【一步步开发AI运动APP】二、跨平台APP AI运动识别方案介绍

之前我们为您分享了【一步步开发AI运动小程序】开发系列博文，通过该系列博文，很多开发者开发出了很多精美的AI健身、线上运动赛事、AI学生体测、美体、康复锻炼等应用场景的AI运动小程序；为了帮助开发者继续深耕AI运动领域市场，今天开始我们将为您分享新系列【一步步开发AI运动APP】的博文，带您开发性能更强、体验更好的AI运动APP。

一、方案简介

本系列开发指南选用了「云智AI运动识别」系列插件中的uni-app APP版作为识别引擎。这款插件专为基于uni-app框架开发的APP量身打造，提供了本地原生（非云端依赖）的AI人体识别、精准姿态识别、运动类型识别以及运动计时计数等核心能力。其应用场景广泛而多样，无论是AI赋能的健身系统、线上运动赛事的智能化管理、学生体质测试的便捷化实施，还是轻量级AR体感游戏的创新体验、美体锻炼的个性化指导，乃至康复锻炼的科学化辅助，都能轻松应对，助力开发者快速上线以上应用场景的APP，占领AI辅助运动市场。

识别引擎详细介绍请浏览DCloud插件市场https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=21220

二、APP版插件的优势

2.1、本地原生极速识别

该识别引擎摒弃了云端或第三方服务的依赖，完全依托APP在手机端侧的强大算力，实现极速识别。这一设计不仅保证了识别的即时性，更带来了流畅无阻的用户体验，让用户享受AI运动识别的便捷。

2.2、快速集成，轻松上手

为了助力开发者更快地为APP集成AI运动能力，我们提供了详尽的文档资料，以及uni-app和uni-app x双版本的DEMO项目源码。无论您是初学者还是资深开发者，都能在这些资源的辅助下迅速上手。此外，还提供周到的技术支持服务，确保您在集成过程中遇到任何问题都能得到及时解决。

2.3、灵活扩展，满足多样需求

识别引擎在设计时充分考虑到了使用方的扩展需求。我们对人体识别、运动识别等关键能力进行了高度抽象化和配置化设计，开放了核心的人体识别检测、姿态识别、运动识别API。这意味着，您可以根据实际需求，轻松对应用场景、运动类型、精度参数进行自定义扩展和个性配置，满足多样化的使用需求。

2.4、低使用成本，一次付费永久使用

采用非按量限时的调用模式，只需一次付费，即可永久使用插件的所有功能。这种付费模式不仅降低了使用成本，更避免了用户规模增量带来的成本巨增压力。无论您的APP用户量是多少，都能享受到稳定且经济的AI运动识别服务。

三、uni-app和uni-app x的选用

uni-app x是uni新推出的跨平台APP开发框架，新增了UTS语言，提供了编译至平台原生语言的能力，是新一代跨平台APP开发框架中不错的选择。
但正因为是新力军，完善度和社区资源不是非常成熟，需要团队有一定的原生APP开发技术储备，足够应对新平台的不确定性，且对APP有极致的性能追求，才建议您选择uni-app x；如果是仅有前端技术储备，现有小程序、H5等uni-app项目过渡到APP的情况，建议您继续使用uni-app开发，也完全能满足AI运动应用场景的需求，且在插件调用性能上并无太大差别。

但无论您使用的是uni-app还是uni-app x，识别引擎都提供了支持，且API调用绝大部分都能做到调用无异平滑切换，特别针对于原使用了系列中小程序插件的开发者，尽量保持了API调用的一致性，让您可以轻松将原AI运动小程序，发布成APP版本。

四、使用识别引擎技术诸备要求

在正式开始本系列的编码前，您需要对使用uni开发框架进行小程序、APP的开发，对APP打包、发布有一定的了解。
若不了解uni框架的开发相关技术也没关系，只需了解vue前端或原生小程序开发技术，可以登录uni官网学习，花费少量的时间便可以采用uni-app框架开发APP，参考本系列博文开发出具有AI运动的跨平台APP。

下篇我们将为您介绍相机的抽帧，敬请期待...