智能硬件 / AI 运动健康
把 IMU 姿态感知、AI 运动分析与异常提醒整合进一个健康 App
面向日常运动与关节健康管理，这款产品将 IMU 设备接入与校准、实时运动数据、关节指标、异常提醒、趋势报告和 AI 健康管家整合进同一套移动监测体验。
- 行业
- 智能硬件与数字健康
- 平台
- 移动端 App · IMU 设备
- 服务
- 产品设计AI 体验硬件交互
项目概览
运动数据只有在设备状态、身体反馈与训练上下文保持连续时，才真正有用
IMU 设备能够产生丰富的姿态与运动数据，但普通用户首先面对的是配对、连接质量、佩戴位置和校准。任何一步不清楚，后续数据都会失去可信度。
这套体验把硬件准备、实时运动、异常反馈、关节指标、历史报告和 AI 健康问答组织成连续路径，让复杂传感器能力以可理解、可操作的方式出现。
- 界面范围
- 32 个页面
- 设备流程
- 连接 + 校准
- 核心体验
- 监测 + 报告
- 智能能力
- AI 健康管家
产品界面
32 个页面，覆盖从设备接入到长期健康洞察
以下均为 Figma 定稿的原始页面导出，包含正常、空状态、异常、弹窗、长页面与完整设备校准流程。
核心挑战
让专业传感器流程可信，但不让普通用户被硬件术语挡住
设备扫描、蓝牙状态、信号质量、佩戴位置和多步校准都可能中断首次体验；进入运动后，实时指标、异常提醒和报告又必须保持足够清晰，避免用户误读。
解决方案
用分步状态、即时反馈和一致的青绿色信号连接硬件与健康结果
连接和校准流程明确显示当前步骤、设备状态与下一动作；运动中的关键数据、异常反馈和报告延续同一视觉语言，让用户始终知道系统正在测量什么，以及接下来该做什么。
产品系统
从第一次连接，到每次运动后的可解释反馈
01
设备接入与校准
覆盖扫描、连接、设备选择、状态反馈、首次使用引导和多步校准，降低硬件准备的不确定性。
02
实时运动与异常反馈
将步数、运动时段、关节指标与异常状态组织在同一监测视图中，优先展示当下最需要关注的信息。
03
报告与 AI 健康管家
把历史数据、趋势报告与对话式健康问答连接起来，帮助用户从读数继续走向理解和行动。
产品结果
把 IMU 数据转化为可理解运动反馈的 AI 健康产品
设计不只呈现核心页面，也补齐设备未连接、数据为空、运动异常、弹窗反馈、个人设置和首次使用等真实产品状态。
- 32 个页面
- 完整产品状态已收录
- 端到端
- 设备、运动、报告与 AI
- 状态完整
- 正常、空白、异常与弹窗
证据与披露
这份公开案例能够验证什么
本页根据项目界面、录屏与提供的项目资料，记录产品范围及设计与工程决策。
- 作品记录
- 由 Yander 发布，包含产品界面与项目范围说明
- 产品公开来源
- 暂无可验证的产品公开网址
- 项目日期
- 暂未公开
- 生产技术栈
- 仅公开本案例明确提及的技术，完整技术栈未披露
- 经客户授权的评价
- 暂未公开
- 上线前后量化结果
- 暂未公开
我们不会虚构项目日期、客户评价、技术声明或效果指标。如采购评估需要推荐人或更多证明，请直接联系 Yander。
案例问答
为什么运动健康 App 的设备校准流程需要单独设计？
IMU 数据质量依赖连接状态、佩戴位置和校准动作。把这些步骤拆清楚，并提供即时反馈，能减少错误数据和用户对结果的不信任。
AI 如何在 IMU 运动健康 App 中发挥作用？
AI 可以把连续传感器读数整理成更易理解的运动反馈、异常线索与趋势说明，健康管家再帮助用户围绕报告继续提问；最终建议仍应保留清晰的数据依据和适用边界。
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