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“近距离发力”技巧与泰拳膝击融合,让膝击在距离对手30cm时仍能爆发最大威力,形成独属于他的“近距膝击法”。
整个过程完全自动化,不需要林凡主动思考。
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