透過對人體骨骼關鍵點的資訊進行人體動作識別分析是比較有廣泛的應用場景的，而這些場景中最值得關注的就是人機互動。在人工智慧的領域中，人體動作識別很有前景的潛在應用之一是人機互動。在人工智慧領域中，摒棄了鍵盤和滑鼠的人機互動方式，之所以摒棄掉是因為人工智慧可以實現實時的識別人體動作並進行分析，從而做到資訊的互動。
巨萌視覺引擎中的人體動作分析實際就是把人體語言作為一種資訊進行輸出。人體語言包含手勢語言、面部表情語言、頭部語言等，因此把人體語言進行識別和理解後完成資訊的輸出是很重要的。透過對動作的排列研究跟蹤分析關鍵點所在的關節的活動情況，可以建立出人體的動作模型，在體育運動中就是可以實現對人體動作的行為機制進行了解，透過調整及其他的方案可以提高人體的動作效能。
在體育運動中，如滑雪、跳水、田徑、游泳、跳高等均可以實現動作分析。巨萌視覺引擎動作分析可以實現透過對運動員運動的動作過程建立動作模型，透過對模型的分析調整運動的動作姿態、角度、速度等進行改進，進而提高運動做的綜合實力。
對於體育競技中，如2022年冬奧會過程中，可以把比賽過程的影片進行自動分析、判斷，進而得出結論本次比較過程是否出現犯規、本次比賽的排名等進行比賽評註、賽況分析。對於常規的體育影片，透過動作的自動分析和判斷，可以為運動者的運動姿態動作進行分析，提供更為科學更為直接的輔助分析。延伸來看，在醫學應用中也可以透過對病人的行走方式和關鍵點的變化來判斷病人是否受傷或者出現畸形，從而為醫學治療提供參考資料。
除此之外，巨萌視覺引擎小編認為：目前影片內容檢索方面的應用也被很多人所青睞。比如我們在檢索文字內容的時候對於關鍵詞的檢索特別容易，只需要確認關鍵詞即可。而對於影片的檢索關鍵點識別、行為分析可以快速的檢索影片內容。主要方式就是透過對影片中的動作資訊進行分析識別，進而對影片的內容做出批註，使用者就可以在影片庫中快速找到感興趣的片段，進而實現對影片資料的管理和查詢。
