西南研究院（Southwest Research Institute，簡稱 SwRI）與聖瑪麗大學（St. Mary’s University）近日宣布展開一項開創性的合作計畫，旨在革新生物力學評估中代謝成本（metabolic cost）的預測方式。這項研究結合了 SwRI 先進的無標記動作捕捉技術（markerless motion capture technology），即 ENABLE™ 技術，並整合了複雜的肌肉骨骼建模（musculoskeletal modeling）與尖端機器學習（machine learning）技術，期望能顯著提升預測的準確性與應用價值。
SwRI 開發的 ENABLE™ 技術，在生物力學研究領域扮演關鍵角色。該技術透過無標記的方式捕捉人體動作，不僅簡化了傳統動作捕捉流程中繁瑣的貼標程序，更提升了數據收集的效率與自然度。此次與聖瑪麗大學的合作，重點在於將此技術與肌肉骨骼建模相結合，透過精密的運算模型，模擬人體在不同活動狀態下的能量消耗，為代謝成本的預測提供更為科學的數據支持。

除了硬體與建模技術的導入，機器學習技術的應用亦是本次合作的核心亮點。研究團隊利用機器學習演算法，針對大量的生物力學數據進行深度分析與模式識別，以克服傳統預測模型在複雜環境下的限制。透過這種跨領域的技術整合，研究人員能夠更精確地評估人體在執行特定動作時的代謝需求，進而為臨床評估、復健治療及運動科學領域提供更具參考價值的評估工具。

跨領域合作推動生物力學研究

此次 SwRI 與聖瑪麗大學的強強聯手，展現了產學合作在推動科學技術進步中的重要性。SwRI 作為應用科學研究的重鎮，擁有豐富的技術研發經驗與資源；而聖瑪麗大學則在學術研究與人才培育方面具備深厚底蘊。雙方透過資源共享與技術互補，共同致力於解決生物力學評估中長期存在的代謝成本預測難題，這不僅是技術層面的突破，更是對未來人體運動分析標準的重新定義。

隨著研究的深入，雙方團隊預計將針對不同族群與活動類型進行廣泛測試，以驗證 ENABLE™ 技術在各種應用場景下的穩定性與準確度。這項合作計畫不僅有助於提升代謝成本預測的精確度，更為後續的生物力學研究開闢了新的路徑。透過將尖端技術轉化為實際的評估工具，研究團隊期望能為醫療保健與運動表現優化提供更具體的解決方案，進一步提升相關領域的科學研究水準。

未來應用前景與臨床價值

代謝成本的精確預測，對於臨床復健與運動科學具有深遠的影響。在復健醫學領域，精準的代謝評估能協助醫師與物理治療師制定更具針對性的訓練計畫，幫助患者在安全且有效的範圍內恢復運動能力。而在運動科學領域，這項技術則能協助運動員優化訓練效率，透過分析代謝消耗情況，調整訓練強度與方式，從而達到提升運動表現並降低運動傷害風險的目標。

展望未來，隨著 ENABLE™ 技術與機器學習模型的持續優化，這項研究成果有望在更廣泛的領域中獲得應用。無論是針對高齡者的行動能力評估，或是針對專業運動員的體能監控，這套結合了 SwRI 技術與聖瑪麗大學學術研究的系統，都展現出極高的應用潛力。雙方團隊將持續投入研發，致力於將實驗室的研究成果轉化為實際的臨床與應用工具，為改善人類生活品質與健康管理做出實質貢獻。

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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: June 23, 2026