“现代人在某种意义上，总是生活在一种沉默的绝望之中。”——亨利·戴维·梭罗《瓦尔登湖》（1854）
一个半世纪前，梭罗在瓦尔登湖畔的沉思，在当代快速城市化的今天依能引发深切共鸣。随着社会结构与生活方式的广泛变迁，公众对心理健康的关注与需求正日益增强。据中国科学院心理研究所2021年3月发布的《中国国民心理健康发展报告（2019-2020）》显示，中国青少年抑郁风险检出率已达24.6%，城市居民心理压力指数连续五年呈上升趋势。
“专业心理服务供给与强劲需求的错配将长期存在。”中科心图CEO冯甄陶指出，需求端因社会转型压力、心理健康认知提升及数字化催生新问题而呈指数级增长；供给端受专业人才培育周期长、资源区域分布失衡、支付体系不完善等因素制约，存在供给碎片化、筛查滞后、数据孤岛、有效供给难以快速放大等问题……这种供给端“慢变量”与需求端“快变量”的错位，叠加心理服务非标化等特性，导致当前国内心理健康行业供需错配。
由心理学全链企业德瑞姆心理与中科院技术团队联合创立的中科心图，致力于打造中国精神心理智能中枢，核心目标是通过其大模型PGBT与数据中台，为学校、医院、保险、家庭等场景，提供规模化，以及覆盖“筛查－治疗－干预－保险保障”的全链路心理服务解决方案。
如何理解中科心图的“精神心理智能中枢”？
数据中台：多元异构数据收集并整合多种类型的数据（测评、对话、生理、就诊、保险等），为大模型提供支持。
PGBT心理垂域大模型：该模型基于多源异构数据（包括心理咨询、测评、医疗、保险数据等）进行训练，具备情绪识别、人格建模、风险预警等多种功能。其不仅在心理健康领域应用广泛，还能够为跨行业输出服务。
多Agent插件：例如在学校场景中，提供AI心理筛查、心理老师专业支持、家长与学生的代理工具，以及与医疗、保险系统的联动，实现心理闭环管理。
其中，PGPT心理垂域大模型是中科心图的“中枢处理器”。这个大模型由多模态数据输入，结合不同类型的数据结构（如心理咨询、测评、医疗数据、保险数据等），为不同的心理健康服务提供底座支撑。通过对这些数据的深入分析，PGPT模型不仅能够进行情绪识别、行为预测，还能够为不同场景提供个性化的心理健康干预方案。可应用于教育、医疗、客服、保险、机器人、智能硬件等场景。
“PGPT不是单一任务模型，而是全产业链机会，是贯穿从筛查、评估、干预、到预防的全流程。”冯甄陶特别强调，与通用大模型不同，PGBT是专为心理领域打造的多模态大模型，具备人格建模、情绪识别、风险预警和行为预测等多重能力。其训练数据不仅包括心理咨询对话，还融入测评数据、医疗数据、保险数据等多源异构来源，从而实现综合分析和全面干预。
值得一提的是，该模型在工程化方面具有较高门槛。中科心图依托母公司德瑞姆过往服务积累的10万+条心理咨询对话数据，进行了大量精细调优和中间件开发，使其在垂域表现上全面超越通用模型。
如果说PGPT是中科心图的“发动机”，那么学校心理筛查就是最具代表性的落地场景。
当前学校心理健康筛查领域存在三大核心痛点：一是各学校间存在数据孤岛现象，传统筛查方式过度依赖非智能化的问卷量表，从低年级到高年级长期使用同一套工具，难以有效识别真实心理状况；二是学校对于相关硬软件采购预算有限；三是缺乏统一评估标准，不同学校采购的服务产品差异导致教育主管部门无法建立全域学生心理健康档案，难以形成长期跟踪机制。
针对以上问题，中科心图研发了基于AI的心理健康评估算法与应用系统。该系统持续积累超70万份真实测评案例，模型精度不断提升，其信效度超0.75，不仅使学校能够精准识别高风险学生群体，也能将教师精力从繁重的筛查工作中解放，更专注于分层干预与治疗环节，同时也为心理筛查规模化推广提供了坚实支撑。
以学校心理健康筛查环节为例，中科心图推出了“AI心世界·学生心理态势感知筛查系统”，该系统的设计基于心理学投射理论与沙盘疗法，学生在终端设备上进行游戏化操作——摆放沙具、构建场景、完成互动任务。在整个过程中，系统并不直接询问学生的情绪状态，而是通过记录其操作顺序、停留时间、选择偏好等非言语化行为数据，通过算法模型生成心理状态评估。
“单位时间内信息密度越高，筛查准确性就越高。”冯甄陶解释道，传统量表是“固定顺序、封闭选择”的低信息密度方式，而游戏化沙盘则能捕捉丰富得多的非言语信息，从而实现更高精度的识别。目前，该系统已积累超过70万份测评案例，准确率从传统量表的15%提升至80%以上，并支持多年级、多学期的重复测评，避免因记忆效应导致的失真。
AI心世界·学生心理态势感知筛查系统
筛查结束后，可向政府侧交付符合统一数据标准的管理系统，并依托AI能力实现风险预警。针对筛查结果，系统自动将学生按心理问题严重程度分为轻、中、重三类：轻度情况由AI agent直接进行干预；中重度问题，则对接专业心理服务及医疗资源。
为实现服务闭环与效果保障，中科心图还为教师配备了“心理老师Copilot”，提供系统化督导方案；为家长开发“家庭心理小程序”agent，从源头改善家庭环境对儿童心理的影响。
此外，为解决学校风险兜底需求，中科心图创新引入保险机制覆盖全流程服务，构建“预防－干预－保障”三位一体安全网。整个服务链路产生的数据均沉淀至数据中台，通过持续反哺AI模型实现技术迭代，形成“应用－数据－优化”的良性循环，不断提升风险识别精度与服务适配能力。
该模式通过技术赋能与资源整合，既解决了传统心理健康服务中“筛不准、转不了、兜不住”的核心痛点，又构建了政府、学校、家庭、医疗机构多方协同的生态系统，为教育系统提供标准化、智能化、全周期的心理健康管理解决方案。
“我们的方案不依赖于硬件，纯软件部署。”冯甄陶强调，现在很多地方政府面临预算压力，学校采购硬软结合方案困难较大，纯软件部署的特性使得中科心图的产品在规模化推广中更具优势。
目前，其系统已在全国600多所学校部署，最长的学校已复购至第四年。冯甄陶强调：“用了我们产品的学校，再没有出过严重心理危机事件。”
“学生是我们切入的入口，接下来会连接到家长，再到整个家庭心理健康账户。”冯甄陶透露，尽管目前中科心图以教育市场为主阵地，但其愿景远不止于此。据悉，中科心图已在教育与司法领域实现省级/市级项目批量落地，形成可复制推广模式。
另外，公司还与三甲医院及专科医疗机构建立深度合作，利用PGPT模型为医生提供辅助诊断和分诊依据。在保险环节，PGPT数据还能为保险公司提供心理风险评估，降低赔付风险。
通过这种多场景协同，中科心图正在搭建一个覆盖教育、医疗、保险的心理健康生态网络。
在商业模式上，中科心图已形成ToG（政府/教育）为主、ToB（企业/医院）为辅、ToC（家庭/个人）为延伸的多元模式，并通过“软件+服务+保险”的组合实现可持续变现。
“心理健康是非常明确的增量市场。”冯甄陶总结道，“AI目前无法在全流程上替代人，更重要的是搭建一个人、AI、场景有机结合的生态。”
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