把 AI 塞进「智能跳绳」——基于 MEMS 传感器的零样本卡路里估算器

标签：MEMS、卡路里估算、零样本、智能跳绳、TinyML、RISC-V、低功耗、边缘 AI
----
1. 背景：为什么跳绳要「算卡路里」？
全球 1.5 亿人把跳绳当日常运动，却苦于：
•  机械计数器误差大；
•  手机 App 需联网，户外断网即罢工；
•  传统算法只计个数，不估算卡路里。
于是我们把 MEMS 三轴 + 零样本 TinyML 塞进 一根跳绳手柄，实时「摇绳算卡」，零样本上线，平均误差 < 5 %。
----
2. 硬件：手柄里的「运动实验室」
部件    选型    说明
MCU    GD32V303 RISC-V    108 MHz, 256 KB RAM
传感器    6 轴 IMU    加速度+陀螺仪 200 Hz
存储    2 MB SPI Flash    模型 + 72 h 数据
供电    300 mAh Li-Po    20 天续航
显示    0.96" OLED    实时卡路里
通信    BLE 5.0    手机 App 同步
尺寸    φ28 mm × 120 mm    标准手柄大小
----
3. 算法：72 KB 的「卡路里计算器」
模块    参数量    功能
IMU 特征提取    0.05 M    3 轴波形 → 64 维特征
TCN-Lite    0.02 M    卡路里回归 0-1000 kcal/h
计数头    0.002 M    实时跳绳个数
总计    72 KB INT8    50 ms 推理
零样本原理：
•  动作共性：摇绳周期、能量谱、角速度包络；
•  无需用户标定：仅用通用运动数据训练。
----
4. 数据：10 万次「跳绳波形」
•  人群：7-70 岁，男女各半；
•  场景：室内、户外、沙滩；
•  标签：卡路里仪同步记录；
•  增强：不同绳长、不同节奏。
----
5. 训练 & 蒸馏流水线
python train_skip.py \
--dataset jump_100k \
--model micro_tcn_cal \
--quant int8 \
--export gd32v303

•  教师：1.5 M → 学生 0.072 M
•  量化：逐层 INT8 + 运动正则
•  零样本正则：跨人群共性惩罚项
----
6. 推理流程：50 ms 实时算卡
void loop() {
IMUFrame f = imu_read();        // 5 ms
int8_t pred[2];
model_forward(f.data, pred);    // 12 ms
float kcal = dequant(pred[0]);
oled_show(kcal);                // 5 ms
sleep(28);                      // 50 ms 周期
}

----
7. 实测：5 种场景 7 天误差
场景    卡路里误差    零样本优势
室内匀速    ±3 %    无需室内训练
户外变速    ±4 %    无需户外训练
儿童跳绳    ±5 %    无需儿童训练
----
8. 用户交互：手柄「卡路里仪表盘」
•  实时显示：卡路里 + 跳绳个数；
•  语音播报：「已消耗 120 kcal」；
•  社交分享：微信「跳绳排行榜」。
----
9. 功耗与寿命
模式    电流    续航
连续工作    25 mA    12 h
间隔 1 min    5 mA    20 天
深度睡眠    0.05 mA    1 年
----
10. 开源 & 量产
GitHub：
https://github.com/jump-ai/calorie-rope
已放出：
•  GD32V303 固件 + 72 KB 模型
•  3D 打印手柄壳
•  手机 Flutter App
首批 5 万根 已量产，用户反馈 「跳绳更科学」。
----
11. 结语：让每一次跳跃都有 AI 计数
当 72 KB 模型也能算准卡路里，
当跳绳大小的设备就能科学健身，
你会发现 「零样本」不是偷懒，而是极致效率。
如果这篇文章帮你多燃 100 千卡，欢迎去仓库点个 Star ⭐；
也欢迎留言聊聊你把 AI 塞进了哪些「运动器材」！