高校学生心理健康问题日益呈现多样化与隐蔽化趋势，传统心理识别与干预机制在时效性与覆盖面方面存在显著 不足。为有效应对“早识别、早干预、早响应”的管理需求，本文依托人工智能技术，设计构建了高校心理健康识别与预 警体系。该体系以多模态数据采集为基础，融合认知行为、社交情感与生理生活等维度，构建心理状态指数模型并设定分 级预警响应机制。通过典型应用场景模拟，验证了系统在轻度困扰与高度危机情境中的动态识别、资源配置与联动能力。 研究表明，该体系具备识别精度高、响应效率快、管理闭环完整等优势，能够有效弥补传统模式的不足，具有较强的可复 制性与实践推广价值。文章最后提出需从数据治理、伦理规范与组织支持等方面完善保障机制，以推动高校心理健康管理 智能化转型的持续深化。