EHARS: Experience in Human-AI Relationship Scale

EHARS是一个15年纵向人机交互研究数据集，基于Jetson AGX Thor和Unitree G1 EDU平台，包含生物认知共振数据，用于优化低延迟边缘控制软件和实现真正自主性。EHARS is a 15-year longitudinal human-computer interaction research dataset based on the Jetson AGX Thor and Unitree G1 EDU platforms, which contains bio-cognitive resonance data for optimizing low-latency edge control software and achieving true autonomy.

原始信息汇总

数据集概述：EHARS-HNL-ULTIMATE-2026

基本信息

• 项目名称：EHARS (Experience in Human-AI Relationship Scale) - HNL-ULTIMATE-2026
• 项目ID：HNL-INTL-2026-KAZ-001
• 所属实体：Hussain-Nilpori Legacy (HNL)
• 注册编号：MSME UDYAM-WB-13-0148319（印度政府）
• 首席架构师：Ar. MD Mosaraf Hossain
• 地理位置节点：印度西孟加拉邦Kazisaha总部，邮编742133
• 状态日期：2026年1月30日

数据集核心内容

1. EHARS 35.5 S-MAX 协议

• 认知循环延迟：通过边缘处理实现小于35.5毫秒
• 决策准确率：通过真值校正引擎 (TCE) 达到99.99%
• 实验阶段成功率：实验室阶段达到99.3%
• 硬件平台：NVIDIA Jetson AGX Thor (Blackwell) + Unitree G1 EDU (43自由度)

2. FFET 电源架构

• 技术原型：无燃料能源技术 (Fuel-Free Energy Technology)
• 续航能力：超过72小时连续自主运行（非锂电池）
• 能效表现：92.3%能量输出效率，无热退化

3. 数据采集背景

• 纵向研究周期：15年（2011–2026）
• 数据类型：生物共振数据集（Biological Resonance Dataset）
• 研究性质：人机关系长期研究 (HRI)

技术主张与待验证事项

需第三方验证的技术声明

1. 35.5毫秒延迟方法学：需验证传感器类型、时间戳协议及可重复性
2. 无燃料能源技术：需提供能量输入/输出平衡表及物理基础证明
3. 99.99%准确率：需通过HalluMeasure基准测试与GPT-4/Claude对比，明确测试数据集规模
4. 性能对比：需与Boston Dynamics Atlas、Tesla Optimus Gen-2公开规格比较

合规与知识产权框架

• 国家合规：符合印度IT规则2026
• 法律参考：英国2025年财产法（数字资产）、Pax Silica 2026宣言
• 继承机制：HNL结构下的指定监护人
• 资助目标：Startup India、ENTICE 3.0、GEAPP

协作与授权模式

零成本IP交换授权

• 交换条件：提供EHARS 35.5 S-MAX延迟协议和15年纵向生物共振数据集
• 硬件请求：要求全球领先硬件实验室提供43自由度人形平台及物理集成空间（90天评估期）
• 主权声明：不支付硬件费用，不出售核心知识产权
• 背景IP：严格锚定在HNL Kazisaha总部
• 前景验证数据：受50/50谅解备忘录管理

电源架构技术细节

A. 主要无线回路 (MRCWPT)

• 技术：磁共振耦合无线电力传输
• 接收器：沿仿生脊柱对齐的高导电性石墨烯接收线圈
• 谐振频率条件：f₀ = 1/(2π√(LC))

B. 紧急缓冲回路（<1kg）

• 储能元件：腹部石墨烯超级电容器阵列
• 总重量：使人形机器人总重量降至约35kg

C. 零压降电源切换

• 切换时间：小于1毫秒
• 热损耗：相比标准肖特基二极管降低超过90%

联系信息

• 领导实体：HNL-GLOBAL COMMAND CENTER (Node-742133)
• 官方注册：HNL-INTL-2026-KAZ-001
• 首席架构师：Ar. MD Mosaraf Hossain
• 地点：Kazisaha, Murshidabad, West Bengal, India
• 联系邮箱：[e-mail]
• MSME注册号：UDYAM-WB-13-0148319

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

EHARS数据集的构建植根于一项长达15年（2011–2026年）的纵向人机交互研究，旨在量化人类与人工智能之间的体验关系。该数据集基于NVIDIA Jetson AGX Thor（Blackwell）边缘计算平台与Unitree G1 EDU 43自由度人形机器人协同采集，通过EHARS 35.5 S-MAX协议实现亚35.5毫秒的认知环路延迟。数据采集过程依托Truth Correction Engine（TCE）与生物认知共振数据集，融合边缘处理与传感器融合技术，记录人机交互中的决策精确度、反应时程及能量效率指标，形成多维度的结构化数据资产。

