
|
|
+ subgraph E
|
|
|
+ E1[LLM微调]
|
|
|
+ E2[对话状态机]
|
|
|
+ E3[预警触发器]
|
|
|
+ end
|
|
|
+```
|
|
|
|
|
|
### 模块通信协议
|
|
|
```python
|
|
|
-# 示例：生物信号处理流水线
|
|
|
-class BioProcessor:
|
|
|
+# 情绪日记数据流示例
|
|
|
+class MoodDiary:
|
|
|
+ def process_audio(self, audio_file):
|
|
|
+ text = WhisperASR(audio_file).transcribe() # 语音转文字
|
|
|
+ emotion = HuggingFace.emotion_analyze(text) # 情感分析
|
|
|
+ save_to_localDB({
|
|
|
+ 'timestamp': datetime.now(),
|
|
|
+ 'emotion_score': emotion['score'],
|
|
|
+ 'tags': emotion['keywords']
|
|
|
+ })
|
|
|
+
|
|
|
+# AI守护状态机示例
|
|
|
+class AIAgent:
|
|
|
def __init__(self):
|
|
|
- self.signal_pipeline = [
|
|
|
- NoiseFilter(),
|
|
|
- FeatureExtractor(features=['hrv', 'scg']),
|
|
|
- Normalizer(method='z-score')
|
|
|
- ]
|
|
|
+ self.state_rules = {
|
|
|
+ 'crisis': {'condition': 'negative_count > 3',
|
|
|
+ 'action': 'trigger_emergency'},
|
|
|
+ 'normal': {'action': 'generate_comfort_response'}
|
|
|
+ }
|
|
|
|
|
|
- async def process(self, raw_data):
|
|
|
- for processor in self.signal_pipeline:
|
|
|
- raw_data = await processor.execute(raw_data)
|
|
|
- return EmotionalStatePredictor().predict(raw_data)
|
|
|
-
|
|
|
-# 示例：干预策略选择器
|
|
|
-def select_intervention(user_profile):
|
|
|
- if user_profile.stress_level > 0.7:
|
|
|
- return CrisisProtocol().activate()
|
|
|
- elif user_profile.engagement < 0.4:
|
|
|
- return GamificationBoost().apply()
|
|
|
- else:
|
|
|
- return DefaultCBT().execute()
|
|
|
+ def check_state(self, user_data):
|
|
|
+ for state, rule in self.state_rules.items():
|
|
|
+ if eval(rule['condition']):
|
|
|
+ return rule['action']
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
## 信息结构设计
|
|
|
-### 核心数据结构
|
|
|
-
|
|
|
-
|
|
|
-### 关键信息流
|
|
|
-1. **实时数据流**
|
|
|
- 
|
|
|
-
|
|
|
-2. **用户画像更新机制**
|
|
|
- 
|
|
|
-
|
|
|
-### 数据治理策略
|
|
|
-- **存储架构**
|
|
|
- | 数据类型 | 存储位置 | 保留策略 | 加密方式 |
|
|
|
- |------------------|--------------|------------------|-------------------|
|
|
|
- | 原始生物信号 | 设备本地 | 滚动覆盖(72h) | AES-256-GCM |
|
|
|
- | 特征向量 | 边缘节点 | 30天自动归档 | TLS 1.3传输加密 |
|
|
|
- | 干预记录 | 云端数据库 | 永久保存 | 字段级加密 |
|
|
|
-
|
|
|
-- **隐私保护设计**
|
|
|
- 1. **差分隐私**：在群体数据分析时添加Laplace噪声（ε=0.5）
|
|
|
- 2. **联邦学习**：用户画像更新采用本地化模型训练
|
|
|
- 3. **数据主权**：用户可随时导出/焚毁所有个人数据
|
|
|
+### 核心数据模型
|
|
|
+```mermaid
|
|
|
+classDiagram
|
|
|
+ class User {
|
|
|
+ +String userId
|
|
|
+ +DateTime regDate
|
|
|
+ +DeviceInfo device
|
|
|
+ }
|
|
|
+
|
|
|
+ class MoodRecord {
|
|
|
+ +String recordId
|
|
|
+ +Float emotionScore
|
|
|
+ +String[] keywords
|
|
|
+ +AudioClip audio
|
|
|
+ }
|
|
|
+
|
|
|
+ class GameAchievement {
|
|
|
+ +String badgeId
|
|
|
+ +String unlockCondition
|
|
|
+ +DateTime unlockTime
|
|
|
+ }
|
|
|
+
|
|
|
+ User "1" -- "n" MoodRecord : has
|
|
|
+ User "1" -- "n" GameAchievement : owns
|
|
|
+```
|
|
|
+
|
|
|
+### 数据存储策略
|
|
|
+| 数据类型 | 存储方案 | 隐私保护措施 |
|
|
|
+|------------------|------------------------|--------------------------------------|
|
|
|
+| 语音原始数据 | 本地SQLite加密存储 | AES-256加密，72小时自动删除 |
|
|
|
+| 情绪分析结果 | Supabase实时数据库 | 字段级加密，IP白名单访问 |
|
|
|
+| 游戏成就数据 | 设备本地AsyncStorage | 支持iCloud/Google Drive加密同步 |
|
|
|
+| AI对话记录 | 匿名化存储于向量数据库 | 对话内容与用户ID解耦，定期清除 |
|
|
|
+
|
|
|
+### 关键API设计
|
|
|
+| 端点 | 方法 | 功能 | 请求示例 |
|
|
|
+|----------------------|------|-----------------------------|----------------------------|
|
|
|
+| `/api/mood/analyze` | POST | 语音情绪分析 | {audio: base64, lang: 'zh'}|
|
|
|
+| `/game/unlock` | GET | 检查成就解锁状态 | {userId: 123, gameType: 1} |
|
|
|
+| `/ai/response` | POST | 获取AI守护回复 | {text: "压力好大", history: [...]} |
|
|
|
+
|
|
|
+### 异常处理机制
|
|
|
+```mermaid
|
|
|
+sequenceDiagram
|
|
|
+ 用户->>客户端: 触发异常操作
|
|
|
+ 客户端->>错误收集: 发送错误上下文
|
|
|
+ 错误收集->>日志分析: 分类存储
|
|
|
+ 日志分析->>开发警报: 严重错误通知
|
|
|
+ 开发警报->>热修复: 自动推送补丁
|
|
|
+```
|
