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田文博介绍，以100米短跑为例，通过综合对比用户和冠军模型的支撑时间、腾空时间、四肢各个关节的夹角之间的差别，“AI随身教练”就可以判断出用户存在的训练问题，例如是脚踝力量差、后群力量差还是臂摆不够，进一步给出针对性训练建议。

　　　　因此未来要想应对这种局面，除了继续寻求新的数据来源（包括更偏僻的语料、专业领域的数据），还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略，提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说，困境不单纯是“数量不够”，更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战，应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。