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
往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