用计算机视觉打造抱石攀岩分析工具：VLM提示取代模型训练的新范式

一个攀岩爱好者的AI实验

计算机视觉技术正在从实验室走向日常生活的各个场景。近日，一位攀岩爱好者兼开发者在Reddit上分享了他利用视觉大模型（VLM）打造的抱石攀岩分析工具，引发了不少讨论。这个项目不仅展示了现代视觉AI的能力，更揭示了一个重要趋势：我们正在从「训练专用模型」转向「提示通用模型」的新范式。

作者坦言自己还是抱石攀岩的新手，制作这个工具部分是为了帮助自己更好地理解攀爬时的动作和路径。虽然只是第一个demo，但其技术组合与实现思路颇具启发性。

抱石（Bouldering）是攀岩运动的一个重要分支，特指在不使用绳索保护的情况下攀爬较低的岩壁或人工岩壁（通常高度在4-5米以下），地面铺设厚垫子作为保护。与传统攀岩不同，抱石更强调单个动作的技术难度和力量爆发，每条路线（称为「问题」或「problem」）通常只有4-8个动作。在室内攀岩馆中，不同颜色的岩点代表不同的路线和难度等级，攀岩者需要只使用指定颜色的岩点完成攀爬——这也是为什么项目中需要精确分割「蓝色岩点」，它代表的是一条特定的攀爬路线。

技术架构：三大AI模型协同工作

这个工具的核心在于三个AI模型的组合使用，每个模型各司其职，最终拼接成一个完整的攀岩动作分析系统。

岩点分割：VLM Run 的视觉智能体 Orion

项目最具亮点的部分是使用了 VLM Run 的视觉智能体 Orion 来分割岩壁上所有蓝色的抱石岩点（bouldering holds）。作者只需通过自然语言提示，Orion 就能识别并分割出画面中所有蓝色岩点，效果相当不错。

要理解这一步为何如此关键，需要先了解视觉大模型（VLM）的工作原理。VLM（Vision Language Model）是一类能够同时理解图像和自然语言的多模态AI模型。与传统计算机视觉模型只能完成预定义任务不同，VLM通过在海量图文配对数据上进行预训练，获得了广泛的视觉理解能力。用户可以用自然语言描述想要识别的目标，模型便能在图像中定位和分割这些目标，即使这些目标类别从未出现在专门的训练数据中。这种能力被称为「零样本」（zero-shot）或「开放词汇」（open-vocabulary）识别，是近两年计算机视觉领域最重要的突破之一。

VLM Run 是一个提供视觉大模型推理服务的平台，开发者可以通过API调用其视觉理解和分割能力。Orion是该平台上的一个视觉智能体（Visual Agent），专注于图像分割任务。与传统的实例分割模型（如Mask R-CNN）需要在特定类别数据集上训练不同，Orion接受自然语言指令作为输入，能够根据文本描述在图像中找到并精确分割出对应的区域。这种「提示即分割」的模式极大简化了开发流程。

这里的关键洞察在于计算机视觉工作流的转变。作者特别指出：

「有趣的是，现在我们可以直接提示 VLM 来分割所有的岩点，而不需要从零开始创建一个新数据集来训练专门的模型。」

在传统的计算机视觉流程中，要识别攀岩岩点这种细分场景的目标，往往需要：采集大量图片、人工标注岩点位置、训练目标检测模型、反复调优。整个过程耗时费力，对个人开发者而言门槛很高。而借助 VLM 的通用视觉理解能力，这一切被简化为一句提示词。

姿态估计与人体检测模型

除了岩点识别，工具还需要理解攀岩者的身体动作。作者选用了两个来自 Hugging Face 的成熟模型：

• ViTPose+ Huge：负责姿态估计，追踪攀岩者的关节点和肢体位置
• RT-DETR：负责人体检测，在画面中定位攀岩者本身

ViTPose+是基于Vision Transformer（ViT）架构的人体姿态估计模型，由悉尼大学等机构的研究团队开发。「Huge」指的是模型的参数规模，是ViTPose+系列中最大的版本，具有最强的精度表现。姿态估计（Pose Estimation）的核心任务是检测人体关键点（如肩膀、肘部、手腕、膝盖、脚踝等），通常输出17-25个关键点的二维或三维坐标。ViTPose+相比传统的CNN方法（如OpenPose、HRNet），利用了Transformer的全局注意力机制，在遮挡和复杂姿态场景下表现更为鲁棒。在攀岩分析中，精确的关节点定位对于判断手脚是否接触岩点至关重要。

RT-DETR（Real-Time Detection Transformer）则是百度于2023年提出的实时目标检测模型，是第一个基于Transformer架构实现实时性能的端到端检测器。传统目标检测模型（如YOLO系列）依赖手工设计的后处理步骤（如非极大值抑制NMS），而DETR系列模型通过Transformer的集合预测机制消除了这些步骤，实现了真正的端到端检测。RT-DETR在保持高精度的同时达到了实时推理速度，非常适合视频分析这类需要快速响应的应用场景。在本项目中，RT-DETR负责在视频帧中快速定位攀岩者的位置，为后续的姿态估计提供人体边界框（bounding box）。

