用生成式AI改善运动健康，夸父大模型揭秘基础设施秘籍

智东西（公众号：zhidxcom）

作者 |  ZeR0

编辑 |  漠影

智东西7月4日报道，生成式AI技术正在运动健康领域发挥更多价值，包括助力教练或康复师关注核心目标、更易理解需求和更精准地制定健身或者康复规划，以及挖掘无人健身房、虚拟健身社区、虚拟健身社群等更多运动健康领域场景。

去年，AI数字健康解决方案提供商维塑科技与亚马逊云科技合作，基于亚马逊云科技的生成式AI技术，结合对运动健康领域的深度理解和建模，打造了首款AI运动健康大模型——夸父大模型。

该模型具备专业知识问答、用户方案定制、课程规划等能力，涵盖运动健康领域的所有知识，每个答案都可校验、有参考文献支持，保证用户在实际应用中的科学性。其首款产品AI教练助手，在国内有权限开通的用户中，开通率已经高达90%，复用率达到50%以上，并帮助维塑科技实现了从单一项目设备供应商到整体解决方案提供者的跨越。

运动健康大模型的训练和应用具备哪些特点和技术需求？维塑科技为何选择与亚马逊云科技合作来构建AI大模型？近日，围绕这些问题，维塑科技CTO褚智威与智东西等媒体进行深入交流。据褚智威透露，维塑科技将于今年8~9月份期间在全球发布数字健康管理平台。

一、以AI大模型为底座，为康复与运动训练提效

打造夸父大模型的核心理念是什么？维塑科技CTO褚智威分享说，随着检测设备涉及的维度和指标越来越多，维塑科技希望用一个智能体来帮助专业医师、教练从越来越繁复多维的检测数据解读中解放出来，不需要自己频繁记忆或学习某些非常细节的技术指标，使其将精力更多专注于人的康复、运动训练，从而为整个行业提效。

维塑科技（Visbody）致力于成为全球领先的AI数字健康解决方案商，以自主研发的Body++人体数字健康技术矩阵为核心，以行业知识图谱构建的AI大模型为底座，面向塑形美态、运动表现、康复医疗三大领域提供服务与产品。

围绕机器视觉，维塑科技的Body++人体数字健康技术矩阵已涵盖人体数字化技术、3D姿态分析、4D姿态分析、运动状态分析。基于高质量健康大数据以及行业知识图谱为基础，维塑科技构建了夸父大模型，可提供健康问答、报告解读、辅助书写、辅助诊断、营养餐食分析与定制、运动康复方案定制等多种服务。

该模型具备四大优势：1）正确性，符合医学事实，内容严谨，有证可循；2）安全性，保障用户信息安全、诊疗安全；3）逻辑性，逻辑通顺合理，逼近真人的推理和思维；4）理解力，准确理解用户意图，生成有效内容。

维塑科技的产品发展理念是以AI为引擎，以数字健康为方向，深耕于AI与数字健康两大领域的交融之中，并在积极打造以夸父大模型为技术核心的数字健康管理平台，将多设备间数据打通，形成一整套智能解决方案。

目前维塑科技AI数字健康解决方案已赋能医疗、运动康复、健身机构、瑜伽普拉提、美业、青少年体育、全民健身等领域。其系列产品在全球58个国家超12000家医疗机构、专业运动队以及健康塑形机构落地，并为超过1000万用户提供了数字化健康管理服务。

维塑科技希望用大模型作为桥梁，来构建一个生态闭环解决方案，目前正在联合打造产后人群运动康复、青少年脊柱侧弯闭环等解决方案，并将其智能检测设备与电磁驱动运动设备进行有机集合，打造一个从评估诊断、处方生成到自动数据下发训练、设备训练结果的智能上传，然后再由智能体去进行自动调整和优化检测方案的闭环。

二、构建和部署AI大模型，看重基础设施四大能力

为什么选择与亚马逊云科技合作来推动实现AI转型？褚智威提到四个主要原因：

首先是丰富、安全、负责任的生成式AI产品，对于企业基于底层生成式AI能力构建自己的AI应用非常重要。亚马逊云科技在生成式AI领域拥有全栈式技术布局。

其次是广泛全面的数据管理、集成和治理能力，使得云原生的企业能够更快速、更灵活地开发、部署和管理云原生应用。构建夸父大模型的过程中，在原始的训练数据在出现污染的情况下，亚马逊云科技的防止过拟合等技术和工具帮助维塑科技很好地解决了训练资源不足可能导致训练失败的问题。

