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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?,再比如获得2024年苹果设计大奖的 Gentler Streak，它提供了另外一种减法。大多数运动 App 都在强调打卡和目标达成，用户一旦状态不好没能完成，就很容易陷入挫败感，最后彻底中断。但 Gentler Streak 就如同它的名字一样，逻辑恰好相反，它关注的是你的心率、疲劳和恢复状态，当你太累、状态不好时，它会主动建议你休息，或者只做一次轻度活动，降低因为达不到标准而退出的概率。Gentler Streak 让运动变简单的方式是帮用户做心理减负。,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”。

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。,文章介绍了OpenAI未正式官宣的新旗舰大模型GPT-5.6，其具有150万token的超长上下文窗口和强大的前端生成能力，可能在6月发布，并引发行业竞争。,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。

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?,小米18系列配备的这枚独立AI按键，功能覆盖范围远不止一键启动系统AI能力，还打通了小米全生态的控制链路，能实现对小米智能家居、小米汽车等全品类智能设备的深度联动控制，很多高频操作不用点开APP就能快速完成。