大模型是怎么讓體測儀變“聰明”的？ | 人工智能+

　　李信馬 撰文

　　不久前，DoNews受邀參加了一場科技活動，現(xiàn)場擺著一臺仿佛大號試衣鏡的設備，赤腳站上去，雙手握住握把，然后人就會360度旋轉并被掃描。片刻后，一份有關人體各個方面數(shù)據(jù)的報告，以及人體的數(shù)字模型，就可以在手機上預覽了。

　　據(jù)介紹，這臺機器來自維塑科技，能夠測量身體成分，包括肌肉量、水分含量等，還能測量身體維度，并反饋體態(tài)問題，像圓肩、高低肩，以及關節(jié)的靈活度。除了提供數(shù)據(jù)，報告還會對數(shù)據(jù)進行解讀，給出一些預測分析。

　　評估報告 圖片來源：Visbody

　　維塑科技是一家數(shù)字健康解決方案提供商，從2016年開始，維塑科技就圍繞著機器視覺識別來構建其核心技術——三維人體重建與分析，主要產品是各類體測儀，用于塑形美態(tài)、運動表現(xiàn)以及康復醫(yī)療三大領域。目前，維塑科技的產品已在全球58個國家超過12000家醫(yī)療機構、專業(yè)運動隊及健康塑形機構落地。

　　而從去年開始，大模型技術讓體測儀變得更加“聰明”了，也讓維塑科技看到了更大的市場空間。

　　給教練配上“AI助手”

　　維塑科技的商業(yè)模式是BtoBtoC，他們會將體測儀銷售給健身房、醫(yī)院等機構，用戶在機器上體測，只要幾十秒就能獲得一份詳細的數(shù)據(jù)報告，對機構來說提高了不少效率。不過，維塑科技后來發(fā)現(xiàn)，長達五六頁的報告雖然專業(yè)，有時候解讀起來卻有些“費勁”。

　　健身房和美業(yè)是維塑科技最主要的客戶群體。維塑科技CTO褚智威介紹：“對部分健身房的一些教練來說，解讀(數(shù)據(jù))是一個很大的挑戰(zhàn)，經常會有客戶就一些細節(jié)的數(shù)據(jù)進行詢問。”尤其是隨著技術的進步，設備輸出的數(shù)據(jù)越來越多，對教練的要求也就更高了。

　　于是在去年，維塑科技推出了“夸父大模型”，并上線了首款產品“AI教練助手”。夸父大模型的核心能力在于對體測報告的合理解讀，規(guī)劃運動及康復計劃、營養(yǎng)計劃，以及多設備之間的聯(lián)動與數(shù)據(jù)整合。通過智能體測設備收集的數(shù)據(jù)，夸父大模型能夠生成個性化的健康報告和建議，輔助教練和醫(yī)師進行決策支持。此外，夸父大模型還具備強大的數(shù)據(jù)校驗能力和完整的文獻引用索引功能，確保了回答的準確性和可靠性。

　　“有一個AI智能體替代他們去解讀數(shù)據(jù)，能讓他們更專注于本職工作，比方說去幫客戶完成康復訓練，而不需要去頻繁學習和記憶一些非常細節(jié)的技術指標。”在實際應用中，“AI教練助手”在國內的用戶開通率高達90%，復用率達到50%以上，且反饋良好。

　　后來，客戶們還給維塑科技提出了新的要求，那就是為培訓教練還有瑜伽老師提供幫助，而這個任務也被大模型解決了。夸父大模型可以生成標準化的培訓資料和SOP(標準操作流程)，并能設計定制化的考試和問答環(huán)節(jié)，保證教練們可以達到職業(yè)要求的水平。“這個行業(yè)(的從業(yè)人員)其實下限是非常低的，我們希望能提高他們的下限，達到合格的水平。”

　　維塑科技還在不停地探索大模型新的應用，比如AI虛擬教練，應用于無人化的健身中心或康復中心。目前，維塑科技在三大領域下有八個系列近40個SKU的硬件產品，正在打造以夸父大模型為技術核心的數(shù)字健康管理平臺，來將包括第三方中間設備在內的數(shù)據(jù)進行整合打通，形成一整套智能化的解決方案。

