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大多数关于构建人工智能应用程序的文章都聚焦于模型。而本文关注的是模型之外的一切——那些决定了产品能否真正发布、真正表现良好并真正留住用户的架构决策。
SportsReflector 是一款人工智能教练应用程序，可分析 22 种运动及所有常见健身房训练动作的运动姿态。它利用设备端姿态估计技术从视频中提取身体关键点，根据特定运动的基准计算生物力学指标，并返回一个 0 到 100 分的姿态评分以及纠正性教练反馈。该应用由我独立开发。
以下是至关重要的架构决策，以及我最初犯错的决策。
决策一：设备端推理与云端推理
第一个原型将视频帧发送至云端图形处理器进行姿态估计。虽然可行，但实际无法使用。
根据网络状况，单帧的往返延迟为 200 至 400 毫秒。对于每秒 30 帧的实时增强现实叠加效果，每帧的推理时间需低于 33 毫秒。云端推理的速度比核心功能所需速度慢 10 倍。
解决方案是迁移至苹果的视觉框架，通过核心机器学习技术在设备端完全运行人体姿态检测请求。在 iPhone 12 或更新机型上，单帧姿态估计的运行时间为 8 至 15 毫秒，足以在支持普罗莫申高刷新率技术的设备上实现每秒 60 帧的实时增强现实叠加。
这一决策带来的商业影响巨大：
大规模云端推理的成本约为每次分析 0.02 至 0.05 美元。若每日有 1 万名活跃用户，每人进行 3 次分析，那么在业务产生可观收入之前，仅图形处理器成本就高达每天 600 至 1,500 美元。而设备端推理无论用户量多少，每次分析的成本均为 0.00 美元。毛利率随订阅量增长，而非随使用量增长。
权衡之处在于：设备端模型比云端模型更小，精度也较低。苹果的 MoveNet 单姿态雷霆模型每帧提取 17 个关键点。而研究级模型如媒体管道 blaze 姿态模型可提取 33 个关键点。对于面向消费者的教练指导（而非临床生物力学分析），17 个关键点足以对姿态进行评分、检测不对称性并识别常见的技术错误。对于用户体验而言，延迟下限比精度上限更为重要。
我想对其他开发者说的是：对于任何面向消费者的人工智能产品，默认选择设备端推理。云端推理适用于批量处理、企业工作流以及对延迟容忍度以秒为单位衡量的场景。消费类应用需要低于 100 毫秒的响应时间。设备端推理可以实现这一点，而云端推理不能。
**决策二：特定运动分析与通用分析
**多运动分析的天真做法是构建一个对所有动作进行通用评分的单一模型。即检测关节、测量角度，并根据某种通用的“正确”标准对偏差进行评分。
这种做法行不通，因为生物力学具有运动特异性。深蹲对于力量举重来说是正确的姿态，但对于奥林匹克举重来说则是错误的（后者要求在平行位置接杠）。肘部过度外展对于卧推来说是错误的，但对于拳击勾拳来说则是正确的。膝内扣在深蹲中是一个危险信号，但在某些网球步法转换中却是自然的动作模式。
行之有效的架构是一个共享的姿态估计层，连接到特定运动的分析模块。姿态数据（每帧包含 x、y 坐标和置信度分数的 17 个关键点）无论何种运动都是相同的。解释层是模块化的——每种运动都有其独立的：
生物力学基准定义
阶段检测逻辑（准备 → 加载 → 执行 → 跟随动作）
故障模式目录
纠正性训练映射
评分权重分布
添加新运动意味着编写新的分析模块，而非重新训练姿态估计模型。第 23 种运动只是增量式工程工作。最困难的部分是第一种运动——设计模块接口
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