挖掘商业新机遇，以智慧档案基石深化布局

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，KeepApp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，挖掘商业新机遇，以智慧档案基石深化布局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KeepMotionEngine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。