　　據(jù)了解，“AI教練助手”即將全面升級為“AI智能助手”，在今年8月到9月數(shù)字健康管理平臺也將發(fā)布。

　　“我們實際上是希望用大模型作為橋梁，來構建一個生態(tài)閉環(huán)的解決方案。”褚智威解釋，未來維塑科技的智能檢測設備將和現(xiàn)在逐漸流行的電磁驅動的運動設備進行有機結合，打造一個從評估診斷到處方生成，再到數(shù)據(jù)自動下發(fā)訓練、設備訓練結果智能上傳，然后智能體進行自動調整和優(yōu)化檢測方案的完整閉環(huán)。

　　夸父大模型的煉成

　　從單一項目設備供應商，到整體解決方案提供商，對維塑科技來說無疑是一個大的轉型。新的體系中，終端設備負責檢測和收集數(shù)據(jù)，然后傳輸?shù)皆贫说拇竽Ｐ椭校�計算后再傳回終端。那作為一家硬件為主的科技公司，維塑科技是如何做出來運動健康領域的垂直大模型呢?

　　回顧來看，維塑科技在夸父大模型的研發(fā)過程中，確立了兩條核心Pipeline(流水線)：一條專注于模型的構建與訓練，另一條則聚焦于模型的部署和推理應用。這兩條Pipeline共同構成了從開發(fā)到生產部署的完整流程。

　　去年夏季，維塑科技正式啟動了夸父大模型的研發(fā)工作，僅用了兩個月時間就完成了模型的初步構建，并進行了整合升級。據(jù)褚智威總結，當時維塑科技在應用生成式AI技術的過程中，主要面臨三大挑戰(zhàn)：

　　準確性與專業(yè)性，即確保在健康領域的輸出既準確又符合專業(yè)標準，避免誤導性決策和非專業(yè)建議;

　　響應速度和算力資源，實時應用對響應速度要求高，模型算力需求高，成本與效率如何平衡;

　　快速的開發(fā)構建，縮短項目從概念到實施的周期，簡化開發(fā)流程，降低技術門檻。

　　其中最重要的是第一個問題。而維塑科技選擇的合作伙伴，可以分為兩類。一類是西安交通大學公共衛(wèi)生學院、華西醫(yī)院、西京醫(yī)院等專業(yè)機構，這些機構和維塑科技聯(lián)合打造了相關的知識數(shù)據(jù)庫以及訓練庫集，涵蓋了運動健康方面的所有知識，保證輸出的準確性和專業(yè)性。

　　另一類，則是技術合作伙伴，就是亞馬遜云科技。維塑科技的夸父大模型選擇了開源對話語言模型，并在機器學習平臺Amazon SageMaker中進行構建。簡單歸納下，Amazon SageMaker擁有完全托管的機器學習服務能力，可以在單個工具集中提供用于機器學習的所有組件，能夠幫助維塑科技實現(xiàn)大模型調優(yōu)、訓練、數(shù)據(jù)清洗等流程，以更低的成本、在更短的時間內將模型投入生產。同時，Amazon SageMaker還支持多個領先的深度學習框架，維塑科技可以使用專有數(shù)據(jù)對大模型進行調優(yōu)訓練，保證輸出內容符合專業(yè)標準，為用戶生成精準解讀與預測。

　　此外，在構建夸父大模型時所需的算力與基礎設施層面，基于計算資源Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)P4d實例，維塑科技可以進行20多萬大語言模型語料數(shù)據(jù)集的準備工作。針對自身業(yè)務明顯的波峰波谷，Amazon SageMaker AutoScaling可根據(jù)實際工作負載自動調整實例數(shù)量，能夠在波峰期增加資源供給，保障業(yè)務連續(xù)性與響應速度，也可在波谷期減少資源使用，降低運維成本。

　　結語：

　　作為一家原本以硬件設備研發(fā)為主的公司，在大模型時代，維塑科技卻沒有被技術的浪潮拋下，而是通過多方合作，打造出了運動健康領域的大模型并逐步落地新的應用場景，這值得其他科技公司學習和參考，也證明了，機會往往就孕育在新的技術浪潮之中。