國際級AI健康顧問 給你專屬運動建議
2021-03-04 14:33 聯合新聞網 / 能力雜誌
【文/張名榕 攝影/莊震烽】
「現在出拳猛擊,出拳時吐氣,一是勾拳,二是直拳。」,「吸氣!再20秒!最後10下,保持呼吸。」電視裡,肌肉結實的綜合格鬥比賽世界冠軍Luis Baboon Palomino正快速跳著有氧拳擊,配戴Apple Watch的男子認真跟上動作,螢幕上的心率節節上升,準確度也越來越好,課程結束後,男子獲得高分,他對著手機按下「輕輕鬆鬆」的按鍵,下回可以挑戰更高難度的訓練了!
男子使用的「Wondercise多點多功能即時動作比對健身系統」(Wondercise Multi-Point Motion Match System),是由新創運動科技公司旺德賽斯Wondercise研發,APP於2020年初正式上架,10月開始與Apple Watch、Garmin手錶等穿戴裝置配對,使用者只要下載APP並戴上手環,就能藉由人工智慧(Artificial Intelligence, AI)感測技術和影片中的教練進行比對,即時得知自己的心率及動作準確度。
力拚Samsung、Omron 2021 CES超吸睛
旺德賽斯Wondercise創辦人兼執行長莊龍飛表示,除了與硬體大廠合作,Wondercise也與鴻海合作研發感測器,一組2個,分別配戴在手腕和腳上,若使用者本身就有Apple Watch或Garmin手錶,最多能做3點比對,以Wondercise首創的上、下半身慣性量測單元感測器 (Inertial Measurement Unit, IMU)提昇比對準確率,讓使用者獲得更佳的運動成效。
運動結束後,使用者可以觀看詳細的成績報告,包括達成率、平均心率、心率區間、燃燒熱量、運動總時長等並提供訓練建議,使用者也能回饋課程難度,供AI進行機器學習,未來能推薦更適合的課程,Wondercise還能多人連線進行PK競賽,更增添幾分娛樂性。
這款應用人工智慧演算法的科技健身系統,只要下載APP並繳交月費170元,搭配行動裝置與穿戴裝置,就能在家輕鬆使用。因符合後疫情時代的居家健身潮流,在2021年的美國消費性電子展(Consumer Electronics Show, CES)中大放異彩,獲得Gear Patrol、T3、Woman's Guide等數間國際媒體選為CES 2021最佳產品之一,其中Tom's Guide甚至給予「足以挑戰Apple Fitness+」的高度評價。
Wondercise還以獨家的動作比對技術(Live Motion Matching)入選CES官方媒體的2021 Best Products Award決賽名單,與Samsung、Omron等國際大廠同場競技,也成為唯一入選決賽的台灣企業。難能可貴的是,Wondercise的核心技術,全是由位於台中的萬達康團隊一手開發,很難想像在6年前,萬達康還是間研發傳統健身設備,與AI技術毫不相關的運動器材廠商。
電視購物起家 器材商力拚轉型
莊龍飛在2009年成立萬達康公司,主要販售傳統的居家健身設備,但研發時會加入新創意改良,打造與市面產品不同的健身器材,並透過「電視購物」的銷售管道進軍海外市場。
說起萬達康一路走來的心路歷程,莊龍飛對一次重大挫折有著十分深刻的記憶。當時萬達康研發的第1款產品在2011年接到來自日本客戶的大單,共下訂1萬9,000台,準備在3月11日晚間登上日本最大的電視購物頻道Shop Channel,莊龍飛滿心期待產品一炮而紅,沒想到卻遇上日本史上最嚴重的311震災。
莊龍飛苦笑著說,「地震後,購物節目整個喊停,1萬多台機器無法出口,讓公司瞬間負債1,000多萬。好在日本客戶有誠信,後續還是有把貨賣完,但這也已經是幾年後的事了。」儘管出師不利,莊龍飛沒有放棄,持續研發新款居家健身器材,後續推出的Wondercore系列大受歡迎,甫登上韓國的電視購物頻道,4,000台就銷售一空,也讓他對未來發展更有信心。
「研發能力是我們的強項,至今已申請超過200個專利,其中Genius健身工具箱、Slide Fit健身滑板都得過德國紅點設計大獎。」莊龍飛自豪地說,也表示公司每年都投入大量研發資金,創業時就瞄準外銷市場,畢竟台灣市場規模有限,往海外發展才能滿足龐大的開發預算,後續成果也證實莊龍飛考慮的方向正確,幾款人氣商品至今已在全球銷售超過1,000萬台。
