我们与香港理工围绕人体姿态分析成果的产品化落地，打造了一套通过手机视频完成动作采集、姿态关键点识别、问题定位和可视化建议的移动平台。用户不需要专业设备，也能按照引导完成拍摄，并获得更容易理解的姿态评估结果。
让实验室级分析能力真正进入普通手机
传统人体姿态分析依赖专业设备、固定场地和人工判断，很难覆盖家庭训练、健身指导和大规模筛查。科研算法本身可以识别动作，但距离普通用户真正使用，中间还隔着一整套产品化工作。
我们没有简单把算法接进 App 就结束，而是把重点放在用户是否会拍、结果是否看得懂、看完以后是否知道下一步该怎么做。
非标准环境会直接影响 AI 判断
拍摄距离、角度、光线、服装和动作幅度都会影响识别稳定性。算法如果只输出一个分数，用户很难理解问题究竟出现在哪里，也无法判断如何改善。
姿态视频和人体数据又具有一定健康敏感性，产品必须控制采集范围，并明确运动评估与医疗诊断之间的边界。
把复杂算法藏在清晰、可执行的用户流程后面
我们通过分步骤动作引导，帮助用户规范拍摄距离、角度和动作过程；完成识别后，再按照身体部位和动作维度呈现具体问题及改善方向，让算法结果能够被非专业用户理解。
在数据处理上，我们控制个人视频的采集和使用范围，允许用户管理与删除内容，并在产品中清晰说明这是一套运动姿态评估工具，而不是医疗诊断系统。
在应用场景上，这套能力既可以服务个人测评与训练，也可以延伸到健身机构、教练和科研单位的专业分析需求。
我们解决的是“算法已经能够识别动作，但普通用户仍然不会用、看不懂”的产品化问题。
Technology is not the goal — exponential business growth is.