翌日，一早。

王卓没有去前滩总部，也没有去交大，而是直接去了张江，观看外骨骼产品的原型机。

其实在四五月份，外骨骼的脑电原型机就已经出来了，只不过那个时候正在进行对空对决，如果传出相关产品的消息，或许会对战局产生影响。

现在七月了，虽然还处于保密阶段。

但他去参观一下，还是没有多大问题的。

“这款MP脑电头环（MindPivot），已经是我们的第二代原型机”

潘伟指着正在演示的工作人员，介绍道。

参考图像

“目前可以做到精准识别‘高专注、轻度走神、重度走神、疲劳’四档状态”

“怎么判断这四种状态？”

王卓看着演示厅中毫无反应的演示，有些不解。

“主要是根据不同频率的脑电波来判断”

潘伟开口解释道。

“当前其他脑电研究是无法分清区分α波和θ波”

“等等，什么叫α波和θ波？”

王卓突然感觉自己有些听不懂了。

“是这样的，我们将这4档状态分为β波、α波、θ波、δ波四个波段”

潘伟拍了拍脑门，再次解释道。

“β波的频率是14~30Hz，代表着清醒专注、逻辑思考，在测试时间内，如果β波的占比越高就代表专注度越强”

“α波的频率是8~13Hz，意味着用户处于清醒放松状态，但可能会出现注意力涣散，轻度走神”

“θ波的频率为4~7Hz，表示用户处于困倦、深度走神状态”

“δ波的频率是0.5~3Hz，代表用户处于深度睡眠、极度疲劳甚至意识出现了模糊状态”

说到这，潘伟看向大老板，见他大致理解了，继续解释道。

“为什么很多脑电研究无法区分α波和θ波，这是因为两者都存在着走神，前者可能是心态比较放松，比如一些学习能力比较强的学生，在面对老师讲解时，他可以轻松理解，所以他的脑波可能是处于α波，但有些学生无法跟上老师的讲解，他也在听，但大脑一片空白，眼睛还是盯着黑板，但脑子已经不知道神游到哪里去了”

“这两种状态，普通的脑电算法是无法区分开的，因为传统的脑电产品，他们的信号杂质太多了，而我们的降噪算法则是在此基础上进行了进一步提纯”

“通过二次优化教授他们的降噪算法，将工频干扰、眨眼、皱眉、运动噪声这些存在干扰的杂质进行了剔除，得到了最为纯净的皮层脑电信号”

“如此一来，我们就可以轻易的区分出4个波段有哪些不同”

王卓感觉自己在听天书。

有些文字，他认识。

有些符号名称，他是真的不认识。

“能简单的说说嘛？你搞得这么专业，普通用户也听不懂啊”

“额，用普通用户能够感知得到说法就是，3秒内如果用户的脑电波频率在4~7Hz，甚至以下，那么我们的脑电头环会进行震动提醒”

“怎么区分用户的脑电波在这个频率范围？用β波除以θ波得到的数值小于2，则代表用户开始走神，头环会在这个数值出现后开始提醒用户”

潘伟再次解释道。

“统计周期是3秒？”

王卓这回听到了自己能听懂的了。

“嗯，每隔3秒会自动统计一遍，假如一节课是45分钟，那么全程会统计900次，再将这900次的统计数据进行汇总，如果专注度普遍在70%以上，那说明这节课大部分学生应该是听进去了，当然，这个比例我只是打个比方”

潘伟回道。

“如果全班学生在某个时间段集中出现θ波状态，这说明不是学生端出现了问题，而是教学端出现了状况，可能是题目太难，或者老师讲解不到位所导致的”

“也就是说，我们的脑电头环可以真实的提高教学水平？”

王卓问道。

“可以的，在之前的测试中，我们发现学生注意力最集中的时段就是上课后的第3分钟到35分钟区间，35分钟过后，注意力不集中的比例会大幅度升高，如果学校根据这个数据进行针对性修改，通过调节课堂的教学时间，是可以提高教学质量的”

潘伟点头回道。

“另外就是我们的脑电头环设计，并不会侵犯用户的隐私，老师并不能直接查看某位学生出现了走神，他只能看到班上有多少人在某个时间段出现了走神”

“同时我们设计的震动提醒，只有本人能够感觉得到，当然，出于市场推广考虑，家长是可以查看自家孩子在上课期间的表现”

“明白”

王卓听完他的介绍，基本上理解了这款脑电头环的功效，但是还有一点他需要了解。

“芯片呢？还有就是续航能力？”

“芯片采取的ADS1299+STM32F4+蓝牙BLE方案，其中前端的模拟脑电芯片来自美国的德州仪器，STM32F4主控是欧洲意法，蓝牙也是美国的，关于续航，我们通过低功耗方案做到了8小时续航”

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