SkiEdge智能滑雪助手
经过千万次训练来预测滑雪事件
重新思考滑雪运动
Transorm AI模型
基于历次滑行数据学习你的行为习惯，比你更了解你
自适应学习引擎
基于历次滑行数据学习你的行为习惯，比你更了解你
多模态神经协同
将 IMU、GNSS 与气压数据在 9 毫秒内完成神经级深度耦合，并按动作瞬间切换不同模型
滑雪指标
基于历次滑行数据学习你的行为习惯，比你更了解你
超级轨迹
超越导航级的轨迹追踪
传统方案
依赖 GPS 融合的惯性导航，仅能描绘大致路线，无法呈现弯道形态；一旦 GPS 信号受遮挡或漂移，轨迹精度急剧下降。我们把换刃分成了5个阶段，“立刃---施压---轴转---释放压力---换刃”并用5套算法分别计算和训练，右侧图片只是方法示意图，实际情况远比这个复杂的多，因为这5个阶段并不是均匀发生的。
换刃质量
检测换刃时机
传统方案
我们把换刃分成了5个阶段，“立刃---施压---轴转---释放压力---换刃”并用5套算法分别计算和训练，右侧图片只是方法示意图，实际情况远比这个复杂的多，因为这5个阶段并不是均匀发生的
重心转移
弯形对称性反应了你对雪板转向的控制程度，在搓雪小回转中，可以检查你的薄弱之处
弯道分析
通过AI算法分析你的弯道技巧，提供精准的改进建议和训练方案
速度控制
实时监测滑行速度变化，帮助你掌握最佳的速度控制技巧
姿态矫正
精确捕捉身体姿态数据，及时纠正不良滑雪习惯
路线优化
基于地形和雪况分析，为你推荐最优的滑行路线
一趟缆车，一次进步
数据分析
每次滑行结束SkiEdge，会反馈给你详细数据，三大维度，事无巨细
各方面的进步
李然｜高山滑雪爱好者
执着追求
SkiEdge设备如此精确，他们从设备到算法都能精通，全球仅有少数几家产商有这样的水平，让我能准确了解自己的进步。
李然｜高山滑雪爱好者
立刃 - 换刃：
98% → 71%
这一指标反映了我立刃力度的平衡性，在彼此的刃转换过程中制动，让我每次一个弯的雪花方向更加稳定。
李然｜高山滑雪爱好者
雪花相对抗：
95% → 84%
这指标是雪花彼此都在雪道上滑行雪面连接，体现了我相对力度的均匀度，之前雪花力度不均匀的问题，现在好多了一些。
这一切都得益于
PreMotion M1 AI模型
经过数千万次的滑雪训练数据我们可以精准地预测你的轨迹性决策上的动作分析
