手機鏡頭就能「骨骼標定」,靠AI揪錯誤姿勢!健身App Uniigym還有哪些亮點?
手機鏡頭就能「骨骼標定」,靠AI揪錯誤姿勢!健身App Uniigym還有哪些亮點?

疫情期間催生出一股在家健身熱潮,健身APP也迎來爆發式成長。優力勁聯(股)公司與中華電信宣布合作推出APP「AR動滋動Uniigym」,主打AR教練和即時動作比對回饋,年底也將推出「直播功能」,AI的運算速度快到,可以在跳舞等激烈動作下,現場偵測老師和學員的姿勢,告訴使用者是否正確。

Uniigym健身
圖/ Uniigym

根據統計,光是2020年,全球健身應用軟體市場成長53.2%,2021到2028的年複合成長率預計可高達21.6%,遠超過硬體健身器材的4.6%,軟體成為不可或缺的一環。

龐大的商機自然也讓市場百家爭鳴,Uniigym的推出時機可說是比晚了別人好幾步,如何在近乎飽和的市場做出區隔,創造優勢?

骨骼標定技術,手機就能直接比對姿勢

Uniigym主打快速回饋的AI偵測,利用自己的手機前鏡頭,就能進行全身「骨骼標定」,偵測20多個骨骼位點,在做動作時即時和老師的數據比對,一有歪斜不正的姿勢,畫面就會顯示紅色標線,告訴你姿勢錯誤了,要趕快修正以免受傷。

uniigym健身
Uniigym可以即時偵測20多個骨骼位點
圖/ Unnigym

市面上相似的產品中,喬山健身魔鏡需要購買一面大鏡子,另一個品牌Wondercise則需要雙手配戴感測手環,都得購買專用設備來捕捉動作。相較之下,Uniigym成本大幅降低,直接用手機、平板、電腦就能隨時隨地開始運動,只須收取APP的月租費用199元。

但骨骼標定聽來簡單,臉部早就可以偵測位點,自動修圖了,困難點在哪裡?業者指出,其實人體的3D數據採集成本非常高,不像臉部是有固定型態的「剛體」,人體屬於「非剛體」,不同的姿態會引起很巨大的形變,尤其關節旋轉、前後晃動等立體變數,這對視覺技術來說是很大的挑戰。

健身鏡
喬山推出的「健身魔鏡」
圖/ 愛范兒

Uniigym邀請業界專業教練合作,利用感測器和深度攝影機拍攝AR課程內容,同時捕捉教練的動作數據,由AI進行深度學習,建立起豐富的人體動作資料庫,搭配高速運算技術,達成及時反饋。

年底推APP直播功能,技術將導入健身房

而目前的功能都還只是「單向即時」,老師的動作是已經錄好的AR影像,只有學員是即時的偵測反饋。

Uniigym透露,年底前還會推出更震撼的「直播功能」,老師、學員「雙邊」都是即時偵測,例如一堂舞蹈課中,Uniigym能瞬間高速運算老師複雜的舞蹈動作,和螢幕前正努力跟上的學員動作進行比對,即時在動作錯誤的骨骼點上標記紅色線條,代替老師「監督」螢幕前的一舉一動,可以說是目前雲端健身業界最頂尖的運算技術。

明年的目標則是推出「社群功能」,不只一對一,就連多人的即時比對也能達成,就可以跟朋友在社群上發起競賽,比對誰的動作正確度比較高、誰消耗了更多的卡路里,每場活動結束都有詳細的數據可以觀看。

Uniigym的技術也獲得健身房、國民體育中心的青睞,將透過合作,把AR教練功能放進場館內,讓民眾可以現場使用,即使沒有真正的教練在一旁,也能自主完成健身課程,讓運動體驗更自由多元。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #運動科技
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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