对于注重实用的用户来说，目前市面上的运动手环很难满足更深层的要求，除了给出步数和卡路里等常规数据，在识别运动类型方面能做的微乎其微。 伊利诺伊大学毕业的 Adam Tilton和他的导师 Prashant Mehta 希望用他们开发的软件来帮助可穿戴设备快速识别用户的运动姿态，进一步提高这类设备的实用性和准确性。 这家位于芝加哥的初创企业——Rithmio，已经开发了基于 Android Wear 和 Apple 平台的应用进行内测。这些应用能够在 6 到 10 秒内识别新的运动姿势，除了识别不同锻炼类型，速率和回合。在演示视频里，Tilton 亲身来演示了该算法强大的能力，即使同一运动状态下肢体在幅度和力度方面细微差别也能被识别出来。
目前，该公司已经在索尼 SmartWatch 3 和 Motorola 360 等安卓平台上测试过这套软件，学习过的姿势已经达到 30 种以上，均在 10 秒以内完成。除了在运动健康领域的应用，Rithemio CEO Tilton 认为这个精确的算法还能在手势控制等方面发挥重要作用。
此外，Rithmio 还与英特尔等芯片厂商进行合作，希望将这套系统整合进更底层硬件。目前，开发者已经可以在其官网申请 SDK。
融资方面，Rithmio 已经获得来自 Intel Capital 和 KGC Capital 联合领投的 300 万美元种子轮融资。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
