第四百九十三章 如果有奇迹，这就是奇迹！(2/14)

据模型。

    该运动大数据模型的作用其实很简单，那就是通过传感器收集用户的各项运动姿态数据，然后根据用户的前期动作判断用户的下一步动作，然后调集万向跑步机进行相应的运动！

    用户还没抬脚呢，其双脚的某个部位，比如前脚掌刚发力，系统通过感应器数据收到了这个发力的数据，同时人体进行某种动作的时候，身体的其他部分也会出现一定的特征，体感服里里的各种传感器，外围的激光雷达以及高清摄像头就会捕捉到这些动作姿态。

    上述诸多的数据经过处理后，会输入到大数据模型系统里，系统根据这些数据对用户的下一步动作进行预判。

    随着用户的动作持续，系统会根据最新的数据持续的刷新预判，最后做出决策，调动万向跑步机进行提前配合运动。

    这里头的最大难题不是数据的收集……毕竟只要传感器足够多，不怕收集不到这些数据。

    问题是如何处理这些海量的数据，而且还是实时处理……用户的动作是连贯的，而且跑步的时候步频是非常快的，可给不了系统多少的反应时间。

    怎么办？

    还能怎么办，除了在算法上进行优化外，那就是堆叠算力了！

    直接上ZY38这种数据处理芯片，上APO5000这种服务器GPU显卡！

    其整体思路，其实和智云集团旗下的智能机器人乃至一些无人机，甚至AI战斗机都是比较类似的。

    都是依靠数据进行决策。

    难度也是同一性质：必须实时处理海量的数据！

    相对而言，其实智能机器人的数据处理量都没万向虚拟机那么大……毕竟智能机器人只需要收集外部数据，然后自己运动。

    但是万向虚拟机，需要的是收集用户的运动数据，然后调配环境进行适配……而人的动作其实很精细，此外人不是机器人，人的动作其实很多变，也有中途改变主意。

    同样是抬脚，你咋知道人家是要起步走路，还是抬到一半就不动了，又或者抬脚只是想要踩死一个蚂蚁呢？

    这就需要持续的收集用户的动作数据，不断的进行预判和决策！

    这也意味着，要求极为庞大的瞬时数据处理能力