开发者

把原始信号,交到开发者和机构手里。

从手环到云,每一层都为开发者和 agent 设计:能拿到原始信号的 SDK,负责同步与算法的云服务,生而机读的接口。

SomaLoop SDK

iOS 与 Android,原始信号直接到手。

公开测试

原始采集

原始 PPG 与加速度实时导出;独立加速度采集最长 7 天。

类型化的历史记录

心率、睡眠、血氧、HRV 等 15 类设备历史按类型输出,断点增量同步。

主动测量

心率、血氧、HRV 按需发起测量,逐次读取结果。

会话可恢复、可导出

采集会话持久化,中断后恢复,数据按契约类型化导出。

没有手环也能开发

回放录制好的真实数据;自检工具帮助排查连接与同步问题。

本地模式

只用 SDK,数据不经过我们的云。

iOS 与 Android 双端二进制 · 评估许可分发联系我们 →

云服务

数据同步、数据补全、分析算法。

开发中

一个账号,多只手环

按绑定期归属数据,换手环、双手环都不乱。

算法在云端

睡眠、恢复、负荷等评分在云端运行,随模型迭代;活动识别模型 Soma-ACC 已接入云端推理。

给 agent 的接口

数据契约、OpenAPI 与 /llms.txt;MCP 接口已在测试环境运行。

托管与授权

先做托管:SDK 加我们的云。授权后做:我们 App 的用户把数据授权给第三方。

数据各自落地

国内与海外数据各自存放。

第一个租户是我们自己

SomaLoop for BioHacker 就跑在这套云服务上。

生态

生态项目与开源发布

SomaLoopMotion

由中南大学团队开发的视频与手环加速度对齐、事件切片与动作聚类工具,代码已在 GitHub 公开。

github.com/NKWBTB/SomaLoopMotion →

Soma-ACC 开源模型

Soma 的第一个模型,腕部加速度活动识别,即将以 Apache-2.0 在 HuggingFace 发布。

了解 Soma-ACC →

贯穿所有接口的纪律

  • 0 = 未测量,永不上抛。
  • 质量标记随样本走,不合格样本可存但不进解读。
  • 腕温字段就叫 skin_temperature,不冒充体温。
  • 其他品牌的私有分数隔离,不进标准指标。
  • 语言模型永不生成生理数值。

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