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以“運(yùn)動(dòng)檔案”為支撐Keep拓展AI服務(wù)全景布局

發(fā)布時(shí)間:2024-11-20 05:45:10| 瀏覽次數(shù):

  運(yùn)動(dòng)智能化潮流持續(xù)蔓延,運(yùn)動(dòng)科技頭部平臺(tái)Keep近期在運(yùn)動(dòng)智能化領(lǐng)域動(dòng)作引發(fā)行業(yè)討論。

  Keep從運(yùn)動(dòng)學(xué)角度出發(fā),依據(jù)“身體疲勞狀態(tài)管理模型”,構(gòu)建出了“運(yùn)動(dòng)檔案”,并以此作為相關(guān)AI產(chǎn)品的科學(xué)內(nèi)容支撐與底層技術(shù)支持,拓展AI服務(wù)的全景布局。

  據(jù)了解,Keep依據(jù)大規(guī)模數(shù)據(jù),多維度特征取證,通過(guò)“生物信息采集與元數(shù)據(jù)加工”獲得用戶基礎(chǔ)的“數(shù)據(jù)檔案”,再基于人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析解讀,清晰直觀呈現(xiàn)用戶運(yùn)動(dòng)能力與運(yùn)動(dòng)表現(xiàn),并根據(jù)數(shù)據(jù)指標(biāo)與用戶運(yùn)動(dòng)目標(biāo),為用戶生成個(gè)性化的運(yùn)動(dòng)解決方案,形成完整的“運(yùn)動(dòng)檔案”。

  在該檔案中,“生物信息采集與元數(shù)據(jù)加工”是基礎(chǔ),基于數(shù)據(jù)提供個(gè)性化運(yùn)動(dòng)解決方案是核心。

  生物信息采集主要通過(guò)算法收集、視覺(jué)圖像檢測(cè)與硬件傳感器收集三種途徑實(shí)現(xiàn):對(duì)于沒(méi)有佩戴硬件設(shè)備的用戶,Keep Ap米樂(lè)YY易游體育p 依托海量的用戶數(shù)據(jù)資源——其中既囊括了每位用戶獨(dú)有的運(yùn)動(dòng)行為偏好、體能優(yōu)勢(shì)與短板等個(gè)性化特質(zhì),又收納了不同用戶群體在運(yùn)動(dòng)時(shí)段選擇傾向、體能演變趨勢(shì)等方面的共性要素——通過(guò)開(kāi)展系統(tǒng)的特征挖掘與精確的模型推理,全面評(píng)估用戶的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)與體能信息;或通過(guò)視覺(jué)圖像檢測(cè),完成整體動(dòng)作檢測(cè)及行為意圖檢測(cè),基于標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)則與算法引擎,校準(zhǔn)用戶數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。對(duì)于佩戴Keep手環(huán)等穿戴設(shè)備的用戶,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與扎實(shí)的運(yùn)動(dòng)生理學(xué)知識(shí),為用戶提供多元服務(wù),如識(shí)別用戶當(dāng)下的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景、估算EPOC(運(yùn)動(dòng)后過(guò)量耗氧)、評(píng)估運(yùn)動(dòng)效果等。

  元數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié),獨(dú)創(chuàng)的算法讓Keep能夠獲得更加準(zhǔn)確的處理信號(hào)數(shù)據(jù),如對(duì)PPG信號(hào)(光電容積脈搏波描記法)濾除噪聲、運(yùn)動(dòng)偽影等干擾,修正心率結(jié)果評(píng)估,由此可以保證在跑步等長(zhǎng)段運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中降低信號(hào)干擾,在跳繩等心率信號(hào)雜亂的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景也能進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

