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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”。,Fitbod用户评论|图源:Reddit,几天前的一场线下 AI 活动上，我们听到了一个很典型、也很有诱惑力的创业想法。,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。

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。,如今看来，当时的服务和交付都有点粗糙，比如，PDF 很不灵活，如果用户因为长途出差等突发情况需要更改跑步计划，或者是觉得原计划中的配速过快难以适应，都需要亲自发邮件联系客服，由 Dom 手动生成新计划后再返回用户。但它顺利验证了“定制跑步计划”的市场价值，当时的市场缺乏专业又能贴合个人时间安排的跑步计划服务，用户也用真实付费给出了反馈。,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。,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。

写在最后,AI，让运动变得更easy了?

Dom 和 Ben 两人花了9个月时间打磨能自动生成跑步计划的引擎，并将它包装为一个名为“The Run Buddy”的网站服务，在2021年正式上线。用户输入跑步目标（5km、半马或者全马）、跑步能力、可用训练时间以及希望进行长距离跑训练的时间等等信息，并支付20英镑-80英镑不等的价格之后(Dom 说这个价格大概只有 Ben 作为跑步教练对外定价的1/5)，一份定制化的训练计划 PDF 在15分钟内会发到用户邮箱。这个阶段，他们卖出了1000多份跑步计划，让这个创业两人组信心大增。,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。,这个起点很重要，因为它意味着 Runna 最早的参照对象，不是“一个真实在场的教练”，而是真人跑步教练里可以远程交付的一部分能力，围绕用户目标制定训练计划，并根据用户的时间表和执行情况不断调整。,如今用户进入 App 后，可以先选择目标，比如更快的5Km、第一次半马或全马，再输入自己的当前水平、每周可训练天数以及日程安排，系统会生成一套个性化训练计划。之后，这些训练内容还可以同步到 Apple Watch、Garmin 等设备上，用户在跑步过程中可获得实时语音指导，训练结束后，系统再根据完成情况、历史进展和日程变化，对后续计划做动态调整。除了跑步本身，Runna 还把力量训练、灵活性训练等内容一起纳入训练体系。Runna 早已不是一个计划生成器，而是一个围绕跑者目标运转的动态训练系统。