AI正加速滲透進(jìn)運(yùn)動健康行業(yè)這一高度個體化、服務(wù)依賴型的垂直領(lǐng)域，推動從健身訓(xùn)練到康復(fù)醫(yī)療的技術(shù)變革。
根據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)GII發(fā)布的數(shù)據(jù)，2024年全球體育人工智能（AI）市場規(guī)模約為47億美元，預(yù)計(jì)到2030年將增至210億美元，年均復(fù)合增長率達(dá)28.5%。其中，美國當(dāng)前是全球最大市場，規(guī)模約13億美元；而中國市場增長勢頭強(qiáng)勁，年均增長率預(yù)計(jì)可達(dá)27.1%，預(yù)計(jì)到 2030 年市場規(guī)模將達(dá)到31億美元。
在這一趨勢下，越來越多企業(yè)試圖打破“AI+運(yùn)動健康”的落地瓶頸。成立于2014年的維塑科技（Visbody）即為其中一例，其業(yè)務(wù)聚焦于人體姿態(tài)感知與數(shù)字建模技術(shù)，基于自研AI大模型，覆蓋塑形美態(tài)、運(yùn)動表現(xiàn)及康復(fù)干預(yù)等多個場景。據(jù)公司披露，其產(chǎn)品已在全球68個國家的逾18000家機(jī)構(gòu)落地，累計(jì)服務(wù)用戶超過千萬人。
“AI的真正價值在于‘主動型智能’?！本S塑科技CTO褚智威表示，“它應(yīng)能理解場景、判斷狀態(tài)，并在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)自動介入，而不是被動等待指令。AI不僅要懂‘動作’，更要懂‘人’。”
維塑科技CTO褚智威，受訪者供圖
AI的優(yōu)勢在于自驅(qū)型決策機(jī)制
時代周報：當(dāng)前“AI+運(yùn)動健康”正在成為產(chǎn)業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)之一。但對普通用戶而言，其技術(shù)路徑和落地形態(tài)仍顯得抽象。能否結(jié)合實(shí)踐案例，系統(tǒng)介紹一下AI技術(shù)在這一領(lǐng)域的具體應(yīng)用方式與發(fā)展趨勢？
褚智威：從整體來看，AI在“運(yùn)動+健康”這個賽道的落地路徑分為兩個主要方向：第一，是通過AI提升數(shù)據(jù)管理的效率，涵蓋數(shù)據(jù)的采集、分析和輸出；第二，是提升用戶體驗(yàn)，比如個性化的健康提醒、動態(tài)調(diào)整運(yùn)動計(jì)劃等。
具體來說，在數(shù)據(jù)處理方面，AI打破了原有的技術(shù)瓶頸。過去做數(shù)據(jù)分析，必須依賴龐大的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，而現(xiàn)在大模型，比如GPT類語言模型、視覺AI等方面的進(jìn)步，讓我們可以通過自然語言或圖像輸入來收集和結(jié)構(gòu)化信息。比如，用戶運(yùn)動結(jié)束后直接用對話方式告訴AI自己做了哪些動作，或者拍一張飯前照片，系統(tǒng)就能自動識別飲食內(nèi)容并生成分析。
分析層面上，AI也能自動將健康手冊、指南里的知識結(jié)構(gòu)化，寫成程序代碼，再通過驗(yàn)證后形成穩(wěn)定的算法。這種“AI生成規(guī)則→人工審核→系統(tǒng)運(yùn)行”的模式，能大幅提升可溯源性和穩(wěn)定性。
時代周報：運(yùn)動健康強(qiáng)調(diào)個體差異。AI要實(shí)現(xiàn)真正的個性化適配，既要規(guī)避過度泛化的風(fēng)險，又要具備應(yīng)對復(fù)雜場景的能力。你如何理解AI在這一領(lǐng)域的個性化挑戰(zhàn)與解決思路？
褚智威：實(shí)現(xiàn)運(yùn)動健康的個性化適配，關(guān)鍵在于AI如何突破傳統(tǒng)“模板式”的決策方式，真正具備自主理解與動態(tài)響應(yīng)能力。一方面，AI大大拓展了可接入的數(shù)據(jù)維度，通過語言模型、視覺識別等AI手段，我們可以采集更豐富、實(shí)時的用戶行為數(shù)據(jù)，比如飲食習(xí)慣、姿態(tài)變化、訓(xùn)練頻次波動等，為個性化決策提供了更充足的“素材”。
另一方面，AI的優(yōu)勢不僅在于計(jì)算能力，更在于“自驅(qū)型決策機(jī)制”。舉個例子：在游戲行業(yè)，早期NPC的行為是基于固定的“查表決策”，完全靠開發(fā)者預(yù)設(shè)。而現(xiàn)在引入AI后，NPC能基于場景主動推理、做出反饋、再驗(yàn)證效果，這一機(jī)制同樣可以遷移到運(yùn)動健康領(lǐng)域。
