糖尿病患者控糖運動強度難以把控、術後康復人群不知如何循序漸進訓練、老年群體找不到安全的防骨質疏鬆動作…… 不同人群運動需求差異化的難題，長期困擾運動康復行業。傳統訓練方案要麼依靠教練主觀經驗，要麼套用統一模板，無法根據人體實時狀態動態調整，很難實現適配每一個人的精準指導。
針對這一行業痛點，上海交通大學盛斌團隊聯合上海市第六人民醫院，研發出融合 VR 與深度強化學習的智能運動干預系統，相關專利近期完成成果轉化，以 1000 萬元基礎許可費疊加產品銷售分成的模式，授權南京寬樂健康科技進行商業化落地，智慧財產權由交大與市六院共同持有。
整套系統分為感知、決策、交互三大核心層級，形成完整智能訓練閉環。感知層依靠可穿戴傳感設備全方位採集數據，同步捕捉心率、血氧、肌電等生理指標，關節活動幅度、肌肉發力狀態、運動軌跡等動作資訊，以及溫濕度、地面環境等外部參數，以此構建使用者專屬動態數字健康畫像，完整還原當下身體耐受水平。
區別於普通運動 App 簡單閾值判定邏輯，決策層搭載深度強化學習算法作為系統 「智能大腦」。傳統軟體僅依靠固定規則調整強度，這套 AI 模型則通過持續 「反饋疊代」 自主優化方案：每次訓練結束後，系統結合心率達標情況、身體疲勞信號、用戶主觀感受修正訓練計劃，使用頻次越高，給出的運動安排貼合度越強，真正實現千人千面的動態處方輸出。
交互端依託 VR 技術打造沉浸式訓練場景，用戶佩戴頭顯即可置身森林、雪山、海灘等虛擬環境，系統還能模擬崎嶇路面、登山場景開展平衡、力量專項訓練，在提升運動趣味性的同時，讓虛擬訓練場景貼近現實生活需求。
技術方案雖具備顯著優勢，但規模化普及仍存在兩大現實阻礙。一方面，消費級 VR 設備的售價、佩戴舒適度，限制系統從醫療機構走進普通家庭；另一方面，算法持續優化需要海量高質量人體運動數據，如何在嚴格保護用戶隱私的前提下完成數據積累，也是產業化過程中必須攻克的核心難題。
