触零 (TG0) AI 负责人刘颖谈及人工智能为触零压力映射技术带来的进阶能力。
人工智能正攀升至许多高管构想下一代产品与服务的优先清单。但常被低估的是实现这一目标所需的时间与数据。
*“人们希望每个产品里都有 AI，却低估 AI 需要多少数据，”* 触零 AI 负责人刘颖说。*“采集这些数据需要大量时间，而这只能在硬件和/或软件迭代定稿之后发生。”*
etee Pose：AI 驱动瑜伽体式估计
一个名为 etee Pose 的项目，将触零智能瑜伽压力垫技术与机器学习、AI 结合，准确预测用户体式。多数其他公司尝试用摄像头做姿态估计，引发隐私担忧——尤其鉴于欧洲 AI 法案大部分将于 2026 年 8 月生效。触零方案完全避免摄像头。
团队一直将压力图数据转换为三维坐标。*“我们有压力图，试图转换为三维坐标。我们在各关节——肩、肘、腕、膝——放 etee tracker，然后用自研库采集坐标并重建人体。”*
找到合适的机器学习模型组合是挑战。触零引入伦敦国王学院与谢菲尔德大学专家协助。测试模型包括用于序列数据的循环神经网络（RNN）、视觉 Transformer（ViT），以及为在有限算力上运行而缩小模型规模的“液态 reservoir”模型。*“我们希望最终姿态估计模型不需要笔记本——能在嵌入垫子的单个微控制器上运行。”*
除运动健身外，刘颖相信这对医疗与游戏也有吸引力。*“若能与 etee VR 控制器整合就太好了。踏上垫子，你可在 VR 中 navigate 更真实的世界。”*
其他 AI 项目
触零与朴茨茅斯大学开展知识转移伙伴关系（KTP），用智能鞋垫与 AI 准确预测地面反作用力——健康与运动科学的进步。
团队还在为 etee 控制器开发客服 chatbot，为家庭用户提供非工作时间支持。*“那是 fast 项目，因为语言相同。我们训练该模型正确回答客户问题。”*
*“事实上，并非所有任务都需要 AI，”* 刘颖补充。但在合适产品、必要时间、数据与专家投入下，AI 有潜力让此前 deemed impossible 的事成为现实。