換句話說，AI不再只是執(zhí)行某種“模式匹配”，而是可以根據(jù)用戶當(dāng)前狀態(tài)，比如今天沒鍛煉、睡眠不足、訓(xùn)練中斷等，主動思考下一步動作，并在規(guī)則體系內(nèi)做出最優(yōu)調(diào)整，甚至提供可解釋的理由。
AI是“增強(qiáng)型工具”
時代周報：維塑目前覆蓋了多個細(xì)分場景：運(yùn)動健身、康復(fù)醫(yī)療、青少年成長等。是基于怎樣的技術(shù)布局邏輯推動橫向延展？這些方向之間有共性嗎？
褚智威：我們在產(chǎn)品布局上的邏輯，其實(shí)始終圍繞一個核心——運(yùn)動。維塑無論是做運(yùn)動健身、康復(fù)醫(yī)療，還是青少年成長發(fā)育管理，底層都是對人的運(yùn)動姿態(tài)、平衡能力、肌肉骨骼協(xié)調(diào)性等多維指標(biāo)的動態(tài)感知與評估。
比如說，我們在姿態(tài)分析、步態(tài)建模、身體穩(wěn)定性判斷等方面打下了比較扎實(shí)的基礎(chǔ)，這些能力在不同場景中的復(fù)用度是非常高的。像脊柱側(cè)彎檢測、骨盆穩(wěn)定性分析、運(yùn)動損傷評估，表面上看是面向不同人群、不同需求，但它們的核心計(jì)算邏輯和數(shù)據(jù)鏈條其實(shí)是相通的。我們構(gòu)建的是一個高度模塊化、可拼接的能力體系，而非零散的產(chǎn)品堆疊。
時代周報：當(dāng)前不少公司在推“AI虛擬教練”或“AI健康顧問”。你如何看待這些產(chǎn)品的可行性？是否會成為用戶接觸AI運(yùn)動健康的主要入口？
褚智威：這類產(chǎn)品確實(shí)是AI運(yùn)動健康領(lǐng)域率先受到關(guān)注的一種形式，但我們對它的理解是相對審慎的。從用戶行為層面看，真正有強(qiáng)烈運(yùn)動需求或康復(fù)需求的人群，普遍仍傾向于依賴專業(yè)人員的指導(dǎo)與陪伴，而不僅僅是一個虛擬助手。
這背后的原因在于，運(yùn)動并非是一種輕量級的消費(fèi)行為，它通常需要一定的毅力投入與過程性引導(dǎo)，用戶對“信任感”和“執(zhí)行力”的要求更高。
在這種背景下，我們認(rèn)為單一依靠AI虛擬教練來完成所有交互與決策，在短期內(nèi)的可行性是有限的。維塑當(dāng)然也會布局這一方向，但更關(guān)注的是AI如何作為“賦能工具”服務(wù)于整條專業(yè)鏈條，包括醫(yī)生、康復(fù)師、教練等人群。
從這個意義上講，我們更愿意將AI視作“增強(qiáng)型工具”而非“替代性角色”。至于是否成為主要入口，我們認(rèn)為未來虛擬教練一定是一個趨勢，但當(dāng)前階段更重要的是讓AI在專業(yè)服務(wù)鏈中找到穩(wěn)固的位置，避免脫離現(xiàn)實(shí)需求的技術(shù)空轉(zhuǎn)。
時代周報：AI大模型常被質(zhì)疑“幻覺”問題。在運(yùn)動健康場景中，這種不確定性尤為敏感。在數(shù)據(jù)安全和AI可信度方面，有哪些解決方案？
褚智威：整體來看，我們將AI的應(yīng)用分為兩個層級：非醫(yī)療級的運(yùn)動健康管理與具有醫(yī)療屬性的康復(fù)干預(yù)，并針對性地制定了不同的風(fēng)控策略。
在非醫(yī)療場景，比如日常健身或運(yùn)動建議，我們采取的核心策略是：“保守輸出、分階段決策、結(jié)果可控”。簡單來說，我們不會讓AI直接自由輸出干預(yù)方案，而是通過設(shè)定邊界、約束邏輯路徑，讓AI在預(yù)設(shè)規(guī)則內(nèi)完成個性化生成，并確保其建議符合基本的安全性和可執(zhí)行性。
而在涉及醫(yī)療層級的應(yīng)用，我們對AI的使用更加克制。這里的關(guān)鍵在于：不是讓AI直接生成決策或處方，而是由AI輔助完成“規(guī)則代碼化”與“自動迭代優(yōu)化”。
舉個例子，我們會先將已有的臨床指南、康復(fù)手冊等轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化規(guī)則，再由AI輔助轉(zhuǎn)寫為代碼邏輯。這些代碼必須經(jīng)過人工審核和驗(yàn)證，通過測試后才會部署上線。這種方式既保障了AI生成內(nèi)容的可追溯性，也大幅降低了“幻覺”帶來的風(fēng)險。
