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现场有位滑雪教练聊到，他曾意识到传统的滑雪教学是高客单价的定制化服务，于是想到去做一款 AI 滑雪教学产品，提供平价又规模化的滑雪教学服务。这个 idea 刚被抛出来时，在场所有人的反应都很积极，因为用 AI 软件服务去改造一个高客单价、用户需求明确的传统赛道，几乎是今天最标准的创业故事之一。,按创始人 Dom Maskell 后来的回顾，这一灵感来源于他在疫情期间想要提升自己的跑步成绩，当时他发现市面上的跑步 App 都很僵化，无法根据个人日程灵活调整训练安排，比如 Dom 只能在周二、周四和周六训练，并且希望在周六进行长距离跑。于是他求助了当时在做私人跑步教练的大学好友 Ben，后者就每周通过 Google 文档为他量身定制训练计划，在 Ben 的专项指导下，Dom 的进步很快，不仅刷新了5km 跑步成绩并且成功挑战了个人首次马拉松。于是他开始想到不是每个人都能请得到 Ben 这种顶尖教练，那有没有可能把它产品化?
某种程度上说，Runna 是把真人教练的决策反馈做成了系统，这可能也是早期 Ben 的指导会让 Dom 觉得惊艳的部分，除了知道每天应该进行什么训练，教练还会根据训练表现来调整后续训练计划。比起代替“教练的眼睛”， Runna 在做的似乎更接近放大“教练的大脑”，而在跑步训练这个场景中，实现用户的“无脑跟练”可能也是更接近用户付费价值的一部分。,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。,今天的 Runna App 看上去和当初那份 PDF 很不一样，但是在核心的交付价值上又是高度一致的，它始终希望提供的是一套专业、定制化，同时让计划适应个人日程、体能，而非反过来让人去适应计划的跑步训练规划服务。
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。,这也是很多外部观察容易忽略的一点。Runna 实现了跑步训练计划个性化、动态调整、设备联动，但对大量普通用户来说，更直接的吸引力其实是省心。,某种程度上，这可能也是 AI 运动产品更值得参考的一条路，毕竟许许多多学习、健康 App 已经验证，真正吸引用户留下的往往不是产品的专业、准确程度，而是它有没有让这件原本难以坚持的事情，变得稍微容易一点。,Gentler Streak应用商店海报|图源:点点数据,早在小米17 Pro系列发布之后，小米集团总裁卢伟冰就曾明确公开表示，下一代数字旗舰会继续深耕背屏设计，还会持续加大相关领域的研发投入，最终目标是让背屏从附加装饰升级为日常高频使用的实用交互入口。
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。,现场有位滑雪教练聊到，他曾意识到传统的滑雪教学是高客单价的定制化服务，于是想到去做一款 AI 滑雪教学产品，提供平价又规模化的滑雪教学服务。这个 idea 刚被抛出来时，在场所有人的反应都很积极，因为用 AI 软件服务去改造一个高客单价、用户需求明确的传统赛道，几乎是今天最标准的创业故事之一。,Gentler Streak应用商店海报|图源:点点数据
