多模态数据采集与建模：构建涵盖用户生理信号（如心率、呼吸）、运动数据（如步频、速度）与生活作息的多模态数据体系，并开展数据清洗、特征提取与标准化处理，支撑模型训练
领域大模型设计与训练：基于运动健康领域知识，设计融合序列建模与语义理解能力的预训练大模型，支持个性化健康状态建模与意图识别
健康状态分析与趋势预测：构建面向个体的健康评估与发展趋势预测算法，实现对当前生理状态的精准分析及中短期风险预警
智能建议生成机制：结合模型输出结果与领域知识库，构建多维度个性化运动健康建议生成机制，覆盖运动计划、生活方式调优等方面
系统集成与效果验证：完成运动健康助手系统原型集成，开展多轮真实用户验证与效果评估，验证模型在实用性、准确性和用户可理解性方面的有效性