此外，為了進(jìn)一步強(qiáng)化可核查性，我們還引入了“原文追溯機(jī)制”。AI生成的內(nèi)容必須標(biāo)明其背后的依據(jù)，比如引用的標(biāo)準(zhǔn)條款或數(shù)據(jù)模型，確保每一個輸出都可以溯源、可驗(yàn)證。
在數(shù)值類輸出方面，比如最大心率、RM（最大重復(fù)次數(shù)）等，我們禁止AI直接生成結(jié)果，而是通過AI調(diào)用專業(yè)工具或嵌入驗(yàn)證過的公式庫，來輸出確定性的結(jié)果。
AI+運(yùn)動健康仍處于早期階段
時代周報：AI進(jìn)入運(yùn)動健康領(lǐng)域已有一段時間。從你的觀察來看，當(dāng)前AI的落地速度與普及程度如何？在哪些應(yīng)用層面最有可能率先突破？
褚智威：AI在運(yùn)動健康場景中的應(yīng)用仍處于早期階段。不管是從行業(yè)整體的認(rèn)知程度，還是從各家企業(yè)的實(shí)際探索深度來看，大家都還在嘗試和驗(yàn)證階段，真正實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地和成熟的市場化路徑，尚需時間。
AI的潛力是巨大的，但要實(shí)現(xiàn)有效落地，關(guān)鍵仍在于如何適配具體場景，真正貼合用戶需求，并構(gòu)建高質(zhì)量的產(chǎn)品體驗(yàn)。目前市場上也有不少產(chǎn)品號稱AI驅(qū)動，但用戶的感知并不強(qiáng)烈，原因之一就是很多AI技術(shù)雖已嵌入后臺，但在前端交互層面還缺乏足夠的體現(xiàn)，導(dǎo)致技術(shù)的躍遷未能轉(zhuǎn)化為明顯的體驗(yàn)提升。
如果要說哪一類應(yīng)用最容易率先突破，我認(rèn)為是營養(yǎng)管理。這也是AI最容易嵌入、效率提升最明顯的領(lǐng)域。例如，過去營養(yǎng)方案往往依賴用戶手動記錄食物，現(xiàn)在AI可以通過拍照識別菜品、自動估算熱量和營養(yǎng)成分，甚至還能生成個性化的營養(yǎng)推薦。
當(dāng)然，也有人會覺得營養(yǎng)推薦早已有之，那AI的加入到底帶來了什么不同？關(guān)鍵在于底層效率與精度的躍升。例如圖像識別的準(zhǔn)確率更高、算法模型對飲食結(jié)構(gòu)的理解更深、還能結(jié)合用戶的運(yùn)動數(shù)據(jù)和健康目標(biāo)進(jìn)行聯(lián)動推薦，這些能力已經(jīng)顯著增強(qiáng)了營養(yǎng)干預(yù)的智能性和適配性。
時代周報：運(yùn)動健康是一個反饋相對滯后的領(lǐng)域，用戶往往需要經(jīng)歷一段時間才能看到成效。在“AI+運(yùn)動健康”實(shí)現(xiàn)大規(guī)模普及的過程中，你認(rèn)為最關(guān)鍵的變量是什么？是技術(shù)本身的突破，產(chǎn)業(yè)生態(tài)的成熟，還是用戶認(rèn)知層面的變化？
褚智威：我認(rèn)為用戶認(rèn)知不是決定性因素。很多時候我們說大眾認(rèn)知不夠，其實(shí)是個偽命題。用戶的認(rèn)知提升往往是由產(chǎn)品推動的。產(chǎn)品如果足夠好，自然會帶動認(rèn)知提升。所以這歸根結(jié)底是產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技術(shù)轉(zhuǎn)化能力的問題，不能歸因于用戶。
從更本質(zhì)的角度來看，在“AI+運(yùn)動健康”要實(shí)現(xiàn)真正規(guī)?；涞兀夹g(shù)突破當(dāng)然重要，但我認(rèn)為“產(chǎn)業(yè)融合”才是更關(guān)鍵的變量。這也是我們當(dāng)前面臨的最大挑戰(zhàn)和機(jī)會。
因?yàn)檎麄€健康產(chǎn)業(yè)本身的AI化速度確實(shí)相對較慢，尤其是跟3C電子這類高度標(biāo)準(zhǔn)化、技術(shù)驅(qū)動型行業(yè)相比，差距不小。這背后有它的客觀原因：健康領(lǐng)域強(qiáng)調(diào)個體差異、服務(wù)過程高度定制化，而且很多關(guān)鍵指標(biāo)難以量化，這些都天然增加了AI落地的復(fù)雜性。
但也正是這種復(fù)雜性，為AI提供了真正的價值發(fā)揮空間。當(dāng)我們在產(chǎn)業(yè)鏈里找到合適的切入點(diǎn)，結(jié)合專業(yè)服務(wù)者、產(chǎn)品方案與數(shù)據(jù)閉環(huán)能力，就有可能形成突破。
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