AI 減肥教練要來了,芯海科技用 「 芯片 + AI 」 破解減重困局

數據作為如今關鍵的生產要素,已成為驅動產業創新的「新石油」,而它與人工智能的深度融合,讓大健康服務的精準化和智能化成為可能。

為探索數據如何賦能精準健康管理,我們受芯海科技邀請參加 WAIC 2025 重要論壇——由中國信息協會主辦的” 數據要素 × 人工智能 + 賦能行業高質量發展 “論壇。

現代科技讓人的生活更便利,但同時也讓人的運動減少、肥胖加劇、體重失控,因此導致的慢性病也越來越多。全球 74% 的死亡與慢性病相關,而肥胖作為核心誘因,其全球患病率自 1975 年以來增長近 3 倍。

而中國超重肥胖人口已超 50% ,醫療負擔日益加重。2025 年,國家將體重管理納入慢性病防控戰略,上升至國家安全層面。

如何應對這一挑戰?數據要素 + AI 成為關鍵。

芯海科技董事長盧國建提出「 精準測量 + AI 分析 」的解決方案,通過健康測量芯片 + AI 算法 + 大數據 + 雲平台,從而實現覆蓋家庭、社區、醫院的全場景解決方案。

其技術能更早預測疾病風險,為每個人定製健康方案,打破「 千人一方 」的傳統醫療模式,推動健康管理進入智能化時代。

會後,芯海科技董事長盧國建也和我們聊了一些他對以大數據、「 芯 」生態重構 AI 健康診療新範式的理解。

政策紅利與市場戰略

【問】國家衛健委「 體重管理年 」政策下,芯海如何通過人體成分數據搶佔慢病管理市場?

【芯海科技盧國建】其實衛健委提出的體重管理年活動,正是因為現在國民身體健康是堪憂的,最重要就是體重增加了,因為生活日子過好了,所以體重增加,而肥胖或脂肪是萬病之源,跟慢性病是直接能劃等號的。

我們在這一領域正好耕耘了十年,正好遇到了這個風口。不是說我們看到了國家提出什麼,我們就去做什麼,而是因為有了準備。

在這個方向上我們已經做了體重測量、BIA 體脂測量、人體成分的測量,這個非常重要,因為體重的測量或人體成分其實對人們的身體健康是非常重要的。所以我們把這個做好了,自然會給國家的戰略提供支撐,這就是我們對體重管理年活動的最佳實踐。

未來我們通過大數據加上 AI ,能夠讓 AI 成為驅動我們健康的引擎,更好的給大家做好健康監護,提供個性化的解決方案,為大家的健康保駕護航。

健康精準測量的技術突破

【問】健康精準測量領域當前的核心技術挑戰是什麼?芯海如何通過「 芯片 + AI 算法 」實現突破?

【芯海科技盧國建】健康精準測量,其實精準是有多重的意思。精準,首先是芯片或設備硬件的精準,另外就是算法,但是要真正做到精準是要靠大數據,就是要統一平台和標準,標準是我們精準最底線的東西。

如果我們沒有標準談不上精準,我們要想把這個測量達到一個比較高的精準度,就一定要統一標準。所以我們才在中標協成立家庭健康電子設備的標準委員會,這個是芯海在做主導,所以標準是非常重要的。

【問】億級健康數據如何驅動模型升級,從體重管理到疾病預測?

【芯海科技盧國建】我們要做 AI 其實重點的是要有數據來源。數據來源如果不精準,比如我們現在可以問 DeepSeek 、豆包…你會問它一些關於健康的問題或知識,它的回答其實是千篇一律的,但如果把一個人的健康真正的數字化,是千人千面的,每一個人都是不一樣的,所以這才是 AI 需要發揮的作用,就是要通過每個人測量的數據,而且是多模態的數據,不僅僅是體重、人體成分、可能還有血氧、心率、還有 PPG 、ECG 等這些參數,綜合多模態的參數去描述一個人的健康狀況,然後通過真正的垂直 AI ,不是通用的 AI ,真正的解決個人的健康問題,並為個人提供準確的解決方案。

AI 驅動的健康管理創新

【問】能不能以醫療行業的某一個類別的產品去舉例來說明 AI + MCU ?

