无穿戴动捕是从设备束缚到自然捕捉的跨越，传统的动作捕捉技术（如光学式、惯性式）依赖穿戴式传感器或粘贴标记点，不仅操作繁琐、成本高昂，更易干扰人体自然动作，导致数据失真。随着计算机视觉与AI算法的突破，无穿戴动捕技术应运而生。

通过多摄像头阵列与深度学习模型，无需任何物理设备即可实时捕捉人体动作，精准还原骨骼关键点、手指微动作及面部表情。这一技术彻底打破“设备绑架动作”的行业困局，为体育科学、医疗康复等领域的姿态分析与训练带来颠覆性变革。

核心应用场景：从科学分析到精准训练的全链路赋能

（一）体育科学领域：在竞技体育与大众健身场景中，无穿戴动捕技术实现了“无干扰数据采集—精准分析—靶向训练”的闭环。例如实时捕捉在无干扰状态下短跑运动员的起跑姿势、乒乓球运动员的击球动作等，建立运动员专属动作数据库，为教练员制定个性化训练方案提供坚实的数据支撑。

（二）医疗康复领域：

• 康复进程可视化：通过无穿戴动作捕捉技术，实时记录患者关节活动度、步态数据，生成动态康复曲线，帮助医生及时调整康复器械阻力及调整康复计划。

• 医护操作规范化：对止血、包扎等医疗操作进行动作捕捉，建立标准化操作数据库。通过无穿戴动捕结合图像识别训练网络，实时识别医护人员的动作，包括操作流程，先后顺序等，帮助新人医护快速掌握规范流程，同时建立AI考核系统，避免人力紧缺、注意力不足等问题，赋能标准化的医护人员培养。

广州虚拟动力的偃动坊无穿戴动作捕捉系统通过多个摄像头对人体进行360°采集，支持身体、表情、手指一体式捕捉，支持双人动捕，可分别捕捉人体姿态，用于动作姿态识别与规范化训练，支持大空间虚拟交互应用定制开发。

无穿戴动捕技术以“零束缚”为核心理念，让人体姿态成为可量化、可分析、可优化的数据资产。随着算法精度的提升与硬件成本的下降，这一技术终将像摄像头一样普及，让“数字孪生式”的姿态分析与智能训练成为日常生活的一部分。