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12月22日，Keep首场技术开放日活动在北京举行，Keep技术VP彭跃辉、Keep首席科学家秦曾昌围绕Keep的技术进化发展，视觉算法、大数据挖掘等AI技术在运动领域的运用方面进行主题演讲，Keep技术团队现场演示了代表性的实战案例，并与众多技术热爱者和人工智能领域的技术大咖们共同探讨了AI前沿技术在运动领域的落地与实践，现场互动氛围热烈，参会者也积极分享了自己在实践方面的经验。 Keep技术进化路径，打造智能化的运动科技生态 Keep目前拥有丰富的运动品类服务，为1.6亿用户提供健身教学、跑步、骑行、交友、健康饮食指导及装备购买等一站式运动解决方案，强大的数据中心全方位记录了用户的运动行为与数据。在运营运动社区的过程中，Keep也发掘不少运动领域的KOL，可以说Keep已成为大家运动生活方式的重要组成部分。 对科技的探索一直支持着Keep前进，Keep技术VP彭跃辉在现场分享时提到，Keep技术团队定位是持续提升产品质量和开发效率，不断加强技术支撑业务的能力，为Keep攻破技术壁垒和探索商业价值。为此，Keep技术团队架构也分为三个层次，最底层是基础架构和质量部，为上面所有业务和平台提供支持；第二层为中台，包括商业中台、工具中台、数据和算法；顶层为商业研发，包括工具研发、社区研发和硬件研发。Keep搭建的大数据平台记录了用户产生的运动数据，通过“学、练、测”进一步帮助用户提升运动效果，目前Keep拥有整个运动领域最全、最准的数据内容。 在AI方面，Keep的现阶段规划主要有两个方面：一是基于传感器或摄像头探索运动和AI的结合，给用户的运动轨迹打分并进行实时反馈；二是基于在Keep APP应用及智能硬件内采集的海量数据，给用户做个性化的运动指导。 今年融资后，Keep将AI上升到了战略高度，推出AI智能虚拟教练计划。为推动智能化运动方式的落地，彭跃辉介绍到，“我们把整个步骤拆成四个步骤，第一步是搭建场景，如家庭运动场景Keepkit、城市场景运动空间Keepland；第二步是内容建设，给用户一个完整的课程体系；第三步是挖掘数据，通过自己的数据仓将数据汇总，可清楚地知道用户画像及标签；第四步则是算法加持，有内容分发的算法、硬件的算法、视觉的算法、数据挖掘的算法，我们希望通过算法对数据的处理和应用最后反哺给用户，让用户得到更好的体验。” 现阶段AI技术在运动领域的应用逐渐广泛，Keep在IOT和AI领域持续深耕，进行了诸多尝试，不仅为用户提供个性化训练内容，还将助力Keep构建出更加完善的运动科技生态。 以用户体验为核心，AI技术在运动领域的核心应用 随着移动互联网的发展，让我们足不出户便可以享受到生活的便利。很多人喜欢关注脑力的发展多过身体，但实际上健康对每个人非常重要，保持身体健康需要个人的毅力，也需要科技的辅助。很多人都希望自己能动起来，但是很多方法并不科学，需要真正了解运动的人把这些信息传递给大众，什么方式最便捷高效？还是要通过信息技术、移动互联网和人工智能。
Keep希望为用户解决一些直接、关键的问题，其中定制化的训练是Keep在做的一件重要的事情。Keep首席科学家秦曾昌在现场向技术从业者讲到，“我们收集了丰富的用户数据，通过data intelligence，可以为用户提供定制化的智能训练计划。我们会把所有教练给我们专业的知识以及这些用户所达到的运动目标变成一个概率模型，通过确定限制条件的分析计算，在整个解空间采样出一条路径，这条路径就是给这个用户的‘个性化’的训练方案。” 每个人的需求和身体情况在运动过程中会不断发生变化，通过连接Keep的智能硬件，可以及时调整用户的训练方案。比如用户戴上手环，做运动的时候通过一些连续的信号反馈给我们信息，Keep会把这些信号进行计算并解析和识别为用户动作，在IOT方面的技术探索，是Keep人工智能团队关注的一大运动科技领域。今年Keep发布了几款硬件产品，像跑步机、体脂称，Keep将智能硬件的数据与用户的ID打通，建立起数据的连接通道后，可以更便捷的为用户提供更及时的运动反馈。后期，Keep还将通过TOF摄像头的功能，向用户展示运动时的3D体态形象，让用户了解自己的身体情况。最后，秦曾昌对Keep在视觉方面的探索做了进一步的分享，“现阶段，Keep除了在做普及的内容检测算法工作，所做的视觉算法方面主要集中在关键的动作、姿态的识别，还有人体关键点检测这方面的研究。而对于图文并茂的形式，可以做一些跨媒体检索的工作，比如对于图片和文字这种可以提出一种预测，把原有的这种文字变成可表述的向量，对于一个又有图又有文本的综合信息来讲，它综合表示语义之间的关联怎么衡量，基本上就是利用从图片提出来的信息和文字提出来的嵌入信息建立一个模型，来实现这部分研究工作。” |