值得一提的是，这两个模型都托管在 Hugging Face 平台上。Hugging Face 是当前最大的AI模型开源社区和托管平台，被称为「AI界的GitHub」，平台上托管了超过50万个预训练模型。开发者可以直接下载并使用这些模型，无需从零训练，通过统一的API接口（Transformers库）几行代码即可完成调用。这种开源生态极大降低了AI应用的开发门槛。

这套组合让系统能够精确捕捉手、脚以及躯干的实时位置，为后续的动作分析提供数据基础。

功能实现：从岩点检测到攀爬路径可视化

将岩点检测与姿态估计结合后，工具实现了一套完整的攀岩动作追踪逻辑：

• 岩点激活可视化：当攀岩者的手或脚触碰到某个岩点时，系统会高亮显示该岩点被「激活」的状态
• 完成判定：当双手同时触碰到最终岩点时，判定该条路线（route）完成
• 路径记录：通过追踪躯干中点（torso midpoint）的移动轨迹，绘制出整条攀爬路径的可视化图

关于路径记录的技术实现，躯干中点是姿态估计中常用的身体重心近似指标，通常取左右肩关键点和左右髋关键点的几何中心作为计算值。虽然人体真正的质心位置会随姿态变化而移动（大约在脐部位置），但躯干中点作为简化指标已经能够有效反映攀岩者在岩壁上的整体位移趋势。通过逐帧记录这个中点的坐标并连线，就能生成一条可视化的运动轨迹。这条轨迹能直观反映攀岩者是否存在不必要的横向摆动、重心是否稳定贴近岩壁等关键技术要素。

这种设计思路很符合抱石运动的实际规则——抱石路线通常以「双手触顶」作为完成标志。通过记录躯干轨迹，攀岩者可以直观地回看自己在岩壁上的移动路线，分析动作是否高效、路线选择是否合理。

AI辅助运动训练的实际价值

这个项目的价值不仅在于技术本身，更在于它展示了AI辅助运动分析的实际可能性。攀岩是一项对身体协调性、路线规划和力量分配要求极高的运动。对于新手来说，很难客观地评估自己每一次攀爬的动作质量。

作者提到这样的工具「可以帮助攀岩者更好地理解自己的动作」。想象一下，如果能够回放每次攀爬中身体重心的移动轨迹、每个岩点的使用顺序和时机，攀岩者就能发现自己习惯性的动作缺陷，进而针对性地改进。这与专业运动领域早已普及的动作捕捉分析异曲同工——在职业体育中，运动员使用Vicon等光学动作捕捉系统进行训练分析，一套设备动辄数十万美元。而借助开源模型和VLM，个人开发者也能以几乎零硬件成本实现类似功能，所需的只是一部手机摄像头和云端API的调用费用。

值得一提的是，作者也向社区的先行者致敬——他特别感谢了 Daniel Reiff 及其抱石攀岩计算机视觉项目带来的灵感。这也体现了开源社区中知识与灵感相互传递的良性循环。

范式转变：自然语言提示取代模型训练

如果说这个项目有什么值得整个AI领域思考的地方，那就是它折射出的开发范式变迁。

在过去，针对任何一个垂直细分场景（比如「识别蓝色攀岩岩点」）做计算机视觉应用，开发者几乎必须走完「数据采集—标注—训练—部署」的全流程。这条路径不仅需要大量数据和算力，还需要相当的机器学习专业知识。以一个简单的岩点检测模型为例，传统流程可能需要：拍摄数百张不同角度、光照条件下的攀岩壁照片，逐张标注每个岩点的边界框或分割掩码（仅标注环节就可能需要数十小时人工），选择合适的模型架构，配置训练超参数，进行多轮训练和验证，最后部署为推理服务。整个周期以周甚至月计。

而如今，随着视觉大模型能力的成熟，很多长尾场景的识别任务可以直接通过自然语言提示解决。开发者的工作重心从「训练模型」转向了「组合与编排现有能力」——把 VLM 的分割能力、ViTPose+的姿态估计能力、RT-DETR的检测能力像积木一样拼接起来，快速搭建出可用的原型。这种模式与软件工程中「微服务架构」的理念不谋而合：每个AI模型就是一个专注于特定任务的服务，开发者的核心能力在于理解每个模型的特长与局限，并设计合理的数据流和交互逻辑将它们串联起来。

这种转变极大地降低了AI应用的开发门槛。一个业余攀岩爱好者，能在没有构建专门数据集的情况下，做出一个功能完整的动作分析工具，这在几年前几乎是难以想象的。

结语

虽然作者谦虚地表示这只是「第一个demo」，还有很多可以改进的地方，但这个项目已经清晰地展示了现代视觉AI在运动分析领域的实用潜力。它是技术民主化的一个缩影——当强大的计算机视觉模型变得触手可及，创造力和想象力反而成了更稀缺的资源。

对于开发者而言，或许下一个有趣的应用不在于训练出多强的模型，而在于如何巧妙地组合VLM、姿态估计和目标检测等已有的能力，去解决那些真实、具体、甚至有点小众的生活场景问题。