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  • 以“运动档案”为支撑,Keep拓展AI服务全景布局

  • 2024-08-08 16:12:21 来源: 中国网科技
  •   运动智能化潮流持续蔓延,运动科技头部平台Keep近期在运动智能化领域动作引发行业讨论。

      Keep从运动学角度出发,依据“身体疲劳状态管理模型”,构建出了“运动档案”,并以此作为相关AI产品的科学内容支撑与底层技术支持,拓展AI服务的全景布局。

      据了解,Keep依据大规模数据,多维度特征取证,通过“生物信息采集与元数据加工”获得用户基础的“数据档案”,再基于人工智能算法对数据进行分析解读,清晰直观呈现用户运动能力与运动表现,并根据数据指标与用户运动目标,为用户生成个性化的运动解决方案,形成完整的“运动档案”。

      在该档案中,“生物信息采集与元数据加工”是基础,基于数据提供个性化运动解决方案是核心。

      生物信息采集主要通过算法收集、视觉图像检测与硬件传感器收集三种途径实现:对于没有佩戴硬件设备的用户,Keep App 依托海量的用户数据资源——其中既囊括了每位用户独有的运动行为偏好、体能优势与短板等个性化特质,又收纳了不同用户群体在运动时段选择倾向、体能演变趋势等方面的共性要素——通过开展系统的特征挖掘与精确的模型推理,全面评估用户的运动数据与体能信息;或通过视觉图像检测,完成整体动作检测及行为意图检测,基于标准化规则与算法引擎,校准用户数据准确性。对于佩戴Keep手环等穿戴设备的用户,结合神经网络模型与扎实的运动生理学知识,为用户提供多元服务,如识别用户当下的运动场景、估算EPOC(运动后过量耗氧)、评估运动效果等。

      元数据处理环节,独创的算法让Keep能够获得更加准确的处理信号数据,如对PPG信号(光电容积脉搏波描记法)滤除噪声、运动伪影等干扰,修正心率结果评估,由此可以保证在跑步等长段运动场景中降低信号干扰,在跳绳等心率信号杂乱的运动场景也能进行准确预测。

      值得注意的是,Keep此前发布的自研运动引擎Keep Motion Engine能够通过AI摄像头、动作感知系统、动作捕捉引擎对用户动作实现精准识别,保证用户视觉图像监测的精准度,为“运动档案”的准确性提供技术保障。而与硬件装备的打通,让Keep可以通过传感器获得更加直接、准确的基础数据,并监测到用户实时运动行为,有利于为用户提供更具针对性的运动服务。比如,“运动档案”可以基于硬件穿戴设备监测用户最大摄氧量,由此分析用户运动行为与当前运动状态,评估用户疲劳状态,并给出适当的提醒。

      完成数据采集与处理后,Keep以“身体疲劳状态管理模型”为基础,通过最大摄氧量、乳酸阈心率、运动负荷,长期体能,短期疲劳等指标,得出用户运动水平、健康水平、活动量等相关报告,并基于报告进一步生成具有针对性的运动解决方案。

      以丰富庞大的用户数据为基石,Keep “运动档案”能充分反映出用户的个体差异性,如部分用户在爆发力训练方面展现出卓越能力,而另一些则在肌肉耐力上表现突出;该档案同时也能清晰揭示不同用户之间在运动强度适应、体能恢复速率等方面的共性特点。

      与市面上已有的运动评估产品相比,Keep “运动档案”的独特性在于其缜密的特征挖掘流程与运用科学的模型推理策略,来综合评估用户的运动数据和体能状态,并为用户生成千人千面的运动解决方案,而非停留在报告解读层面,同时该档案提供的数据指标更加简单易理解,能广泛覆盖硬核运动爱好者与大众入门用户。

      过去的一年里,Keep以“运动档案”为底层支撑,推出了运动评估体系、智能计划、身体评估体系等产品,完善了用户全场景指标覆盖,极大地提升了用户运动的效率。根据官方数据显示,基于“运动档案”能力的支持,Keep运动评估体系可以在无心率设备下,目前每天为超过60%的运动用户提供实时“运动状态”评估服务,预估运动负荷、最大摄氧量、FTP 等数据;会员AI身体评估功能已服务了超10%的月均订阅会员;硬件端已具备运动类型自动识别能力。

      Keep此前发布的2023年度报告显示,探索AI技术在海外市场的机会,是当前Keep重要的布局之一。Keep表示,将开发和应用新技术和智能功能,积极探索 AI 技术在海外市场的应用机会,以 AI 带动创新,以更高效的方式为用户提供卓越的运动体验,吸引新的用户群,发掘新的商业化机会。

    (责任编辑:朱赫)

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