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写在最后,AI 运动教练常见的一大惯性思考是将教练价值理解成“看动作,纠动作”,仿佛真人教练最重要的能力是用眼睛看动作是否标准,于是 AI 也应该长出一双“眼睛”,通过摄像头、姿势识别和动作分析,但实现难度很大。相比之下,Runna 切入的并不是“即时动作纠错”,而是训练规划。后者看起来不那么酷炫,但它是一种更长期的、对训练过程的持续把控,更接近教练服务里的“战略大脑”。
AI,让运动变得更easy了?,Fitbod,一款月入超200万美元的 AI 健身 App。它解决的不是“怎么做一个标准的深蹲”,而是更前面的问题,今天进了健身房,到底该练什么。很多人放弃健身,并不是因为不会动作,而是因为站在器械区那一刻就已经开始决策疲劳,今天该练哪了?要做哪几个动作?多大重量?几组?Fitbod 不去强调动作教学,而是根据用户的训练记录、恢复状态以及录入可用器械历史直接生成一份当日训练计划。对于用户来说,AI 价值并不在于纠正,而是高效地节约注意力。
Gentler Streak应用商店海报|图源:点点数据,回到文章一开头的问题,为什么是 Runna?我们认为是这个团队最终找到了用户愿意持续付费的那部分价值。它抓住了教练更值钱、也更适合被规模化交付的一面,能够规划、调整、陪伴和反馈,最终帮用户省下时间、精力和决策负担。,也正因如此,当我们看到一款名叫 Runna 的跑步训练 App 在短短4年时间内做到500万美元月内购收入,并在去年被全球最大健身社区 Strava 收购时,会格外感兴趣。同样是把“运动教练经验做成产品”,多数项目停留在了 Demo 阶段,为什么是 Runna 率先跑了出来?
对比上代小米17系列,小米18系列有两大非常明确的核心升级点,一是机身新增一枚独立的AI专属按键,二是全球首发搭载高通骁龙8E6系列旗舰平台。,但再往下聊,问题也就一个一个冒出来了。AI 滑雪教学的主流思路是靠视频识别动作,但如何获取高质量的视频就是一大问题。用户自己录,拍摄角度和镜头畸变都会影响判断;他人跟拍的成本又太高。到了识别阶段,厚重的雪服、头盔和护具又会把人体的关节点位遮得七七八八。更要命的是,滑雪还是一个典型的季节性运动,一年只能做几个月的生意。
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