當(dāng)全民健身遇上AI   曠視算法生產(chǎn)平臺(tái)AIS激活A(yù)I健身賽道

　　去年8月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《全民健身計(jì)劃（2021-2025年）》，促進(jìn)全民健身更高水平發(fā)展，更好滿足人民群眾的健康和健身需求。一年來(lái)，豐富的在線健身直播引領(lǐng)新的運(yùn)動(dòng)潮流，飛盤(pán)、騎行等運(yùn)動(dòng)風(fēng)靡一時(shí)成為年輕人的最?lèi)?ài)，全民健身熱潮持續(xù)上漲。

　　伴隨著人們健身熱情的如火如荼，AI、云計(jì)算等新興技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于體育產(chǎn)業(yè)中。這其中，曠視運(yùn)動(dòng)猿訓(xùn)練站能夠科學(xué)分析并判定多項(xiàng)體育動(dòng)作，在7月曠視技術(shù)開(kāi)放日上亮相，便吸引了行業(yè)的關(guān)注，成為全民健身與AI技術(shù)融合的代表。

　　支持多種運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景  曠視運(yùn)動(dòng)猿訓(xùn)練站助力運(yùn)動(dòng)健身智能化

　　曠視運(yùn)動(dòng)猿訓(xùn)練站基于MegEngine框架，依托算法生產(chǎn)平臺(tái)AIS（AI Service，簡(jiǎn)稱AIS）研發(fā)而成，在純視覺(jué)方向上實(shí)現(xiàn)了精度高、速度快、成本低等優(yōu)勢(shì)，可準(zhǔn)確識(shí)別正確與違規(guī)動(dòng)作，以AI助力體育訓(xùn)練全流程的數(shù)字化和智能化。曠視運(yùn)動(dòng)猿訓(xùn)練站通過(guò)自研模型快速精準(zhǔn)的檢測(cè)超過(guò)30個(gè)人體骨骼點(diǎn)，可覆蓋跑步訓(xùn)練、身體素質(zhì)訓(xùn)練、球類(lèi)訓(xùn)練三大運(yùn)動(dòng)品類(lèi)下的多種運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景。

　　舉例來(lái)說(shuō)，在跳繩場(chǎng)景中，在240次/分鐘的條件下，曠視運(yùn)動(dòng)猿訓(xùn)練站能夠?qū)崿F(xiàn)正負(fù)1的誤差，并可以準(zhǔn)確分辨出跳繩與開(kāi)合跳等相似的動(dòng)作。而仰臥起坐不僅支持識(shí)別運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的雙手未抱頭、雙腿未屈膝、手肘未觸碰膝蓋等多種違規(guī)情況，還能準(zhǔn)確記錄運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的真實(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)正負(fù)1的計(jì)數(shù)要求。

　　提升算法生產(chǎn)效率  算法量產(chǎn)推動(dòng)AI擁抱健身

　　與支持多種運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景形成鮮明對(duì)比的是曠視運(yùn)動(dòng)猿訓(xùn)練站短短數(shù)月的開(kāi)發(fā)周期。一直以來(lái)，智能運(yùn)動(dòng)健身雖然被視為重要賽道，卻尚未迎來(lái)行業(yè)爆發(fā)階段。究其原因，正是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的算法生產(chǎn)囿于數(shù)據(jù)生產(chǎn)的復(fù)雜性、算法模型的不確定性和硬件平臺(tái)的多樣性等問(wèn)題，導(dǎo)致算法生產(chǎn)門(mén)檻高、成本高、效率低，讓AI難以“飛入尋常百姓家”，未能廣泛地走進(jìn)健身場(chǎng)景。 

　　“面對(duì)紛繁的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景，我們需要一周實(shí)現(xiàn)一個(gè)模型的驗(yàn)證與迭代，一個(gè)月就要完成4項(xiàng)運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的 Alpha 版本�！表�(xiàng)目組成員介紹到。曠視運(yùn)動(dòng)猿訓(xùn)練站如何才能實(shí)現(xiàn)快捷、高效的開(kāi)發(fā)？其背后功臣正是曠視提出的算法量產(chǎn)理念及其自研的算法生產(chǎn)平臺(tái)AIS。

　　AIS基于曠視Brain++體系，構(gòu)建了一套覆蓋數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、性能分析調(diào)優(yōu)、推理部署測(cè)試等算法生產(chǎn)全鏈路，零代碼、自動(dòng)化的生產(chǎn)力工具平臺(tái)，提供多種功能支持算法快速生產(chǎn)部署，可以大幅降低算法生產(chǎn)的門(mén)檻，提升算法生產(chǎn)效率。以足球顛球計(jì)數(shù)為例，需要有人體檢測(cè)、骨骼點(diǎn)檢測(cè)、足球檢測(cè)至少三個(gè)模型。借助算法生產(chǎn)平臺(tái)AIS，人體檢測(cè)和骨骼點(diǎn)檢測(cè)模型耗時(shí)為12小時(shí)左右，足球檢測(cè)模型則進(jìn)一步降低至1-4小時(shí)，極大地提升了模型訓(xùn)練的效率。 

　　快速迭代+自動(dòng)檢測(cè)  練就“火眼金睛”

　　模型訓(xùn)練完成只是第一步，模型運(yùn)行后依然可能面臨各種動(dòng)作漏判、誤判等問(wèn)題，例如在跳繩中，假跳或單腿跳等動(dòng)作的骨骼點(diǎn)動(dòng)作軌跡與正確的跳繩動(dòng)作十分相似，這就要求模型快速迭代、調(diào)優(yōu)，讓曠視運(yùn)動(dòng)猿訓(xùn)練站練就“火眼金睛”，快速識(shí)別出假動(dòng)作和錯(cuò)誤動(dòng)作。

　　而有了算法生產(chǎn)平臺(tái)AIS的保駕護(hù)航，項(xiàng)目組不僅可以大幅提升模型優(yōu)化速度，在一天中能進(jìn)行多輪迭代。通過(guò)AIS平臺(tái)提供的模型評(píng)測(cè)工具，研發(fā)人員可以快速定位模型問(wèn)題，指導(dǎo)后續(xù)模型調(diào)優(yōu)工作。

　　“如果不借助算法生產(chǎn)平臺(tái)AIS的能力，算法研究員將一個(gè)模型做到60分可能需要幾天時(shí)間，持續(xù)投入才可能做到80分，但在算法生產(chǎn)平臺(tái)AIS的加持下，算法研究員很快就能拿到80分，效率得到極大的提升�！表�(xiàng)目組成員表示。

　　得益于高精度、低成本等優(yōu)勢(shì)，未來(lái)曠視運(yùn)動(dòng)猿訓(xùn)練站也有望走進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)更嚴(yán)格的體育教研一線，更重要的是，其背后的AIS和算法量產(chǎn)的理念，不僅為智能運(yùn)動(dòng)健身等行業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用與發(fā)展打開(kāi)了思路，對(duì)于AI生產(chǎn)模式理念的革新和生產(chǎn)力的進(jìn)化也提供了良好的借鑒意義。相信在不遠(yuǎn)的未來(lái)，AI將在更多場(chǎng)景下發(fā)揮作用，讓更多的人享受到更加智能的生活。

   【免責(zé)聲明】本文僅代表第三方觀點(diǎn)，不代表和訊網(wǎng)立場(chǎng)。投資者據(jù)此操作，風(fēng)險(xiǎn)請(qǐng)自擔(dān)。