数字生物标志挖掘
数字生物标志挖掘技术利用机器学习算法从多模态传感器数据中提取生物物理特征，转化为可量化的健康指标（如心率变异、步态模式）。创新点在于建立大规模数据集驱动的模型，实现非侵入式生物标志预测，融合深度学习增强特征提取鲁棒性，用于早期健康风险评估和个性化监测。
嵌入式AI
嵌入式AI技术将机器学习和深度学习模型部署到资源受限的边缘设备上，通过模型压缩、量化和硬件加速实现高效推理。创新点在于结合专用集成电路（ASIC）或微控制器进行优化，减少计算延迟和能耗，提升设备本地AI处理能力，支持离线健康分析和个性化算法迭代。
多模态感知
多模态感知技术结合视觉、音频、触觉等多种传感器数据源，通过数据融合算法实现更精确的环境和人体健康状态监测。创新点在于集成嵌入式系统实现低功耗实时处理，源于香港中文大学实验室20年研究，优化了噪声抑制和跨模态相关性分析，适用于动态环境下生物信号捕获。