挖掘商业新机遇，Keep 以“智慧档案”基石深化 AI 布局

　　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 *** 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更大摄氧量 ，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，通过更大摄氧量、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、更大摄氧量 、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 。

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