  值得注意的是,Keep此前發(fā)布的自研運(yùn)動(dòng)引擎Keep Motion Engine能夠通過(guò)AI攝像頭、動(dòng)作感知系統(tǒng)、動(dòng)作捕捉引擎對(duì)用戶動(dòng)作實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別,保證用戶視覺(jué)圖像監(jiān)測(cè)的精準(zhǔn)度,為“運(yùn)動(dòng)檔案”的準(zhǔn)確性提供技術(shù)保障。而與硬件裝備的打通,讓Keep可以通過(guò)傳感器獲得更加直接、準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并監(jiān)測(cè)到用戶實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)行為,有利于為用戶提供更具針對(duì)性的運(yùn)動(dòng)服務(wù)。比如,“運(yùn)動(dòng)檔案”可以基于硬件穿戴設(shè)備監(jiān)測(cè)用戶最大攝氧量,由此分析用戶運(yùn)動(dòng)行為與當(dāng)前運(yùn)動(dòng)狀態(tài),評(píng)估用戶疲勞狀態(tài),并給出適當(dāng)?shù)奶嵝选?

  完成數(shù)據(jù)采集與處理后,Keep以“身體疲勞狀態(tài)管理模型”為基礎(chǔ),通過(guò)最大攝氧量、乳酸閾心率、運(yùn)動(dòng)負(fù)荷,長(zhǎng)期體能,短期疲勞等指標(biāo),得出用戶運(yùn)動(dòng)水平、健康水平、活動(dòng)量等相關(guān)報(bào)告,并基于報(bào)告進(jìn)一步生成具有針對(duì)性的運(yùn)動(dòng)解決方案。

  以豐富龐大的用戶數(shù)據(jù)為基石,Keep “運(yùn)動(dòng)檔案”能充分反映出用戶的個(gè)體差異性,如部分用戶在爆發(fā)力訓(xùn)練方面展現(xiàn)出卓越能力,而另一些則在肌肉耐力上表現(xiàn)突出;該檔案同時(shí)也能清晰揭示不同用戶之間在運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度適應(yīng)、體能恢復(fù)速率等方面的共性特點(diǎn)。

  與市面上已有的運(yùn)動(dòng)評(píng)估產(chǎn)品相比,Keep “運(yùn)動(dòng)檔案”的獨(dú)特性在于其縝密的特征挖掘流程與運(yùn)用科學(xué)的模型推理策略,來(lái)綜合評(píng)估用戶的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和體能狀態(tài),并為用戶生成千人千面的運(yùn)動(dòng)解決方案,而非停留在報(bào)告解讀層面,同時(shí)該檔案提供的數(shù)據(jù)指標(biāo)更加簡(jiǎn)單易理解,能廣泛覆蓋硬核運(yùn)動(dòng)愛(ài)好者與大眾入門用戶。

  過(guò)去的一年里,Keep以“運(yùn)動(dòng)檔案”為底層支撐,推出了運(yùn)動(dòng)評(píng)估體系、智能計(jì)劃、身體評(píng)估體系米樂(lè)YY易游體育等產(chǎn)品,完善了用戶全場(chǎng)景指標(biāo)覆蓋,極大地提升了用戶運(yùn)動(dòng)的效率。根據(jù)官方數(shù)據(jù)顯示,基于“運(yùn)動(dòng)檔案”能力的支持,Keep運(yùn)動(dòng)評(píng)估體系可以在無(wú)心率設(shè)備下,目前每天為超過(guò)60%的運(yùn)動(dòng)用戶提供實(shí)時(shí)“運(yùn)動(dòng)狀態(tài)”評(píng)估服務(wù),預(yù)估運(yùn)動(dòng)負(fù)荷、最大攝氧量、FTP 等數(shù)據(jù);會(huì)員AI身體評(píng)估功能已服務(wù)了超10%的月均訂閱會(huì)員;硬件端已具備運(yùn)動(dòng)類型自動(dòng)識(shí)別能力。

  Keep此前發(fā)布的2023年度報(bào)告顯示,探索AI技術(shù)在海外市場(chǎng)的機(jī)會(huì),是當(dāng)前Keep重要的布局之一。Keep表示,將開(kāi)發(fā)和應(yīng)用新技術(shù)和智能功能,積極探索 AI 技術(shù)在海外市場(chǎng)的應(yīng)用機(jī)會(huì),以 AI 帶動(dòng)創(chuàng)新,以更高效的方式為用戶提供卓越的運(yùn)動(dòng)體驗(yàn),吸引新的用戶群,發(fā)掘新的商業(yè)化機(jī)會(huì)。

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