方法 · 文献

背后的公式与文献来源

小卡的减脂闭环不是营销故事,而是建立在公开公式与国家级营养文献基础上的可复用方法。下面是完整来源。

1. 基础代谢与每日消耗(BMR / TDEE)

Mifflin-St Jeor 男性 BMR = 10 × 体重(kg) + 6.25 × 身高(cm) − 5 × 年龄 + 5女性 BMR = 10 × 体重(kg) + 6.25 × 身高(cm) − 5 × 年龄 − 161TDEE = BMR × 活动系数

用途:基础代谢率(BMR)计算 / 每日总能量消耗(TDEE)计算。

为什么选 Mifflin-St Jeor:营养学界主流推荐的现代 BMR 公式之一。 旧的 Harris-Benedict 公式普遍高估 5-10%,可能导致用户摄入目标偏高、减脂效率低于预期。

2. 运动消耗(MET 代谢当量)

MET (Metabolic Equivalent of Task)
消耗(kcal) = MET × 体重(kg) × 时长(小时)

覆盖运动数:600+ 种(跑步 / 力量训练 / 瑜伽 / 游泳 / 骑行 / 爬山 / 跳绳 / HIIT / 椭圆机 / 动感单车 / 舞蹈 / 滑雪 / 滑板 / 羽毛球 / 网球 / 篮球 / 足球 / 乒乓球 / 引体向上 / 深蹲 / 卷腹 等)。

用途:600+ 运动类型的卡路里消耗估算。 支持低 / 中 / 高三档强度调节,贴近实际。

3. 食物数据库参考文献

4. AI 减脂搭子的模型架构

底层模型
DeepSeek 深度思考模型
检索增强
RAG(Retrieval-Augmented Generation)
知识库
自建营养与运动私域知识库,内容覆盖膳食指南 / 慢病饮食 / 妊娠营养 / 低 GI / 生酮 / 低 FODMAP 等
人设系统
温柔知心闺蜜 / 毒舌教练 / 专业营养师 / 自定义

⚠️ AI 提供的内容为通用饮食与运动信息参考,不构成医疗建议。

5. 拍照识别的技术分层

  1. Layer 1 · 视觉大模型(VLM)做食物理解基于通用视觉语言模型识别食物组成、烹饪方式、配料、容器类型
  2. Layer 2 · 100 万+中文食物数据库做精准营养匹配将识别结果与自建中文食物数据库进行精准营养数据校准
  3. Layer 3 · AR 分量测距做体积重量估算利用 AR 深度感知 + 平面识别 + 餐具基准比例,给出食物体积与重量估算