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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”。,一场从PDF起步的创业,Runna App|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。

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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。,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。,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。,Runna App|图源:点点数据

总而言之，一个听起来很美好的“AI 滑雪教练”服务，落到真实雪场上往往没有那么优雅。,这次小米拿到了2nm旗舰芯片的首发卡位，同时把全生态AI交互、特色背屏两大独家优势全部整合到小米18系列上，产品竞争力直接拉满。,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。,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。