第三是遍布全球的、稳定的基础设施，可以保障业务的连续性和安全性，对于应用快速出海也非常重要。亚马逊云科技的基础设施遍及33个地理区域的105个可用区，连接全球245个国家和区域的客户，能协助客户应用快速出海，同时稳定云环境可以保障客户业务的连续性和安全性。

最后是良好的专家技术支持，夸父大模型从设计规划阶段一直到上线得到了亚马逊云科技技术专家的全程支持，从而提高业务效率。

除了夸父大模型之外，维塑科技借助亚马逊云科技的技术底座构建了很多解决方案，如依托Amazon Bedrock自带的快速构建能力及RAG（检索增强生成）能力，打造面向客户的AI助手；基于Amazon Bedrock的能力，在内部打造了会议准备系统，使用AI理解会议资料、提前对潜在问题进行准备，大幅提升会议效率。褚智威透露道，Amazon Bedrock在其核心产品中还未完全介入，维塑科技也在调研中。

其设备所有的运算都在云端进行，亚马逊云科技也为维塑科技提供了整个运算的基础设施，包括Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon EC2）、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）等服务。“亚马逊云科技为我们在自由构建、敏捷管理、高效运营、安全合规等方面，给予了强大的支持。”褚智威说。

三、解决三大研发挑战，两个月开发出大模型

维塑科技在应用生成式AI技术的过程中，主要面临三大研发挑战：1）准确性与专业性，即如何确保AI在健康领域的输出既准确又符合专业标准，避免误导性决策和非专业建议；2）响应速度和算力资源，即实时应用对响应速度要求高，模型算力需求高，成本与效率如何平衡；3）快速的开发构建，即如何缩短项目从概念到实施的周期，简化开发流程，降低技术门槛。

对此，亚马逊云科技从专业大模型训练、敏捷管理/高效运营以及应用的快速构建等方面来帮助维塑科技解决挑战。

夸父大模型的训练是在Amazon SageMaker上完成的。亚马逊云科技的技术服务团队为维塑科技提供专业建议，选择了开源对话语言模型，并在机器学习平台Amazon SageMaker中进行构建。在褚智威看来，这个平台就像一个模型广场，里面有很多开源和专用的现成解决方案。

Amazon SageMaker拥有完全托管的机器学习服务能力，可在单个工具集中提供用于机器学习的所有组件，并支持多个领先的深度学习框架。例如模型部署时，在客户使用高峰时启动多个节点进行分流，在业务低谷时将多余资源销毁，这些都是Amazon SageMaker内置的能力。

因此，维塑科技能以更低成本、在更短时间内将模型投入生产，实现机器学习模型的快速构建、训练、微调与部署，确保输出符合专业标准，为实时或批量体测数据生成精准解读与预测。据褚智威回忆，夸父大模型的开发速度很快，基本上只花两个月，还把产品整合升级了一次。

在构建夸父大模型时所需的算力与基础设施层面，基于高性能的计算资源Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）P4d实例，维塑科技可轻松进行20多万大语言模型语料数据集的准备工作。

Amazon EC2 P4d实例适用于深度学习和机器学习等计算密集型任务，可提供业界领先的高吞吐量和低延迟网络，与上一代P3实例相比，深度学习性能平均提高2.5倍，成本降低多达60%，从而帮助维塑科技快速运行复杂的多节点机器学习训练和高性能计算工作负载。

针对自身业务明显的波峰波谷，维塑科技利用Amazon SageMaker AutoScaling可根据实际工作负载自动调整实例数量，既能够在波峰期增加资源供给，保障业务连续性与响应速度，也可在波谷期减少资源使用，降低运维成本，实现计算资源的轻松拓展与弹性管理。

结语：未来希望将夸父大模型应用于C端

看向未来，维塑科技希望携手亚马逊云科技赋能全球业务，推动持续的增长和创新，共同探索和拓展AI技术应用场景。

夸父大模型已经开始在B端落地。未来维塑科技希望将夸父大模型的能力释放到C端，例如打造智能的AI虚拟教练以及一些无人化的健身中心或康复中心。

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