情绪与认知实验：通过实时监测心率变异性（HRV）、皮肤电活动（EDA）、血氧饱和度（SpO2）等生理指标，结合AI情绪算法，量化受试者在实验任务（如压力测试、认知负荷实验）中的情绪变化，提升实验数据的客观性。

长期心理健康追踪：用于研究抑郁、焦虑等心理疾病的生理信号特征，或评估干预措施（如正念训练、药物治疗）的效果。

睡眠与情绪关联研究：结合睡眠阶段监测（如REM周期）分析睡眠质量对情绪调节的影响，助力睡眠障碍或情绪障碍研究。

用户体验（UX）优化：在开发新产品或界面时，通过情绪手表监测用户的挫败感、兴奋度等反应，优化交互设计（如VR/AR系统、智能助手）。

工作场景应用：评估科研人员/被试者在高强度工作中的压力水平，为优化工作流程或环境提供依据（如疲劳预警系统）。

学习效能研：究监测学生/特种工作者在科研、学术/训练任务中的专注度、压力变化，探索最佳学习模式或教学干预方法。

团队协作分析：通过多设备同步监测团队成员的情绪状态，研究团队动态、沟通效率与情绪传染现象。

精神疾病辅助诊断：作为辅助工具，通过长期生理数据积累建立情绪障碍（如双相情感障碍）的预测模型。

康复效果评估：跟踪患者在接受心理治疗或神经反馈训练后的情绪稳定性变化。

多模态数据融合：将情绪手表数据与眼动追踪、脑电图（EEG）、功能性近红外光谱（fNIRS）等结合，构建更全面的情绪或认知状态模型。

开放数据集建设：科研院所可通过匿名化数据共享，推动情绪计算领域的算法开发（如情绪识别AI）。

通过连续采集多项生理指标，结合AI模型建立个体化健康基线，可客观识别心理疾病的早期生理特征，避免传统量表的主观偏差。

动态追踪患者情绪波动，可7×24小时监测患者自主神经系统变化，及时发现心率变异性异常等危险信号。

无感采集的连续生理数据（如睡眠、HRV、体温节律等）为精神病理学关联性研究等提供高价值数据集。

科研机构可利用临床场景的规模化数据，训练更精准的情绪识别模型。