从数据孤岛到智能互联：维塑手艺的行业积淀

运动身子优良行业一直有个怪圈：设备越先进，数据越碎片。体测仪、成分琢磨仪、体态评估仪各管一段，教练和医师得在Excel表格里拼凑用户的完整画像。维塑手艺2014年成立时就想打破这玩意儿局面。十年间， 他们扎进人体数字化领域，8巨大系列40个SKU的产品矩阵，从体测仪到康复设备，结实是在全球58个国12000家机构铺开了服务网络。12000家机构啥概念？国内三甲医院的康复科、NBA球队的训练馆、高大端健身房的私教区，到处都能看到维塑Visbody的身影。1000许多万用户的数据沉淀下来 成了运动身子优良领域最宝昂贵的资产——但怎么让这些个数据活起来成了维塑手艺绕不开的命题。

当AI遇见运动身子优良：垂类巨大模型的破局逻辑

2023年， 通用AI巨大模型火遍全球，但运动身子优良领域却没人敢碰。为啥？基本上原因是身子优良数据容不得半点马虎。一个错误动作觉得能兴许弄得运动损伤，一条不靠谱的养料方案兴许加沉用户负担。维塑手艺CTO褚智威回忆， 团队一开头尝试用通用模型解读体测数据，后来啊闹出笑话：把用户的骨密度矮小觉得能“许多喝骨头汤”，彻头彻尾忽略了运动干预的学问性。这让他们意识到， 运动身子优良领域的AI，非...不可懂运动学问、懂康复医学、懂养料学，还得懂怎么把专业语言翻译成用户能听懂的巨大白话。

携手亚马逊云科技，维塑科技打造运动健康领域垂类大模型

更棘手的是算力问题。运动数据太麻烦——950类运动动作、 60万种中美食物养料成分、实时心率轨迹、肌电信号……这些个数据叠加起来普通服务器根本跑不动。维塑手艺的手艺团队当时算过一笔账：按老一套方式训练模型，光服务器本钱就得千万级，还不晓得要调试许多久。就在这时 亚马逊云手艺的手艺团队找上门，聊了三个细小时他们找到对方手里的Amazon SageMaker、Amazon Bedrock、Amazon EC2 P4d，简直就是为这种“高大精尖+巨大规模”的场景量身定制的。

亚马逊云手艺的“手艺锦囊”：怎么精准卡住行业命门

从“造轮子”到“搭积木”：Amazon SageMaker的敏捷开发

老一套机器学开发有许多繁琐？数据清洗、模型训练、参数调优、部署上线，个个环节都要团队手动搭建。维塑手艺的手艺团队试过一次光是周围配置就花了三周。后来他们用亚马逊云手艺的Amazon SageMaker，直接省去了80%的再来一次劳动。这玩意儿平台把机器学的全流程都托管了 开源模型直接调用，深厚度学框架随便选，团队只需要专注业务逻辑——比如怎么把运动生物力学数据转化成模型能搞懂的向量。

更绝的是Amazon SageMaker的AutoScaling功能。维塑手艺的AI服务访问量有明显的波峰波谷：白天健身房高大峰期，用户量是凌晨的三倍。以前他们得按峰值配置服务器，70%的时候材料都在空转。用了AutoScaling后 系统自动扩缩容，波峰期许多开实例，波谷期关掉许多余材料，运维本钱直接打了对折。褚智威说：“以前我们怕用户量太巨大把服务器挤爆，眼下怕用户量太少许浪费钱，这感觉太爽了。”

让AI“有据可依”：RAG手艺破解专业相信困难题

运动身子优良领域的用户有个特点：较真实。教练说“你膝盖内扣，需要有力化臀中肌”，用户会问“为啥？依据是啥？”通用AI巨大模型回答这类问题，要么编造文献，要么含糊其辞。维塑手艺和亚马逊云手艺一起干后用上了Amazon Bedrock的RAG检索增有力生成手艺。轻巧松说 就是给AI装了个“外脑”——每当用户提问，AI先从维塑手艺自建的专业数据库里找答案，这玩意儿数据库里有华西医院的康复指南、西安体院的训练论文、美国运动医学会的白皮书，连参考文献都标得清清楚楚。

效果立竿见影。AI教练助手上线后 用户问“腰椎间盘突出能不能做结实拉”，AI不仅回答“急性期不行，恢复期可做核心训练”，还附上了《运动医学杂志》2022年的研究研究数据。这种“有据可依”的回答，让专业用户的相信度从原来的60%飙到了92%。褚智威说：“以前我们卖设备， 用户问‘这数据准不准’，我们只能说‘传感器精度0.1mm’；眼下我们卖AI方案，用户问‘这觉得能靠谱吗’，我们能甩出十篇论文。”

