剑桥学霸开发可穿戴设备 破解注意力“黑匣子” 曾获普华资本投资

文 | 铅笔道记者 杨博宇

小逻辑科技是一家基于Bayesian Program Synthesis算法技术，捕捉精神状态，并提供个性化的智能教练，提高专注力的人工智能公司。

公司即将推出的产品是一款可穿戴设备FOCI。通过夹在腰间，该设备可根据用户呼吸时腹部的细微波动，来收集用户的呼吸数据，进而分析其精神状态，如专注、放松、紧张、疲劳等。

该产品已完成技术研发和打样，今年5月正式上线。公司将主推国内外教育市场，帮助学生和脑力工作者提高注意力和学习效率。

注：卢山承诺文中数据无误，为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录，已备份速记录音。

注意力是影响学习效果的关键因素。据报道，普通人注意力集中时间在50分钟左右。而在处理枯燥繁琐工作时，注意力高度集中的时间只有20分钟。同时，受到纷繁复杂的各类信息干扰，普通人从“不够专注”进入到“专注”往往需要花费20分钟的时间。

如何检测自己是否“专注”，同时提高自己的注意力，不仅能提高个人的学习效率，对于企业而言也可以有效的利用公司的人力资源。

目前，学界是通过检测脑波的方式，来判断用户的精神状态。但是由于要考虑可穿戴性，在实际应用领域效果并不理想。

剑桥大学的卢山及其团队，打算用AI来解决这一问题。他的解决方案是通过感知和分析用户的呼吸数据，来判断用户的精神状态。据卢山介绍，在医学界呼吸和专注力等各种精神状态的关系已经在近20年内得到实验验证，但是受限于技术水平，很难将呼吸的数据进行实时分析判断。“设备需要在复杂的外部环境中，判断哪些是有用的呼吸数据，哪些是干扰的数据。”

团队采用的解决方案是BPS（Bayesian Program Synthesis）算法。该算法由美国人工智能公司Gamalon于去年年初最先发布，不同于目前主流的深度学习算法，BPS可以通过很少的数据获得与完全训练后的神经网络相当的识别水平。同时，这项技术可以自行编写模型代码，用最优的方法解释收集到的数据。

例如，传统的深度学习算法想要训练系统识别猫，需要向系统输入大量不同的猫图片进行训练。但是，BPS则可以用几张图片训练系统识别“猫”特征的抽象概念——胡须、尾巴、眼睛，随后，系统会以这些概念更新它对于“什么是猫？”的理解。

由于自主编程特点，BPS算法在读取“杂乱无章”的数据时，“可以用小数据量样本教它去识别哪些是假数据，哪些是真数据。”

基于此，小逻辑科技团队开发了一款手表大小的可穿戴设备“FOCI”。用户将其夹在腰间，该产品便可根据用户呼吸时肚皮的细微波动，来收集用户的呼吸数据，进而分析其精神状态。

同时，在与穿戴设备配套的手机App端，团队借鉴了皮克斯动画《头脑特工队》的设计灵感，用不同颜色的“球”表示精神状况，进行可视化显示。如红球表示压力较大、蓝球表示放松，黄色表示专注。在检测到用户需要引导时，App会提醒并指引用户，帮助进入更专注的状态，或合理的安排休息。

用户不仅可以了解“此时此刻”注意力的状态，还可以根据数据分析，得知自己注意力在一天之内的活动状况，进而优化自己的工作计划。比如，用户可以在每天注意力高度集中的时间段完成核心工作，而安排注意力较分散的时间处理次要工作。

卢山认为，FOCI最刚需的应用场景是在教育领域。特别是在有应试需求的教育体制下，通过提高学生注意力来帮助学生提高学习成绩。今年1月，团队在剑桥大学100余名学生中进行用户测试，在准确度上均得到正向反馈。

同时，团队调研了25家强生、宝洁等大型企业，80%的B端客户对提升员工注意力的FOCI产品表示了购买意愿。

公司将在今年5月正式推出C端产品。前期将主打国外市场，预计销售价79~89美金。同时，由于“国内教育市场普遍压力大，中国家长更愿意在子女教育问题上投资”，团队也将尽快拓展国内市场。

据悉，小逻辑科技创始团队来自剑桥、牛津等知名高校和腾讯等公司。联合创始人兼CEO卢山是剑桥大学（生化）一等荣誉，前ARM软件工程师，深圳市孔雀B级人才。

2016年，公司曾获得普华固周资本100万美金的天使轮投资。现阶段，该项目正寻求200万美金的Pre-A轮投资，资金将主要用于技术开发和市场推广。

编辑 | 付文学     校对 | 王  琳

本文由铅笔道记者独立采访，本项目由星起HUB·人工智能专场推荐。

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