半年访谈600+用户、获千万元融资，这名清华毕业生想把脑机“戴”进运动场

背景

在高水平训练和运动健康管理领域，对“脑状态”的监测正逐渐成为一种新兴且迫切的需求。尽管运动健康类可穿戴设备市场已经相当成熟，估值百亿美元的 Whoop 和 Oura 等品牌通过监测心率、血氧等生理数据，成功验证了身体状态监测对提升运动表现和恢复效率的价值，并培养了大众为科学运动数据付费的习惯，但现有设备存在明显的局限性。

目前市面上的主流可穿戴设备主要依赖四肢末梢数据来反映身体侧的状态，难以直接捕捉运动过程中的专注度、压力水平以及神经疲劳等大脑状态变化。然而，对于竞技运动员而言，尤其是在射击等对瞬时专注力、抗压能力和情绪状态要求极高的项目中，大脑状态往往是决定胜负的关键变量，却长期处于“看不见”的黑盒状态。对于普通运动人群，这种影响同样显著，许多用户反馈在无明显肌肉损伤的情况下，常出现“脑子累”、“不想练”或“越练越差”的主观状态下滑现象。

传统的职业体育解决方案通常依赖运动心理师进行人工评估，但这种模式成本高、时效性差、主观性强，且无法覆盖大众运动人群。因此，如何稳定采集运动中的脑电信号，并通过算法剔除噪声，从而直接观察影响运动表现的脑状态，成为了行业亟待解决的痛点。

核心内容

清华大学毕业生张昊天在研究生期间便开始探索脑机接口技术在 C 端场景的应用。2024 年毕业后，他创立了“脑回录（Nanoloop）”，旨在将非侵入式脑机接口技术融入一款名为“Nuromova N1”的智能运动头带中。该产品的核心逻辑是通过采集运动中的前额脑状态数据，结合多模态传感和 AI 算法，将抽象的脑状态趋势转化为直观、可理解的训练反馈。

技术难点与解决方案 Nuromova N1 面临的最大挑战并非脑电信号的采集本身，而是在高动态的运动场景下识别并剔除伪影，判断数据的有效性。团队通过以下技术手段提升信号可用性：

• 电极结构设计：优化硬件以适配运动场景。
• 噪声识别与信号补偿：利用算法剔除运动产生的噪声。
• SQI（信号质量指数）评估：建立严格的质量判断标准。
• 算法剔除与个体基线：结合用户个人基线数据进行精准计算。

监测指标与功能 Nuromova N1 主要监测与注意调节、认知负荷和情绪相关的前额区域。系统能够识别疲劳、专注力、压力及情绪波动等基础状态趋势，并在此基础上生成训练有效性、压力承受状态、恢复趋势等复合指标。产品分为教练端和 C 端两个版本，旨在帮助用户纵向观察自身状态变化，为训练复盘和计划调整提供数据支持。

应用场景闭环

• 训练前：通过观察中枢神经状态与认知表现趋势，AI 教练提供数据解释和反馈建议（如冥想、拉伸、认知训练），帮助用户在进入热身前更好地调整状态，优化肌肉协调性和爆发力。
• 训练中：设备以不打扰用户的方式持续观察和记录数据，确保用户专注于运动表现本身。
• 训练后：数据用于复盘与恢复管理。通过周期数据对比分析训练问题；在恢复阶段，结合呼吸、冥想、拉伸、放松训练及睡眠调整等方式，基于脑状态数据进行个性化的恢复管理。

数据积累与商业化进展 脑回录团队已积累约 500 小时的多模态数据，涵盖脑电、IMU（惯性测量单元）、训练事件和主观反馈，覆盖射击、高尔夫、自行车、摔跤、篮球等多种运动场景。公司与清华大学、北京体育大学、首都体育学院等高校院所及部分运动数据服务商建立了合作关系，并开始获得 C 端早期用户订单，同时规划了海外市场推广。近期，脑回录完成了由南山战新投投资的千万元级种子+轮融资，资金将用于核心技术迭代、产品工程化落地及市场拓展。

关键要点

• 市场痛点：现有可穿戴设备无法直接监测运动中的脑状态（专注、压力、神经疲劳），而脑状态对运动表现有决定性影响，且传统人工心理评估模式难以规模化。
• 产品形态：脑回录（Nanoloop）推出智能运动头带 Nuromova N1，采用非侵入式脑机接口技术，聚焦前额脑电数据采集。
• 核心技术壁垒：解决运动场景下的脑电伪影和噪声干扰问题，通过电极结构、信号补偿、SQI 质量评估及算法剔除技术，获取满足运动需求的有效信号。
• 数据价值：从单一的基础指标（疲劳、专注力等）升级为复合指标（训练有效性、恢复趋势），实现从“身体监测”到“身心综合监测”的跨越。
• 应用闭环：构建了“训练前状态调整 - 训练中无感监测 - 训练后复盘与恢复”的全流程闭环，辅助教练精细化管理和运动员自我优化。
• 商业化进程：已完成千万元级种子+轮融资，拥有 500+ 小时多模态数据，覆盖多种运动项目，并与多所高校及数据服务商合作，C 端订单已启动，海外市场在规划中。
• 未来潜力：运动场景对信号稳定性的极高要求所积累的工程能力和算法模型，未来有望迁移至更广泛的日常状态管理场景。

意义与影响

脑回录（Nanoloop）的探索标志着脑机接口技术从实验室和医疗领域向大众消费级运动场景的实质性延伸。其意义不仅在于提供了一款新的可穿戴设备，更在于重新定义了运动表现的评估维度。

首先，它填补了运动科学中“脑状态”量化监测的空白。通过将不可见的神经活动转化为可视化的数据，Nuromova N1 帮助运动员和教练从依赖经验判断转向数据驱动决策，特别是在高压竞技环境下，这种对瞬时专注力和情绪状态的精准把控可能成为突破成绩瓶颈的关键。

其次，该技术路径展示了非侵入式脑机接口在复杂动态环境下的工程化能力。运动场景对信号稳定性的严苛要求，迫使团队在噪声剔除和信号补偿算法上取得突破。这种技术积累具有高度的可迁移性，未来有望拓展至日常压力管理、认知训练甚至心理健康监测等领域，为脑机接口的规模化商用开辟新路径。

最后，脑回录的融资成功和市场布局，反映了资本和行业对“AI+脑科学+运动健康”交叉领域的看好。随着数据的不断积累和算法的迭代，这类产品有望推动运动健康管理从单纯的“身体机能维护”向“身心整体优化”升级，进而改变大众的科学运动习惯和训练范式。