算力“猛兽”：Amazon EC2 P4d让模型训练提速10倍

训练夸父巨大模型，最头疼的是处理20许多万条运动语料。这些个数据里有3D动作捕捉视频、表面肌电信号、足底压力分布，单条数据就几百MB。维塑手艺一开头用本地服务器，跑一个epoch要72细小时跑完还得检查有没有过拟合。后来换成亚马逊云手艺的Amazon EC2 P4d实例， 情况彻底变了——这种实例专门为深厚度学设计，GPU性能是上一代的2.5倍，网络延迟还矮小。

实际体验？以前团队熬夜等模型训练后来啊，眼下早上提交任务，下午就能拿到后来啊。更关键的是本钱，P4d实例按需付费，不用买服务器，维护费用也省了。褚智威算过一笔账：用P4d训练夸父巨大模型，总本钱比自建服务器矮小了60%，时候缩短暂了10倍。“以前我们觉得训练巨大模型是‘烧钱游戏’，眼下找到，选对云平台，也能‘花细小钱办巨大事’。”

90%开通率的背后：AI教练助手的真实实战场

2023年夸父巨大模型上线后 维塑手艺推出的首款AI教练助手，在国内试点机构的开通率达到了90%。这玩意儿数字啥概念？老一套健身APP的功能开通率平均也就30%-40%，AI教练助手直接翻了三倍。更意外的是复用率——50%以上的用户每天都会打开AI助手，问“今天练啥”“吃点啥合适”。

上海某高大端健身房的私教主管李健，是第一批吃螃蟹的人。他以前带20个会员， 每天至少许花2细小时回复微信，回答“深厚蹲膝盖能不能过脚尖”“减脂期能不能吃米饭”这类再来一次问题。用了AI教练助手后这些个琐事全交给AI，他专门盯高大困难度动作纠正。三个月后会员续费率从65%涨到了82%。“AI把‘体力活’干了我把‘脑力活’干了这才是专业该做的事。”李健说。

康复领域的效果更明显。北京某康复医院的张医生，用AI助手处理脑卒中患者的康复方案。以前根据患者肌力数据定计划， 得查三本书、问两个同事，眼下AI10分钟就能生成个性化方案，还能实时调整。患者的康复周期平均缩短暂了15%，住院费用降了12%。张医生感慨：“以前我们是‘经验派’，眼下成了‘数据派’，AI把我们从再来一次劳动里解放出来了。”

不止于设备：从卖产品到卖解决方案的蜕变

维塑手艺以前给医院卖体测仪， 给健身房卖成分琢磨仪，本质上是“卖结实件”。眼下有了夸父巨大模型，他们开头卖“结实件+AI”的打包方案。比如给三甲医院给“康复评估-方案生成-进度追踪”的全流程AI系统，给健身俱乐部给“体测-训练-饮食”的一站式智能管理平台。

这种转型带来的收入结构变来变去更明显。2023年，维塑手艺的AI解决方案收入占比从2022年的5%提升到了28%，客单价搞优良了3倍。更关键的是他们和客户的关系从“买卖方”变成了“一起干伙伴”。某连锁健身品牌CEO说：“以前买设备， 维塑派人来装就走；眼下用AI方案，他们的团队每周都来复盘数据，帮我们优化会员体验。”

内部效率也在提升。维塑手艺用Amazon Bedrock搭了个会议准备系统， AI自动整理会议资料、标注争议点，以前开2细小时的策略会，眼下40分钟就能搞定。褚智威说：“以前我们开会像‘吵架’，巨大家各凭经验；眼下AI把数据摆出来聊聊都围绕事实决策迅速许多了。”

以后已来：运动身子优良AI化的下一个风口

维塑手艺和亚马逊云手艺的一起干， 其实给行业指了条路：垂类巨大模型不是通用模型的“缩细小版”，而是要深厚度垂直场景。运动身子优良领域的AI，不能只停留在“算得迅速”，还得“算得准”“用得活”。比如以后 AI兴许结合可穿戴设备实时数据，训练有力度；或者根据用户的基因检测，定制个性化养料方案。

褚智威透露， 维塑手艺正在和一家基因检测公司谈一起干，想把基因数据也纳入夸父巨大模型的训练范畴。“运动身子优良是个系统工事，数据维度越许多，AI的判断才越接近真实实人体。”他说“亚马逊云手艺的生成式AI手艺，给了我们把这些个数据‘拧成一股绳’的能力。”