5000+
教链与食探累计内测用户
Company Positioning
不是两个孤立的 App，而是一套理解人体行为的系统
智健启能正在构建下一代 AI 人体健康感知系统。我们先用教链和食探进入高频、可验证的运动与饮食场景，再通过可穿戴硬件获得连续的真实世界信号。
应用入口：教链理解训练表现与教练交付，食探理解饮食行为与营养反馈。
感知入口：探索小型化 AI 运动感知组件，连续记录动作、训练与身体信号。
智能层：连接“行为—状态—结果”的长期反馈，形成会随用户变化而更新的个人健康模型。
10万+
创始人内容影响力与冷启动渠道
2 + 1
两个应用入口，一条硬件感知路线
Application Layer
两个真实产品，进入两类高频健康行为
教链和食探不是终点，而是人体行为感知系统的两个应用入口。它们先解决今天的训练与饮食问题，也持续沉淀未来健康智能所需的真实反馈。
3500+ 内测用户
运动智能 · CoachLink
教链
面向训练者、教练与工作室的 AI 运动训练系统。围绕计划、记录、动作分析和教练管理建立闭环，让训练过程可理解、可反馈、可持续优化。
- 训练计划、执行记录与周期进度
- 动作视频分析与人体姿态估计验证
- 教练管理、学员协作与交付工具
网页与小程序均已可用，累计获得 3500+ 内测用户，正在成为运动行为理解的第一入口。
打开教链2000+ 内测用户
饮食智能 · FoodLink
食探
面向个人与组织的 AI 饮食管理系统。通过食物识别、营养分析和个性化建议，低摩擦地理解每一餐，并将饮食行为与长期健康目标连接起来。
- 中式饮食识别、分量估算与营养分析
- 个人目标、健康档案与持续反馈
- 记录、分析、社区与组织健康场景
官网与小程序均已上线，累计获得 2000+ 内测用户，并持续积累真实饮食图片与纠错反馈。
访问食探官网Perception System
健康管理的下一步：从主动记录走向持续理解
过去的健康应用等用户填写数据；我们希望让 AI 在真实世界中感知行为、理解状态，并给出下一步可以执行的决策。
01 · 记录
教链与食探先承接训练、饮食和主观反馈，建立可验证的行为数据入口。
02 · 感知
第一视角视觉、人体姿态估计与多模态传感器，降低记录成本并捕捉真实行为。
03 · 理解
把运动、饮食、身体状态和环境上下文连接成“行为—状态—结果”的长期模型。
04 · 决策
不只展示数据，而是根据个人目标给出下一餐、下一次训练和下一步调整建议。
Technology Roadmap
从应用入口，到可穿戴感知，再到人体行为智能平台
这不是在两个 App 之外硬加一个设备，而是一条逐层验证的路线：先验证场景与用户，再降低感知摩擦，最后形成跨场景的长期人体行为模型。
Hardware concept · In validation
小型 AI 运动感知组件可夹持在训练服或器械上，作为动作与训练理解的感知入口；传感方案与场景仍在持续验证。
01
第一阶段 · 应用验证
教链服务运动智能，食探服务饮食智能，完成真实用户、数据与反馈闭环。
02
第二阶段 · 硬件感知
探索可夹持的 AI 运动感知组件，以视觉、姿态与多传感器融合持续理解训练行为。
03
第三阶段 · 行为智能
把运动、饮食、康复等数据连接为个人健康智能模型，并向更多人体理解场景延伸。
Product Evidence
先用真实产品验证，再扩展感知边界
以下均为教链与食探已经存在的真实页面。应用层先解决用户今天的问题，也让技术路线建立在真实使用与反馈之上。
Founder And Team
AI、生命科学与高水平运动实践交叉的团队基因
IntelliFit 的起点不是抽象的健康概念，而是创始人长期的 AI 与生命科学研究、高水平力量训练实践、内容影响力，以及和真实用户一起打磨产品的能力。
