2025 年初德国魏森豪斯的国际象棋赛上，直播画面里同时展示了选手实时心率，让观众看到的不只是棋局胜负，还有棋手在高压对抗中的真实身体反应。
对阵的两人里，世界排名第三的Caruana心率全程飘在 100 到 120 之间；前一年的一场加赛里，他的心率甚至冲到过 170。而对面的Gukesh，哪怕到了读秒的关键时刻，心率也稳稳维持在 60 到 70，几乎没什么波动。
这让人直观感受到：脑力竞技的紧张程度，一点不比体力运动差。棋手坐在棋盘前，身体在经历高强度的唤醒、专注和消耗。
不过，心率只是一个入口。
它能让我们看到 “选手紧张了”“情绪上来了”“状态在波动”，但如果想更完整地理解一个人在竞技中的状态，只靠心率还不够。
除了心率，皮肤电（GSR/EDA）、脉搏、肌电（EMG）、脑电(EEG)、血氧（SpO₂）等信号都能提供不同维度的信息。
心率（PPG/ECG）：反映心脏活动节律与自主神经整体张力，是最直观的应激水平指标，能呈现选手高压对局中的身心负荷强度与恢复潜力。
皮肤电（GSR/EDA）：交感神经兴奋的直接表征，不受主观意志控制，可精准捕捉情绪唤醒、焦虑波动等细微的心理变化。
肌电（EMG）：捕捉局部肌肉的无意识紧绷、动作发力模式与疲劳累积，比如前臂操作疲劳、肩颈不自觉紧绷，直观反映躯体层面的消耗与动作控制状态。
脑电（EEG）：解析大脑的注意力分配、认知负荷高低与警觉水平，既能判断选手当下的专注深度，也能识别认知疲劳的累积趋势。
血氧（SpO₂）：呈现身体的氧供储备与恢复底色，是判断身体续航能力与基础生理状态的底层参照。
因此，在电竞、运动表现和人因工程研究中，研究者越来越多地关注多模态生理数据。
竞技现场的生理测量
Smerdov 等（2020）使用英雄联盟五人队的皮肤电和脉搏数据共 22 场，比较了职业与业余队伍在比赛关键节点的生理差异。
2026 年一篇系统综述梳理了 30 篇使用电竞选手生理数据的研究，心率变异性（HRV）在 20 篇中出现，使用频率最高；其次是眼动、皮肤电（GSR/EDA）和脑电(EEG)。
日本 NTT 通信科学研究所为电竞选手佩戴脑电帽和肌电电极，发现赛前脑电数据能以约 80% 的准确率预测比赛胜负，且获胜回合中手臂肌电（EMG）信号显著增强。
真实场景中多模态研究的难点
在赛场采集心率及皮肤电通过腕表即可实现。但多模态神经及生理数据采集——脑电、肌电、皮电、脉搏、血氧——则没那么容易实现。
为什么这些信号可以分别测量，却难以在真实场景中同步采集？原因来自三个层面：
其一，实验室级有线系统的空间限制
多导脑电帽、台式放大器、有线肌电电极是目前精度最高的方案，采样率高、通道完整、信号质量可靠。此类系统要求被试在固定位置保持相对静止。多导脑电帽的重量和对头部动作的约束，决定了它只能在实验室受控环境中使用。导致生态效度损失。
其二，消费级穿戴设备的精度瓶颈
消费级脑电头环在真实环境中噪声较高，时间戳依赖蓝牙传输，存在抖动和漂移。皮电、心率等通道的采样率和信号精度也难以统一。此类数据可用于趋势观察，但不足以支撑严格的统计分析。
其三，多设备拼凑方案的同步缺陷
折中路径：使用 A 厂商的脑电设备、B 厂商的肌电系统、再搭配腕表采集心率和皮电。信号种类得以凑齐。代然而各设备独立运行，采样率参差不齐，后续对齐工作量大，同步误差难以精确控制。与此同时，每增加一台独立设备，就增加一个潜在的故障节点。
因此，在传统的设备组合方式下，高生态效度与多模态高精度是互斥的。追求真实场景就必须削减信号维度；追求严谨数据则必须回到实验室。
真正有价值的生理测量，不是把人带到设备面前，而是让设备走进真实场景。
系统化整合：中科心研MP230
解决这一矛盾，需要从"多设备组合"的思路切换到"单系统覆盖"的思路。
可穿戴多生理行为采集系统（MP230）
全无线可穿戴
所有模块采用无线设计——脑电为头环、脉搏和皮电为腕带、血氧为指环、心电为胸带、肌电为贴片。
被试佩戴完毕后可以自由活动、正常操作，不受线缆限制。系统适用于训练房、赛场、课堂、驾驶舱等各类自然场景。
多模态一体化
不再依赖多个独立设备系统的拼凑。MP230 将脑电、心电、脉搏、皮电、肌电、血氧六类信号集成于同一套多模态采集系统中。
被试一次性完成全部佩戴即可同步采集。一支队伍只需一人操作，省去了逐一管理五台独立设备的连接、供电与启动。
时间同步
各模块之间共享统一时间戳，无需事后对不同设备的时间轴做对齐处理，也无须处理因独立时钟导致的同步误差。
数据分析
采集完成后，PC 端软件和科研云平台双线支撑后续分析。系统预置 ≥200 项面向情绪与心理研究的先验特征，覆盖脑电、心率变异性、皮电、肌电等各模态，支持一键批量计算与导出。