「傳統健身器材」搭配「電視購物頻道」,替莊龍飛打下事業江山,但他並不因此而滿足,在2014年底,他決定著手進行「科技轉型」,發展Wondercise智慧健身系統,也將銷售觸角延伸至行動裝置。這一切都是因為莊龍飛看見了經營的局限所在,「我的產品在2014年到達銷售高峰,像是家樂福、屈臣氏、寶雅這些通路都買得到,電視購物更是銷售長紅。但電視是夕陽產業,加上未來是科技健身的天下,不轉型必定會被淘汰。」莊龍飛堅定地說。
AI健康顧問 給你超中肯建議
只是,傳統公司想轉型談何容易,莊龍飛坦言最初提出Wondercise這套系統的概念時,沒有人聽得懂他在說什麼,還有人大潑冷水,他只好從零開始招兵買馬,成立旺德賽斯Wondercise這家新公司,再找來工程師團隊設計程式,在失敗中不斷學習,過程中也歷經2次團隊重整,直到2018年才終於建立起Wondercise的雛形。
莊龍飛表示,過程中最大的挫折,就是開發硬體時找不到配合廠商,「螢幕、基板廠商都要達到一定的量才接單,沒有設計出自己的手環,我們就無法測試演算法,無法建立動作比對技術,後來找到規模較小的藍芽模組廠願意接單,才解決這個問題。」
沒想到手環做出來後,新問題卻又接踵而至,「找廠商製做就花了太長的時間,科技變化太快,成品出來時,規格又已經落後不好用了,當時我就想,未來如果能讓鴻海幫忙做手環,那有多好。」莊龍飛感慨地說。
當時的莊龍飛沒想到,這個心願如今已然成真,因為公司研發申請的專利眾多,去年10月應經濟部智慧財產局邀請參加發明展,過程中Wondercise健身系統竟然就被積極發展「大健康產業」的鴻海相中,主動洽談合作,如今更幫忙代工手環,讓莊龍飛笑稱有如美夢成真。
莊龍飛認為,Wondercise之所以被鴻海青睞,因為它不僅是一款可以互動的居家運動APP,也像是個人的「健康管理顧問」。他以Netflix作比喻,Netflix的每則影片都會上標籤,標明影片的屬性與特色,使用者多次觀看後,AI就能依照使用者喜好推薦適合的影片,「不一樣的是,Wondercise不僅注重使用者的『喜好』,也關心『需要』,假設AI從使用者的數據中,發現他有肌力不足的問題,就算他喜歡瑜珈,我們還是會適時地推薦重訓課程,幫助改善他的健康狀況。」莊龍飛說。
國際級運動課 講究專業質感
Wondercise另一項優勢就是「國際化的課程內容」,莊龍飛自信地說,「Wondercise的內容是市面上質感最好的。」他表示公司做電視購物起家,擁有專門拍廣告片的團隊,對視覺效果的呈現有豐富經驗。
加上2015年砸重金在邁阿密購買佔地2,000多坪的高規格攝影棚,就連好萊塢明星都曾租借攝影棚拍廣告,讓他對於影片的品質與成效是信心滿滿。
「如果沒有自己的攝影棚,外包拍攝就掌握不了核心技術,加上我們要持續產出影片,當視覺效果沒有連續性,質感就做不出來。」
不僅重金打造拍攝場地,授課師資自然也不馬虎,莊龍飛找來包括明星私人教練,設計並拍攝運動課程,從瑜珈、皮拉提斯、街舞、拳擊有氧、重訓、太極拳、廣場舞等,共300多堂課程供使用者選擇。
滿足國際市場需求,莊龍飛也兼顧「在地化」發展,雖然由外國師資授課,但使用者運動時,可以自由切換中英文收聽,同時邀請台灣作詞作曲家寫歌,起用台灣舞團錄製廣場舞課程,要用豐富的自製內容滿足使用者的多元需求。
「技術與內容是Wondercise非常重視的一環。」莊龍飛認真強調,「當Apple、Samsung等巨頭進入運動產業時,和他們競爭硬體完全沒有勝算,我們決定專注在自身的優勢上,硬體設備就儘量談合作,我們要與巨頭當同盟,而不是成為他們的敵人。」莊龍飛笑著說。
保健、壽險都能用 開啟健康正循環
因應後疫情時代來臨,莊龍飛將其視為居家運動產業的發展良機,他指出公司2020年業績成長比2019年多出1倍,卻也坦言因Wondercise推出時間短,業績成長多反映在傳統健身器材上,「2020 年運動器材廠商業績都很好,不見得是產品本身多出色,算是一種疫情紅利,但疫情的確加速居家健身科技轉變,接下來如何抓住機會就是關鍵。」莊龍飛說。
針對如何把握這股居家運動潮流,開拓更多商機,莊龍飛已有了規劃,Wondercise未來的2大異業結盟產業分別為「醫療業」與「壽險業」。醫療照護層面會以「預防醫學」為核心概念,與某大學團隊合作開發體適能檢測系統,「使用者測完體適能後,可得知平衡感、肌耐力、柔軟度哪方面比較弱,再利用我們的AI技術推薦適合的運動課程,幫忙補強體能的不足,各個年齡層都能使用。」莊龍飛說。
