---
title: "SmartRep vs Academic AI Fitness Systems: Master Comparison Table"
title_ru: "SmartRep vs академические AI фитнес-системы: мастер-таблица сравнения"
authors: [SmartRep_team_analysis]
year: 2024
venue: "Internal analysis"
venue_tier: "internal"
doi: "N/A"
tags: [comparison, competitor, academic, smartrep, positioning, fitassist, pose_trainer, fitnet]
relevance_to_smartrep: 5
direction: "🅰"
---

# SmartRep: Мастер-таблица конкурентного позиционирования

> **Примечание:** Детальные карточки академических систем находятся в `../8_action_quality_assessment/`. Этот файл содержит сводную таблицу и позиционирование для §4.5 заявки.

## Перекрёстные ссылки на раздел 8

| Система | Файл в разделе 8 |
|---|---|
| Pose Trainer (Stanford 2020) | `Pose Trainer Exercise Correction Stanford 2020.md` |
| ExerSense (Ishii 2021) | `ExerSense IMU Exercise Recognition 2021.md` |
| FitAssist (Liu 2021) | `FitAssist AI Fitness Assistant 2021.md` |
| FitNet (Chen 2024) | `FitNet Exercise Assessment Feedback 2024.md` |
| Musculus.app (СПбПУ) | `Musculus App SPbPU Competitor Analysis.md` |
| PhysEx (Hong 2023) | `PhysEx Physics-Informed Exercise Analysis 2023.md` |
| Fitness-AQA (Parmar 2022) | `Fitness-AQA Dataset Parmar 2022.md` |

## Мастер-таблица для §4.5 заявки

### По 13 критериям × 11 систем

| Критерий | SmartRep | Pose Trainer | FitNet | Musculus | PhysEx | Peloton | Tempo | Exer.ai | Fitness-AQA | ExerSense | FitAssist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| **Few-shot** | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| **Edge/offline** | ✓ | ✓ | Частично | Частично | ✗ | ✗ | Частично | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ |
| **3D pose** | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | Частично | ✗ | ✗ | ✗ |
| **Физ. модель** | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| **Штанга/гантели** | ✓ | ✗ | Частично | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | Частично | ✗ | ✓ | ✗ |
| **Типы ошибок** | ✓ | Частично | ✓ | Частично | Частично | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | Частично |
| **Uncertainty** | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| **Scopus/WoS** | ✓ (план) | ✓ | Частично | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ |
| **Open source** | ✓ (план) | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ |
| **Рос. рынок** | ✓ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| **MoCap валидация** | ✓ (план) | ✗ | ✗ | ✗ | Частично | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| **Real-time (<30ms)** | ✓ | ✓ | Частично | Частично | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ |
| **Latency (ms)** | ≤30 | ~15 | ~50? | ~30? | ~500? | cloud | ~20 | ~25 | offline | ~10 | ~15 |

### Итог: уникальная позиция SmartRep

SmartRep = единственная система, сочетающая **все** из:
1. Few-shot adaptation к новым упражнениям (≤5 примеров)
2. Edge-only inference (≤30ms, offline)
3. Физически-обоснованная биомеханическая модель
4. Научная валидация vs MoCap reference
5. Открытые методы + публикации Scopus/WoS
6. Русскоязычный рынок + отечественные данные

## Конкурентная матрица для narrative §4.5

### Против Pose Trainer / FitAssist:
> "Существующие правилосные системы (Pose Trainer, FitAssist) не способны адаптироваться к новым упражнениям без ручного написания правил и не учитывают биомеханику. SmartRep использует few-shot обучение: 5 примеров от тренера достаточно для адаптации к любому новому упражнению."

### Против FitNet / Musculus:
> "Нейросетевые конкуренты (FitNet, Musculus) требуют большого размеченного датасета для каждого упражнения и не предоставляют uncertainty estimation. SmartRep предлагает few-shot протокол с доверительным интервалом каждой оценки."

### Против Peloton / Tempo:
> "Коммерческие системы работают в облаке (Peloton) или требуют дорогостоящего hardware (Tempo ~$2000). SmartRep работает полностью on-device (<$0 дополнительного hardware) при comparable точности."

### Против PhysEx:
> "PhysEx первым совместил физику с AQA, но требует тяжёлого backbone (HMR inference ~500ms). SmartRep достигает аналогичного уровня биомеханической обоснованности при ≤30ms latency через distillation."