【芯海科技盧國建】MCU 其實是端測的控制和計算芯片,大家多數談到的 AI 就是英偉達、GPU ,服務器上做這種大模型的 AI ,但是端測的 AI 應用其實還是不那麼廣。

因為端測才能夠真正的感知世界,測量出精準的數據,所以這一塊是非常重要的,我們如果有 MCU 做到端測的邊緣計算,那麼通過感知加上邊緣計算,我們能夠精準的測量出一個物理的特性,其實健康、設備還有環境的測量是一個道理。

就比如我們現在說,我們要做 BIA 的測量——健康測量,那麼除了芯片之外,MCU 裡面就有做一些邊緣計算,能夠直接在邊緣做一些 BIA 的分析,能夠即時的對個人的一些測量參數計算做得更準確,然後再送到雲端。

【問】雲健康平台如何針對家庭、健身場館等場景定製差異化數據模型?

【芯海科技盧國建】我們是想用家庭健康的一些多模態測量,因為這個測量是需要系統化、平台化,同時能夠把我們的數據通過 AI 準確的描述出來(對人的健康進行描述),而且它是一個連續十年可測量的人體成分分析儀

連續性的測量對人的整個生命週期看護非常重要,如果說僅僅是用到醫院間斷性的檢測,可能一年或者半年甚至幾年才測一次,是很難去跟蹤和真正做到健康管理的,但如果說是連續性的,同時加上醫院內的一些體檢數據,我們做一些臨床、平時檢測的研究,真正用 AI 的手段把這個描述出來,就能夠全生命週期的去嗬護你的健康。

讓你健康的每一個變化都能夠監護到,所以就能夠很準確的給出方案,你是應該去運動,還是應該在飲食上做一些什麼變化,這才是有價值的。僅僅靠醫院是不行的,要院內院外相結合,醫院給出一些檢測、畢竟它的診療設備非常的完善,而家庭的一些設備是比較簡單。所以我們要做系統化、平台化、還有低成本(家庭是要低成本)的手段,才能真正的解決大家的健康問題。

生態合作與技術開放

【問】如何通過「 芯片 + AI + 場景化 」一體化設計解決行業痛點?

【芯海科技盧國建】在今年世界人工智能大會上,我特別講到了「 AI + 芯片 + 場景 」,芯片要感知、要測量,另外我們要 MCU 做邊緣計算,邊緣計算這個算法對精準度是非常有意義的。

如果我們把雲管端結合起來,就是說我們有芯片 ADC 測量的精度,這個是比較容易達到。另外,算法是需要邊緣計算,也就是加入邊緣 AI 與雲端 AI 相結合,整體協作起來才能夠更好地判斷。

孤立的產品為什麼跟我們沒法相比?因為它是一個孤立的,僅僅是單台設備的一個測量。但我們是通過大數據的校準,能夠讓它有參照物,通過大數據能夠把這個精度做得更好。

所以未來要想把精度做好,其實就是雲管端要做好,這就是為什麼要 AIoT 物聯網,同時還要工業互聯網。我們很多工業互聯網做了以後,有了 AIoT 以後,有了物聯網加上邊緣計算,加上雲端。他能夠幫助決我們解決終端設備的一些改進優化。

打個比方,飛機上的發動機原來只有 70% 的故障率能夠預測,通過增加了物聯網,增加了大數據的分析,可以早早的改進發動機,這就是它提前的評估或預知力,百分之百的預知發動機某個地方可能會出故障,這就是對場景的一個支持,同時也會加速設備迭代或提升優化空間,這就是對業內的一個價值和作用。

全鏈路技術佈局與未來規劃

【問】健康、汽車、工業等領域如何平衡「 通用解決方案 」與「 定製化需求 」?

【芯海科技盧國建】我們有些產品必須做到通用,就比如 MCU 底座的東西總是需要有那些功能,但是也有有差異化的需求。

各個公司的產品針對不同應用場景還是有不同差異化的需求,我們還有的客戶他只需要硬件,有的客戶需要硬件加解決方案,有的需要高質量,有的需要低成本,所以面對客戶的需求不一樣,我們給出不一樣的產品。

低成本的那質量可能會差點,高精度高質量的那我們就會給他高質量的解決方案。所以這些都是根據不同的客戶的需求去做的。所以我們的產品也會分成高中低,同時也有整體的解決方案,有的只需要一個硬件芯片,所以我們能面對不同的客戶,提供不同的解決方案。

圖片來源:芯海科技、科技狐攝製

編輯:唐韜