AI 理解的是文本数据,而不是人类经历(human experiences)。
AI 不能帮助你理解你的生活,因为它从未“理解过你的生活”。
因果关系(Cause → Effect)
情绪关联(Emotion → Trigger)
模式归属(Event → Pattern)
跨体验共性(Experience A ↔ Experience B)
我们把“生活”转成“可以被 AI 理解的结构化语义图”。
看清自己经历中的重复模式
找到情绪背后的触发路径
识别行为反应的结构
知道某个体验到底意味着什么
建立 narrative identity(叙事身份)
理解你
记住你
学习你的经验结构
给你 truly personalized 的回应
建立自我持续进化的智能
AI 有强大的生成能力,但缺乏个性化语义
大模型已开始追求“长期记忆系统”
Therapy-adjacent / emotional intelligence 功能在全球需求爆发
美国语境中,自我理解(self-understanding)是刚需
消费级 AI 产品面临同质化,缺乏深层差异化
没有人在做“人类体验的结构化图谱”
隐私计算与本地 embedding 模型成熟
一个基于体验的个人智能层(Personal Experience Intelligence)。
一个理解你所有经历的 AI
一个从体验学习的个性化模型
一个随人生进化的 Experience Graph
一个从生活中抽象出你的模式的智能系统