数据采集
连接影像、形态、生理、运动与个体健康数据，并关注来源、精度和使用边界。
DIGITAL HUMAN / 04让人体系统
让人体系统
在数字空间中被理解
构建与真实人体对应的多尺度、多物理场、多模态数字模型，为医学、健康与人机工程研究提供新的观察视角。
A MULTISCALE MODEL
静态结构与动态功能的统一表达
数字人体并不是简单的三维外形，而是将形态结构、物理特性、生理功能与智能交互联系起来的模型体系。其价值在于支持无侵入的分析、模拟和反馈。
01
多尺度连接
从组织、器官到系统和整体人体，关注不同层级信息之间可以被建模和关联的部分。
02
多模态数据
整合影像、信号、力学和个体健康数据，为特定研究和应用问题提供数据基础。
03
动态迭代
随着临床、实验或个体数据的更新，让模型持续获得更具体的适配能力。
REFERENCE ARCHITECTURE
从采集到反馈
建立可验证的数字化路径
模型构建
面向结构、功能和多物理场问题建立适当粒度的几何、参数和行为表达。
仿真计算
在明确前提和参数范围内进行推演、校准与结果解释，避免模型脱离实际语境。
交互反馈
将模型服务于可视化、教学、训练和研究决策，并通过新数据持续优化。
APPLICATION EXAMPLES
案例设想
以下为根据数字人体方法论生成的场景设想，代表探索方向，不是医疗诊断、疗效或产品承诺。
交互式结构学习
以分层模型辅助人体结构认知和基础教学讨论，让抽象知识获得空间化呈现。
动作与负荷观察
结合姿态、运动与生物力学相关数据，对特定动作模式进行可视化观察与研究记录。
人机空间评估
为座舱、装备或工作台研究提供人体尺寸、姿态与活动空间的数字化参考视图。