示,拳速比纯军体拳直拳快 19%,且出拳角度压低了 12 度,更难被对手预判。
演练结束时,桌上的矿泉水瓶被拳风带倒,瓶身滚动的轨迹,恰好印证了动作发力的直线性。
此刻,林凡终于清晰地意识到,自己体内藏着一套堪比顶级 AI 的 “武学算法”。
这套算法的运行逻辑,远超普通的 “学习能力”,而是对 “动作规则” 的深度解析 —— 只要他亲眼观察过的搏击、格斗甚至舞蹈动作,算法便会在 0.5 秒内自动启动三步流程:
高速扫描与拆解:
相当于 1000 帧 / 秒的高速摄像机与生物力学分析仪的结合。
比如观察泰拳扫踢时,算法会瞬间捕捉到 “蹬地(股四头肌收缩 0.02 秒)→转髋(臀大肌发力 0.03 秒)→摆腿(腓肠肌协同 0.01 秒)” 的完整肌肉链,
甚至能拆解出扫踢时膝关节的转动角度(135 度为最佳发力点)、呼吸与动作的配合节奏(踢腿时呼气量需达到肺活量的 40%)。
这种拆解精度,远超运动生物力学实验室的常规分析(通常需 2 小时才能完成一个动作的完整拆解)。
精髓提取与建模:
会自动剔除动作中的 “冗余部分”。
比如看到拳击手的假动作时,算法会忽略掉手臂的多余摆动,只提取 “后手直拳的核心发力链”;
观察街舞 Breaking 时,会剥离表演性的停顿,保留 “力量与平衡的协同逻辑”。提取后,算法会在脑海中建立物理模型 ——
用杠杆原理计算动作的力臂长度(比如直拳的力臂从肩到拳面,优化后可增加 10%),用能量守恒定律分析蓄力与发力的转换效率,最终形成一个 “去繁就简” 的精准模型。
个性化优化与融合:
会结合林凡的身体数据(身高 182cm,臂展 185cm,比普通人长 3cm;肌纤维中快肌纤维占比 62%,擅长爆发力动作)和已掌握的技能库(军体拳、基础格斗术)进行调整。
比如优化太极时,会利用他臂展长的优势,将 “揽雀尾” 的动作幅度扩大 15%,提升防守范围;
融合军体拳与太极时,会借助快肌纤维的爆发力,强化直拳的穿透性。更突破的是,算法能打破流派壁垒 ——
比如他后来观察咏春 “黐手” 后,竟能将其 “
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