先用应用验证真实需求，再扩展硬件感知。
先积累行为—状态—结果反馈，再构建个人模型。
先让建议可执行，再让系统持续理解用户。
Founder / AI & Product
马健文
北京大学前沿交叉学科研究院博士生，本科毕业于南京航空航天大学长空创新班自动化专业。长期关注 AI for Science 与多模态智能，同时具备深度健身训练实践与强执行力，在训练方法、身体管理和真实用户需求判断上有很强的一线经验，也持续进行内容输出和产品实践。
个人网站Web 全栈与 Agent 开发支持
黄哲龙（锦恢）
平时叫我锦恢。个人名片：https://kirigaya.cn/about。常在知乎写技术博文：https://www.zhihu.com/people/can-meng-zhong-de-che-xian。OpenMCP 与 slidev-ai（获阿里巴巴最佳应用奖）作者。负责提供项目的 Web 全栈开发，以及前沿 Agent 能力的开发与迭代支持；兴趣是健身、咖啡、骑行和写代码。
个人网站后端与基础架构 / 性能优化
PeaceSheep
PeaceSheep 关注可靠的后端系统与 AI 基础设施，主攻后端部署、云原生基础架构、系统性能优化和稳定性建设。具备 Go、Kubernetes、可观测性和高并发服务实践，持续保障产品底层能力的可用性与执行效率。
个人网站Careers
北京线下招募早期核心成员
我们正在推进 AI + 运动健康方向的早期创业项目，已有真实产品、真实用户、少量营收和正在推进的 ToB 合作机会。现在最缺的不是想法，而是真正能把事情负责起来、闭环交付的人。
北京线下深度参与非常重要。产品迭代、用户反馈、内容实验和商业化推进都需要高频沟通，也需要真正能负责一条线、持续把事情往前推的人。
AI 感知与技术产品方向
参与教链与食探迭代，并推进运动视频理解、人体姿态估计、多模态传感器融合、可穿戴硬件验证及 ToB 场景交付。
计算机视觉、多模态、前端、全栈或硬件开发经验
能从真实场景拆问题并独立形成 Demo
有 GitHub、论文、竞赛、硬件或上线作品优先
创始人 IP 增长与商业化方向
一起把个人 IP、内容增长、产品转化、私域、咨询、训练营、直播和商务合作串成商业闭环，而不是只做剪辑和发布。
规划抖音 / 小红书 / B站内容与复盘
设计 IP 变现路径和转化链路
做得好可按具体商业化项目谈分成
我们最看重
责任心第一 学习能力强 细节意识好 能稳定投入 遇到问题及时同步 做完之后自己检查
优先考虑
人在北京，能线下参与
大四、研二研三、课程基本结束的研究生 / 博士生
有真实项目、作品、账号、Demo 或 GitHub
对 AI、运动健康、个人 IP、商业化或早期创业感兴趣
合作方式
前期会有 3-7 天项目制试训，双方互相评估。线下高投入可按实习薪资结算；线上或低频参与更适合按实际工作量、项目交付和结果结算。合作顺利后可进入长期实习、核心成员考核，特别优秀者未来也有机会成为合伙人候选。
如何投递
请优先发送简历、项目经历、作品、账号、Demo 或 GitHub 到个人邮箱；也可以直接添加工作微信沟通。朋友推荐靠谱的人也非常欢迎。
Collaboration
一起推进 AI 对真实人体行为的理解
我们面向教练与运动机构、企业与高校健康场景、计算机视觉与可穿戴技术伙伴开放合作，也欢迎愿意一起把系统做出来的早期成员。
运动与教练
训练计划、动作分析、教练交付、工作室与高校体育场景。
企业与高校
员工健康、校园健康、真实场景试点与联合产品验证。
技术与硬件
视觉理解、3D 姿态估计、多模态传感器与可穿戴硬件。
个人邮箱
公司邮箱
工作微信
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