解决健身的安全和效率问题,「FitMate」用视觉技术做实时AI教练

都说健身是反人性的，对抗懒惰和食欲很难，因此无论是团课、私教、线下课、还是线上内容，健身领域的玩家都在“娱乐性”方面动脑筋。

健身小白还有一个常见的问题是，运动的安全性和科学性不能保障。用户不了解自身运动能力，进行不合适的训练课程，容易导致身体损伤。即便没有损伤，当缺乏指导动作不正确的时候，训练效果无法达到预期，时间长用户也就很难坚持了。

36氪最近接触的健身App 「FitMate」，想从娱乐性、互动性更强的健身模式切入，利用碎片化的时间，让人们先动起来，再由浅入深，进行更系统的健身内容训练。更重要的是，团队用计算机视觉技术的AI健身教练，识别人们动作的规范性，进行健身指导，昨天App已经在App Store上线，年后小程序也会上线。

先来说娱乐性。

FitMate 和我们常用的 Keep 不太一样，进入App的第一个界面是挑战模式，每一个挑战由浅入深、由易到难分成不同关卡，比如深蹲挑战中，从臀腿探究、翘臀轰炸、漫步、不倒翁，到神枪手等五个关卡，闯关的过程很像游戏，用户必须逐级解锁。FitMate COO 姚冠奇告诉36氪，之所以选择挑战模式，也是因为自己在过往的运营中发现，挑战对用户有很明显的拉新促活作用，很大上提升了用户的参与度和粘性。

完成挑战后，产品即会生成个性化体测报告，从灵活性、稳定性与运动能力等方面提供有深度的反馈结果。除了帮用户改进动作，还能避免过度训练与肌肉损伤。创始人郭汉青表示，接下来团队会研发更多功能性课程和有趣的玩法，比如音乐课程、普拉提等。

娱乐性的问题解决了？AI 健身教练如何实现呢？

创始人郭汉青表示，团队用计算机视觉技术，自研了人体骨骼关键点检测算法、关节抖动滤波算法，能在手机移动端实现实时、高精度人体姿态检测。

听起来可能有点抽象，这项技术的另一个落地的场景是抖音的“尬舞机”，FitMate在算法上优化，使得最后的技术能在实时的基础上，通过移动端，准确识别动作是否规范。比如，深蹲训练中，该技术能准确识别出膝盖内扣。

深蹲挑战的测试视频

而挑战后的体测报告，也是在视觉识别的基础上，通过运动状态，给出运动建议。接下来，当“工具型”的功能完成，如何留住用户？郭汉青告诉36氪，团队会继续丰富内容，通过工具+游戏+内容的模式做用户留存。而未来的课程和关卡设计，不是动作库，用户不需要自己选择课程，App将采用个性化定制推荐的形式，提供针对性更强、安全高效的训练课程。

郭汉青称，App的人群不限于小白用户，对于想健身但不知道怎么健身的小白用户，可以帮助他们降低运动门槛，安全快速上手；而对于有运动经验的用户，App和视觉识别技术能帮助矫正动作，提高安全性。

最后介绍一下团队，创始人郭汉青毕业于西北工业大学飞行器设计，是前零零科技早期核心员工，擅长智能硬件方案和算法研究；COO 姚冠奇曾任 Keep 产品市场经理，主导 KeepKit 硬件项目产品流程设计和研发上市；首席课程设计师周啸天曾任 Keep 资深课程设计师、Keepland线下空间运营负责人，也是ACE美国运动委员会注册教练。