2026年2月，教育部《关于全面推进健康学校建设的指导意见》明确提出"推进全国学生心理健康监测预警系统和心理健康测评工具建设"；同月的"健康第一"工作部署会，要求升级监测平台预警功能、创新数智赋能。
2026年全国两会，更有代表建议把心理健康评估与身高、体重、视力"同检、同档、同报告"。
学生怕被贴标签——刻意"美化"答案，数据水分大
一学期只测一回——问题往往拖数月才被发现
心理老师配比约1:1000——两千多人的学校仅一两名专职教师，回收、录入、分析量表耗数十个工作日
但评测这件事，学校做起来并不轻松。传统路径是一年一次的量表填答：学生怕被贴标签、刻意“美化”答案，数据水分大；一学期只测一回，问题往往拖数月才被发现；更现实的短板是心理老师配比约1:1000，一个两千多人的学校往往只有一两名专职教师，光是回收、录入、分析量表就要耗上数十个工作日。学生心理评测，到底怎样才算“测得准、跟得上、用得上”？
把AI心理评测做得更准，靠的是一家把情感计算真正落到校园的公司。山东情感计算长期专注非接触式无感情绪识别。它的切入点很直接：能否让心理评测从要学生填变成系统主动感知，无需学生配合、也不打断教学。
更难得的是它的克制：产品明确把自身定位为一个身心脑健康状态及人格类型的分析工具，是一种辅助教育行业做心理安全管理的手段。这种分寸，反而让它的AI心理评测更稳地落在强监管的校园场景里。
基于这套能力，公司落地心理安全态势感知一体化平台，做"全域常态感知+定点深度测评"双轨评测：复用现有摄像头即可无感快筛，机房或咨询室再做深度测评，输出红、橙、黄三级风险。
64
个探头覆盖
2091
名覆盖学生
727
人累计预警
约40%
教师事务量降低
83%
家校响应率
事前
预警前移
杭州第四中学下沙校区用64个探头覆盖2091名学生，累计预警727人，教师事务量降约40%、家校响应率升至83%，把事后看报告前移到事前预警。
技术的温度，不在于替代人的关怀,而在于让AI心理评测来得更早、更准、更无感当学生心理评测真正从"一张表"变成"一张全天候的网"。
那些藏在沉默里的焦虑，才有机会被更早看见、更早接住。
