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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”。,对比国内,运动在欧美民众日常生活中的渗透度可能会更高,这一点体现在相对低廉的健身房价格(对比当地平均收入)、更丰富的俱乐部资源、更成熟的运动赛事经济和大众参与氛围等等方面。但也正因为运动已足够普及,Runna 跑出来靠的反而是在做一件传统且更务实的事,让运动变得更简单。,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。,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。
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?,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。,对比国内,运动在欧美民众日常生活中的渗透度可能会更高,这一点体现在相对低廉的健身房价格(对比当地平均收入)、更丰富的俱乐部资源、更成熟的运动赛事经济和大众参与氛围等等方面。但也正因为运动已足够普及,Runna 跑出来靠的反而是在做一件传统且更务实的事,让运动变得更简单。,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。