Nat Biomed Eng | 談天等開發(fā)步態(tài)基礎(chǔ)模型——GaitDynamics，并展示其多任務(wù)應(yīng)用

在生物力學(xué)領(lǐng)域，現(xiàn)有研究大多針對特定任務(wù)（如估算地面反作用力）開發(fā)專用模型。這種“一任務(wù)一模型”的模式不僅應(yīng)用場景受限，且難以有效應(yīng)對真實(shí)場景中傳感器數(shù)據(jù)缺失等挑戰(zhàn)。隨著人工智能進(jìn)入大模型時(shí)代，研究人員開始探索：能否構(gòu)建一個(gè)步態(tài)分析領(lǐng)域的通用基礎(chǔ)模型，使其像大語言模型理解文本一樣，深度掌握人類運(yùn)動的內(nèi)在規(guī)律？

2026年1月5日， 斯坦福大學(xué)談天等 在Nature Biomedical Engineering上發(fā)表了文章GaitDynamics: a generative foundation model for analyzing human walking and running，開發(fā)了模型——GaitDynamics。該模型通過在大量、多樣化數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，掌握了運(yùn)動學(xué)與動力學(xué)之間的深層映射關(guān)系，從而能夠支持多種下游任務(wù)。

GaitDynamics 的核心在于其生成式基礎(chǔ)架構(gòu)：不同于傳統(tǒng)的端到端模式，它能夠接受任意組合的輸入數(shù)據(jù)并生成缺失部分，這種特性賦予了其靈活性以適應(yīng)不同應(yīng)用場景。文章展示了三個(gè)代表性任務(wù)：

1. 魯棒的動力學(xué)估算：以運(yùn)動數(shù)據(jù)為輸入估算地面反作用力。即使面臨輸入數(shù)據(jù)缺失，或處理訓(xùn)練集中未包含的膝骨關(guān)節(jié)炎患者數(shù)據(jù)時(shí)，模型仍能保持精準(zhǔn)的預(yù)測能力。

2. 免實(shí)驗(yàn)步態(tài)策略評估：以模擬軀干角度為輸入生成對應(yīng)的關(guān)節(jié)力矩。這一功能使研究人員無需進(jìn)行實(shí)體生物力學(xué)實(shí)驗(yàn)，即可利用模型快速評估不同步態(tài)策略對關(guān)節(jié)受力的影響。

3. 多速度步態(tài)演變預(yù)測：通過輸入一系列模擬速度，模型能生成隨速度變化的運(yùn)動學(xué)與動力學(xué)曲線。這不僅揭示了人體動態(tài)適應(yīng)速度變化的機(jī)制，更為制定科學(xué)的跑步訓(xùn)練方案及修正技術(shù)動作提供了量化依據(jù)。

相比通常耗時(shí)數(shù)小時(shí)的傳統(tǒng)生物力學(xué)仿真，GaitDynamics 將預(yù)測過程縮短至秒級。這種計(jì)算效率的顯著提升降低了預(yù)測門檻，為未來實(shí)現(xiàn)高精度的最優(yōu)步態(tài)搜索提供了可行方案。

GaitDynamics 展現(xiàn)了生成式模型在步態(tài)分析中的潛力。它突破了傳統(tǒng)方法的成本與規(guī)模限制，為損傷預(yù)防、康復(fù)治療及運(yùn)動訓(xùn)練開辟了新路徑。目前，團(tuán)隊(duì)已開源所有數(shù)據(jù)與代碼，期望以此加速生物力學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新進(jìn)程。

https://www.nature.com/articles/s41551-025-01565-8

制版人： 十一

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