短案例 · AI 产品原型 / 车载心理健康
AI 创新赛车载情绪日记项目
围绕车内独处与高压通勤场景，将语音情绪风险识别转化为情绪日记 Web Demo，串联风险识别、用户确认、日记沉淀、足迹回看和疗愈推荐，验证从研究模型到产品体验的闭环探索。
我的角色
负责产品机会定义、DAM 技术路径转译、PRD 与流程设计，并使用 Vibe coding / Codex 推进高保真 Web Demo 的产品闭环验证。
Short case · 3-5 个主体模块
Module 01
用户痛点
高压通勤和车内独处给用户提供了低门槛倾诉空间，但传统情绪记录依赖主动填写，难以承接短时表达后的识别、确认和持续回看。
Module 02
DAM 模型路径
DAM 即 Depression and Anxiety Model，基于语音中的 acoustic / paralinguistic 特征输出抑郁与焦虑风险结果。在本项目中，模型作用是作为车载心理健康初筛基线和产品闭环验证的风险识别节点。
- 语音输入
- 抑郁与焦虑风险输出
- 用户确认保留解释权
Module 03
产品闭环
产品闭环为语音倾诉 -> DAM 风险识别 -> 用户确认 -> 情绪日记 -> 情绪足迹地图 -> 疗愈推荐 -> 足迹回看。DAM 服务位于语音采集之后，将风险结果映射为用户可理解的结果卡和后续动作。
Module 04
Demo 能力
创新赛案例无脱敏要求，可展示 PRD、模型对比、产品架构图、业务流程图、Web Demo 截图和结果卡设计。结果卡同时呈现抑郁与焦虑两条风险，并保留用户确认环节，避免由算法单方面定义情绪。
Module 05
转化价值
项目展示了从临床或研究模型到车载产品体验的转化能力，但保持探索边界：不宣称已完成中文临床级验证，不表述为已商业落地功能。
展示边界
AI 创新赛案例无脱敏要求：可明确展示 DAM、Depression and Anxiety Model、模型作用、产品架构和 Demo 截图；但不宣称已完成中文临床级验证，不表述为已商业落地功能。