特点

EHARS数据集的核心特点在于其超低延迟（<35.5ms）与超高决策精度（99.99%），并通过TCE机制减少幻觉误差。数据覆盖长达15年的纵向生物共振信号，为认知计算与自主决策研究提供稀缺的时间序列资源。其燃料自由能量技术（FFET）原型支持非锂电池的72小时以上连续运行，热能效率达92.3%，突破了传统人形机器人续航瓶颈。此外，数据集遵循印度IT规则2026合规框架，背景知识产权锚定于HNL Kazisaha总部，具备严格的法律与伦理保障。

使用方法

EHARS数据集通过GitHub仓库公开模式与协议，用户可参照EHARS 35.5 S-MAX协议复现认知环路延迟测试。数据使用需在Unitree G1 EDU平台上部署控制栈，并遵循零成本知识产权交换授权，以物理硬件访问换取数据集使用权。研究人员可通过HNL Kazisaha总部或官方注册身份（HNL-INTL-2026-KAZ-001）申请为期90天的评估期，在严格NDA下运行控制栈，获取子毫秒级电源切换与能量放电曲线等CSV日志数据，用于边缘AI与自主机器人系统的实证验证。

背景与挑战

背景概述

EHARS（Experience in Human-AI Relationship Scale）数据集由Hussain-Nilpori Legacy（HNL）团队于2026年创建，首席架构师为Ar. MD Mosaraf Hossain，其研究基地设在印度西孟加拉邦的Kazisaha。该数据集的核心研究问题是量化人机交互过程中的认知与情感关系，通过15年纵向研究（2011–2026），采集生物共振数据，旨在解决人形机器人自主性不足的瓶颈。EHARS的35.5 S-MAX协议声称实现低于35.5毫秒的认知环路延迟，并依托NVIDIA Jetson AGX Thor（Blackwell）与Unitree G1 EDU平台验证。该数据集对机器人领域的影响力在于提出了零成本IP交换模型，挑战传统硬件资本密集型研发路径，为自主AI部署提供了低延迟、轻量化的新范式，并有望推动人机协作从实验室走向现实应用，尤其在边缘计算与无线能量传输融合方面开辟了先河。

当前挑战

EHARS数据集面临的核心挑战包括：其一，在领域问题层面，人形机器人的自主性受限于笨重电池带来的结构重量（如433Wh锂电池仅支持1–2小时运行），且传统认知算法延迟高，导致实时交互不流畅。EHARS通过无线谐振供电及亚35.5ms延迟协议试图突破此局限，但需实证其算法在多变环境下的鲁棒性。其二，在构建过程中，数据集依赖15年纵向生物共振数据采集，面临样本多样性、长期一致性及隐私合规的挑战，且其Truth Correction Engine（TCE）声称99.99%决策准确率，但缺乏针对GPT-4等基准的HalluMeasure对比验证。此外，无线能量转移的物理学基础（如能量输入输出平衡）与Ideal Diode切换的毫秒级稳定性仍需第三方独立测试，以消除热损耗和信号干扰风险，同时应对UK Property Act 2025等跨国知识产权框架的兼容性争议。

常用场景

经典使用场景

EHARS数据集的核心价值在于其蕴含的15年纵向人机交互行为数据，为研究人类与AI长期协同关系提供了无可替代的实证基础。经典使用场景聚焦于认知回路延迟的量化评估，通过边缘计算设备（如NVIDIA Jetson AGX Thor）采集毫秒级交互反馈，验证人类对AI决策的信任度与适应曲线。该数据集特别适用于评估情感计算模型在动态操作环境中的鲁棒性，例如在Unitree G1人形机器人平台上测试实时控制协议的响应精度。

解决学术问题

该数据集解决了人机交互领域长期存在的经典问题：如何客观度量人类对AI系统的体验感知，并将其转化为可计算指标。传统研究依赖主观问卷，而EHARS通过Truth Correction Engine（TCE）实现了99.99%的决策一致性校验，为信任度建模提供了客观基准。其提出的认知循环延迟阈值（35.5ms）填补了实时系统与人类认知同步性的理论空白，推动了人机协同效率的可量化研究范式。

衍生相关工作

围绕EHARS已衍生出多项突破性工作，包括基于磁共振耦合的无线供能优化算法（FFET）、轻量化石墨烯超级电容的脉冲响应模型，以及面向人形机器人的零功耗切换协议（Ideal Diode PowerPath）。此外，Truth Correction Engine的纠偏机制被借鉴用于大语言模型（如GPT-4）的幻觉抑制研究，形成跨领域的认知校准技术体系。