類似的功能也可以應用於壽險業,AI可以藉由穿戴裝置蒐集的數據,包括使用者睡眠品質、每日運動量、身高、體重、心率等資料分析身體狀況,如果健康狀態良好,健康險的保費就能適時調降,莊龍飛樂觀表示,「這樣做等於是鼓勵大家維持正常作息,以及培養運動的好習慣,我認為是一種正向循環。」
目前Wondercise的下載人數已達約3萬人次,談起近期會讓消費者更快有感的新計畫,莊龍飛則說,之後他們將推出全新改版,加強使用者最喜愛的互動功能,提供更出色的使用體驗。當然,他更期待的是居家運動的風潮能延續下去,將科技變成推動更多人投入運動的助力,讓人們的生活更便利也更健康。
資料來源:https://udn.com/news/story/6868/5293944?fbclid=IwAR2XPfXBpAZMTvWUbpbIuKa4jbz6wXH6mH5lTnfNQah7Wh7XNmq-1PmAsjA
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本課程的目的是提供學生設計和開發自動駕駛車輛的主要知識。 課程提供了各種自駕駛車輛的實際經驗,例如機器學習和電腦視覺。 這些概念包括車道偵測、交通標誌分類、車輛 / 物件探測、人工智慧和深度學習等概念。 本課程針對希望獲得對自動駕駛車輛控制的基本理解的學生設計。建議修這門課的學生具備基本的程式設計知識。 至於其他主題,在起始的講座會廣泛涉及; 因此,沒有必要的先決知識,只要具備基本程式設計知識的學生都有辦法跟上。 參加這個自動駕駛汽車課程的學生將掌握無人駕駛汽車技術,這些技術將重塑交通運輸的未來。
我們將涵蓋的工具和演算法包括:
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--課程已於 2019 年 9 月更新--
課程將從基礎開始,學習如何使用 Python 打開並處理文字與 PDF 檔案,以及如何使用正規表示式在文字檔中搜索自訂的模式。
然後從自然語言處理的基礎開始,利用 Python 的自然語言工具包程式庫( Natural Language Toolkit library ),以及最先進的 Spacy 程式庫,其可用於超快速標記( ultra fast tokenization )、解析( parsing )、實體識別( entity recognition )和文字的詞形還原( lemmatization )。
你將會理解一些基本的 NLP 概念,例如詞幹分析( stemming )、詞形還原( lemmatization ) 、停止的字彙( stop words )、片語比對( phrase matching )、標記化( tokenization )等等!
接下來將介紹詞性標註( Part-of-Speech tagging ),在這裏,Python 腳本將能夠自動將文字中的字彙分配給相應的詞類,比如名詞、動詞和形容詞,這是建構智慧語言系統的一個重要部分。
你還將學習命名實體識別( named entity recognition ),允許你的程式碼通過提供文字資訊來自動理解金錢、時間、公司、產品等概念。
通過這些最先進的視覺化程式庫,將能夠實時查看這些關係。
然後繼續瞭解機器學習與 Scikit-Learn 進行文字分類,如自動建立機器學習系統,可以辨識正面和負面的電影評論,或垃圾與合法的電子郵件訊息。
最後將把這些知識擴展到更複雜的非監督式學習做自然語言處理,比如主題建模( topic modeling ),課程中使用的機器學習模型將從原始文字檔案中檢測主題和主要概念。
本課程甚至涵蓋了一些高級主題,例如使用 NLTK 程式庫對文字進行情感分析( sentiment analysis ),以及使用 Word2Vec 演算法創建語義詞向量( semantic word vectors )。
包含在這個課程是一個完整的部分致力於最先進的高級主題,如使用深度學習建立自己的聊天機器人( chat bots )!
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