透過運動可以改善現代都市文明病的因子，AMOS與Strength Master Group合作推出一款透過智慧手錶記錄使用者運動資料並藉由使用者運動量產生的資料，依資料量體的大小給予獎勵，除了可以監測累計整合各種健身專案的資料外，依自行累積的資料，透過人工智慧做分析，並且反饋給使用者更好的健身方案，此外還可以利用獎勵產出的AMOS做發派任務、贊助體育賽事、捐款做公益、購買獨家的智慧運動裝置、戶外用品、賽事預測分析與健身課程等，並可以優先使用AMOS智慧健身房的權利。AMOS透過獎勵經濟互利互惠的方式，讓使用者在健身的同時，還能獲得實質上的收益回饋。
AMOS與合作伙伴推出一款具有偵測健康資料功能的智慧手環並搭載APP運作，透過執行APP不同的任務專案，累積測量運動資料，並給予AMOS作為獎勵來激勵使用者持續運動，透過這套完整的解決方案提供給使用者明確的運動方案，並且自我量化，我們將能透過人工智慧提出運動建議，讓使用者更精準的改善身體素質。
運動社交是以『健身即是養生』的概念為核心概念，藉由社群軟體、媒體等的互動模式讓AMOS持有者做發派任務、開課、交友配對、購買課程、影片消費等相關活動。參與社群的使用者，亦透過團隊任務增益獲取更多的AMOS，此外，透過APP快速配對，讓使用者能在最快時間內，以運動為話題找到同好，達到社群交友互動之目的。同時，可以讓社群使用者組成團體，共同參加品牌贊助商與專案方辦的大型活動透過AMOS賺取獎勵倍數收益。
b .智慧健身房
AMOS將在全世界建立許多的智慧健身房，透過與Strength Master Group的合作，將多年的運動器材開發經驗，用於建置智慧健身房所需的裝置，並匯入AI相關的辨識與大資料分析技術，分析使用者使用健身裝置的習慣，以及運動姿勢的調整與力度的回饋，讓AI教練教你如何正確使用這些運動裝置，避免鍛鍊錯誤所造成身體上的負擔。
AMOS智慧健身房為五個部分所構成，預約訂位、智慧管理、資訊蒐集、智慧環境、數據分析，下圖為各部分的細節介紹。
c .運動智慧分析
傳統的運動器材或載具，可以透過各類的感測器（sensor）收集運動者的健康指數、身體情況及運動資料，但是絕大部分的裝置都無法分析資料。AMOS將大量匯入人工智慧（Artificial Intelligence）及機械學習（Machine Learning），分析各型別運動的資料關係，透過大資料分析平臺，提供符合科學的運動模式，讓運動者能夠有效的增強體能和狀態，並減少受傷的機會。另外，AMOS也將AI系統匯入智慧健身房，讓運動者無需聘請教練，也能透過AI制定出一套有效的訓練方案。
d .眾籌平臺
AMOS開發了一個與運動相關的眾籌平臺，並能夠透過AMOS代幣來做支付。使用者可以透過這個平臺來進行一些眾籌行為，例如：進行運動慈善的捐款、贊助偏鄉運動球員、選手比賽資金眾籌、新型的運動概念商品眾籌、一些大型戶外活動募資，或是能透過代幣來購買一些專業的運動課程。
2.代幣經濟迴圈構架
AMOS的代幣經濟迴圈構架分為以下幾個部分，包括智慧手環的激勵機制計算、任務配對獎勵機制、以及每日獎勵上限，透過一些機制的設計，並配合任務與社群活動，讓整個運動生態系能夠朝向正迴圈發展。
運動獎勵機制
以下是我們根據基本代謝公式來推演並設計我們獨家的激勵獎勵公式：
・每日基礎代謝消耗公式
因代謝速率會因性別、人種與個人體態的不同，所以我們先透過手環蒐集人體基本資料之後，再根據不同身體狀況制定卡路里消耗的獎勵機制
Women：
BMR=655+(9.6 x weight)+(1.8 x height)-(4.7 x age)
Men：
BMR=66+(13.7 x weight)+(5 x height)-(6.8 x age)
BMR:基礎代謝率（卡路里／天）
Weight:體重（公斤）
Height:身高（公分）
Age:年齡
・運動消耗卡路里門坎計算公式（單小時結算）
無運動者：0.05 BMR
配戴者可能正從事以下行為：在桌前工作、坐著、開車。低於此門坎值，視為無運動，故無激勵獎勵。
輕量運動者：0.06 BMR
配戴者可能正從事以下行為：走路、打掃、騎腳踏車介於0.05 BMR - 0.06 BMR門檻值，獲得9個AMOS激勵獎勵。
中量運動者：0.065 BMR
配戴者可能正從事以下行為：疾走、有氧舞蹈、溜冰、網球介於0.06 BMR - 0.065BMR門坎值，獲得15個AMOS激勵獎勵。
重量運動者：0.073 BMR
配戴者可能正從事以下行為：游泳、慢跑、籃球、登山介於0.065 BMR - 0.073BMR門坎值，獲得23個AMOS激勵獎勵。
極重量運動者：0.08 BMR
配戴者可能正從事以下行為：長途馬拉松、泛舟、自由博擊介於0.073 BMR - 0.08BMR門坎值，獲得31個AMOS激勵獎勵。
・為鼓勵大家多多利用運動專案配對釋出任務，在進行團體運動時，有額外公式機制，配對任務獎勵公式如下：
・單日個人之激勵獎勵總量有其上限，鼓勵大家適量運動，超時運動有害身體健康，故單日個人獲得代幣獎勵上限公式為：
・每次釋出任務成功之後，會扣除一定的代幣數量，被扣除的代幣會由系統回收。
此外，上述的個人獲得代幣獎勵上限公式設計，目前是希望根據計劃在時間與空間上的進展，來影響並修正代幣的獎勵額度，⊙∫越高，代表越多人參與運動，也意味者智能健身房普及化，所以相對激勵獎勵取得難度會增加；而κ、ζ表示群眾對於計劃的參與程度，當參與度越高時，則代幣的流通度也越高，市場對代幣的需求也越大，故此時應該提高代幣的產出度。我們希望藉由軟體使用率（運動平臺、手機APP）與硬體普及率（運動手錶、智慧健身房）之間的浮動關係來動態調整激勵獎勵的產出率，以期完善市場的供需平衡。
3.可延伸之應用場景
AMOS不只能用在上面所敘述的應用場景中，未來還會增加更多應用。
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