§01 技术栈

七个层。一条主干。

一个长寿平台测量、建模并作用于个人生物学所需的一切——由 Waven 一次构建,作为一个完整技术栈提供。点选任一层,查看它做什么、上面承载什么。

第 03 层 · 模型

一个持续学习的数字孪生——以及由它解析出的 BioAge。

孪生模型是一个人完整的健康模型,由四层组成:精准检测、日常监测、医疗记录与个人档案。它随每一个事件更新,而不是按月批处理。从生物标志物组合中,它解析出四个子年龄——细胞年龄、代谢年龄、微血管年龄与抗压年龄——等权重合成一个 BioAge。

  • 4 层
  • 4 个子年龄
  • 持续更新

§02 数字孪生

完整的模型。而非某一个数字。

「数字孪生」通常意味着「我们读了你的智能手表」。在 Waven,它有一个被严格执行的定义:孪生模型是一个人完整的健康模型,由四个不同的层组成,而绝不是其中任何单独一层。

  1. 01

    精准检测

    Kino 检测,解析为一个 BioAge 与四个子年龄——精确的快照。

  2. 02

    日常监测

    来自 Halo 或任何可穿戴设备的睡眠、活动、心率、HRV 与血氧——以及任何手动录入或拍照的数据。

  3. 03

    医疗记录

    医院报告、年度体检与上传的 PDF——可穿戴设备看不到、单次检测也无法重建的历史。

  4. 04

    个人档案

    档案、问卷,以及本人告诉 AI 健康管家的内容——过敏、禁忌,以及真正想达成的目标。

测量来自 Kino 的精准检测组合,与来自手腕的连续数据。
建模每一条读数到达即被纳入。滚动均值变化,趋势重绘。
配制依据孪生模型指出的真正偏高之处选择原粒。
7d滚动均值
30d趋势方向
0–100健康评分
4评分维度

睡眠不佳 → 炎症上升 → 抗压年龄变老。

把四层放进同一个模型的意义,就在于能跨层读出这样一条线索。

孪生模型有意不包含的部分:方案与配方。那是一个人所做的事,不是他所是的样子。没有数据的维度会被排除在评分之外,而不是记为零。

基于 Waven 构建

带上你的会员。技术栈已就绪。

测量、孪生、BioAge、智能与配制——已投入生产,今天正在驱动 Aeviva。

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