—— 走进中国国际大学生创新大赛（2026）参赛项目
近些年来 在矿山、建筑、危化生产、能源巡检等高危作业场景中，疲劳、注意力涣散等人员认知风险，往往早于违章动作显现，却很难被传统安防手段及时捕捉。由许永添担任负责人，刘梦缘、卢阳、张瀚文组成的跨学科学生团队，在唐娴、关翔宇、张兴林三位老师指导下，带来“脑知未然 —— 面向高危作业的脑电感知与多源融合主动安全系统”项目，亮相中国国际大学生创新大赛（2026）高教主赛道创意组，以脑机接口前沿技术破解工业安全 “看不见人的状态” 行业难题。
项目的研发初心源于团队课程实践与一线实地调研。团队走访郑州、洛阳、焦作、平顶山多地高危企业，面向一线作业人员、安全管理人员、行业技术专家开展调研。调研数据显示，超七成一线从业者经历过作业过程的疲劳状态，近七成管理人员期盼能够实现风险预警与现场处置联动。传统安全帽侧重物理防护，视频监控只能识别外在行为，很难捕捉作业人员尚未外化的疲劳、分心等认知异常，安全管理长期存在 “看得见设备环境，看不见人的状态” 的短板。立足这一现实痛点，团队确立 “脑知未然，止险于前” 的研发口号，致力于把风险感知前置到事故发生之前。
区别于市面上普通视频疲劳识别、仅具备环境监测功能的智能安全帽，也不同于单纯的脑电采集头带，该项目不走单一传感器的技术路线，创新性构建“脑电主导的多源可信融合 + 边缘决策 + 闭环处置”完整技术体系，整套系统由智能感知安全帽、边缘计算终端、主动安全管理平台三大部分软硬件组成。
智能感知安全帽采用模块化可拆卸设计，不破坏原有安全帽防护结构，将干电极脑电模组、心率血氧、六轴姿态传感器集成于帽衬，在不干扰作业前提下采集脑电、生理、姿态数据；边缘计算终端承担本地数据处理，实现断网环境下依旧可以完成风险判断与预警；管理平台实现人员状态总览、分级告警、事件追溯复盘，还可对接企业现有 EHS、工业互联网平台，避免形成信息孤岛。
项目形成三大核心技术创新。针对工业现场运动、汗液、粉尘干扰造成脑电信号不稳难题，团队实现工业干扰环境下脑电稳态采集与个体化解码，借助 IMU 运动信息完成动态伪迹剔除，建立每个人专属的状态基线，不再依靠统一固定阈值评判疲劳；构建脑电主导的多模态时序对齐与可信风险融合机制，对脑电、心率血氧、姿态、环境信号逐一做质量打分，信号质量差自动降低权重，交叉校验输出 “正常 — 关注 — 高风险” 三级可解释风险结果；打造边缘驱动分级预警闭环，风险判断本地化运行，按照风险等级分别实现安全帽本地振动语音提醒、同伴通知、安全员告警，在企业授权下可联动工业设备，同时完整留存事件时间线，解决 “告警只在后台，现场没有处置动作” 的行业痛点。
据了解，当前项目已经完成脑电解码方案预研、硬件结构适配、多源采集框架搭建，处于系统联调与功能验证阶段。按照规划，20262027 年完成产品定型与技术验证，后续将立足河南省矿山、建筑、危化丰富的产业场景开展试点试用，逐步走向小批量交付与区域复制。商业模式上采用硬件销售 / 租赁 + 平台订阅 + 部署运维 + 定制集成的 B2B 模式，为高危企业提供整套主动安全解决方案。财务测算显示，项目预计 2028 年末实现盈亏平衡，至 2030 年项目预计带动直接、间接上百个就业岗位，带动脑电模组、硬件装配、现场运维等上下游产业协同发展。
该项目高度契合国家安全生产从事后处置向事前预防转型、脑机接口未来产业创新发展的政策导向。不止追求商业落地，项目同时具备产学研协同价值，把课堂理论延伸到真实工业场景，为脑机接口、物联网、安全工程等专业提供交叉创新实践载体，为非医疗场景脑机接口的落地应用提供可参考的示范样本。谈及未来规划，团队表示，接下来将持续打磨产品稳定性，完善知识产权布局，脚踏实地完成模拟环境、真实场景多级测试。“我们希望用青年科创力量，守护高危作业一线人员，把科技的温度送到生产现场。” 团队成员说道。
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