如今的你，有用AI来制定跑步计划，在用AI 来调整你的跑姿吗？

你没听错，尽管如今各种科技应用在运动中已是十分常见，但让AI来担任跑步私教，让它来为你纠正跑姿，并接管你跑步的方方面面，似乎是一件不那么让人能全盘接受但又终将会到来的一件事。

趁着目前AI 尚未彻底主宰跑道，让我们来聊聊——对于每一位大众跑者来说，AI 能否成为我们的贴身私教？又能否真的能让我们的水平的进步到Next Level？

自chatgpt、deepseek等人工智能面世以来，运动软件厂商们想尽脑汁地只有一件事——就是如何把这玩意弄到软件中去。而此前报告指出，中国已成为可穿戴设备增长最快的市场之一。中国跑步群体的快速增长，使得多家互联网企业和厂商纷纷布局“智能跑步+AI”领域。

相信大家也见到了，几乎任何一个健身/跑步app中都会提前内置一个跑步私教，而其中最有代表性的，应该是头号跑步/骑行软件Strava在去年开启了一项会员新功能：Athlete Intelligence。

在官方的描述中，Athlete Intelligence 能在每次跑完步后不到一秒钟就给出本次跑步的分析：结合配速、心率、天气和路线情况等，对比近30天的运动，分析你目前训练状态，并提供建设速度、耐力或耐力的见解，为未来的活动生成量身定制的建议。

理想很丰满，现实很骨感。尽管在官方的描述中Athlete Intelligence是一个类似于钢铁侠管家贾维斯那样的全能管家，但在实际使用中，它却只能沦为 Siri 那样的“人工智障”，大部分时间只能为用户提供一些隔靴搔痒的心灵鸡汤。

这似乎也是此类App内集成的AI私教的通病，究其原因，是因为其获取的信息量实属有限，实在是难堪大用。为了解决AI的鸡肋处境，不少厂商也想到了利用手机上沦为扫码工具的摄像头作为AI的出鞘利器。

于是，用AI结合影像来解决跑者们的跑姿问题也成了其应用的下一个风口。来自的美国的Ochy，仅需用户用手机录像跑步动作，AI算法就能快速处理并输出个性化跑姿报告。分析指标覆盖步频、着地点、垂直震幅、足部角度、躯干姿态等，帮助跑者改善技术。

上述提到的两款软件无需额外硬件，非常适合个人跑者。但如果非要指出什么缺点的话，就是此类AI分析跑姿的软件对视频质量要求较高，如果你是一个手残党，那么AI的话千万不要全信。

当然有了AI 软件，自然也有厂家会想软硬件结合，做出一套软硬结合的AI智能跑步设备，市面上的智能跑步机已屡见不鲜，就拿Visbody Creator600跑步机举例，真可以说是Next Level级别的跑步设备。

当然其售价也是十分感人，作为一款定位于精英训练场馆、专业运动队与康复中心的智能跑步跑台，价格接近2万美元。说了这么多搭载AI的软硬设备，就很好奇一件事，AI为我们提供的海量数据是否真的这么有用？

相信不少跑者也面临过相同的窘境——乍看之下，AI私教工具已覆盖了跑者训练的全流程：从配速计划到跑姿分析，从力量训练到场地实操的全方面计划。

然而，每当我们训练结束后打开手机查看AI总结的内容，望着五花八门的海量报告，却常常陷入“数据焦虑”。

AI提供的每一条建议，似乎都像是一种警告，逼着我们做出修正，但我们却又不知如何具体行动。而问题的根源在于，跑姿与计划的优化从来都不是一次“滑动”就能完成的。

要改变行动模式，需要大脑与身体之间反复沟通。人体的跑步动作，是核心、髋关节、膝关节、小腿肌群和足部等多个部位同时作用的结果，而这种模式的改变，往往需要数千乃至数万次的重复才能扎根。

AI私教给出的指标只是“诊断”，它往往并不具备“手术”能力。举例来说，AI跑姿分析或许能告诉你“后跟着地过重”，但让你在下一个5公里里自然而然改成“前掌着地”，依旧要靠你在跑场上反复练习才行。

再更进一步说，AI依赖的数据本身也存在诸多偏差。GPS等定位再城市中仍难彻底消除信号遮挡带来的偏差，两只手各带一块手表跑步跑相同的距离最终的数据也可能不一致。而传感器在不同温度、湿度和路况下读数偏差也很大，更别提如果在复杂的户外环境时，对数据的准确度的影响就更大了。

跑者如果完全信赖数据，就容易在没有获得真实技术进步的情况下，不断地用错误方式调整动作，反而走入歧途。换言之，真正的改进源于跑者自身执行的训练，以及自我调整。

那么，我们应如何在AI 时代，让技术成为动力，而非压力？

AI能监测方方面面的数据，但我们首先要知道，这段的跑步训练目标是什么？是想提升自己的有氧能力，还是想在5km跑中取得PB？明确自己的目标既能让AI给你推荐更适合的训练方案，也可以让你规避那些不必要的数据。

而清晰了自己的目标之后，就要确定自己的能力水平所需要用到的数据。对于刚养成跑步习惯的初学者而言，最需要的是心率和配速这两项基础指标。而更进阶的跑者则可以逐步引入跑姿指标（如步频、地面接触时间）等。

而前面说了，AI可以为跑者提供海量数据，但真正懂得“如何改”的，还得是有经验的教练或跑友。不妨可以选择加入跑团，有别人带着一起练，或许会进步更加轻松。

最后要建立训练周期的概念，先跑，再看，再练，再看。设定合理的节奏，比如基础训练期，每两周查看一次跑姿数据，并据此调整力量和核心训练内容。如此既能减少跑步时“看表”带来的分心，也能在复盘时把注意力集中在关键改进点。

当AI与跑步深度融合，跑步生态在未来也会发生深刻改变。如今技术发展的突飞猛进，让人足以去畅想未来的AI与跑步会如何进化。也许会出现更智能的AI眼镜，可以将实时跑步数据叠加在视野中，让跑者时刻拥有“虚拟教练”的陪伴。

而目前对于普通跑者来说，AI从基础的配速数据，到监测跑姿，为每一位跑者都提供了足够清晰的发展路径。或许AI技术的魅力，不是去让一切走向极致，而在能让让每个人都能在自己的节奏中发现进步的乐趣。

毕竟，进步的成就感才是最能给予我们每一个人快乐的。让AI 告诉你问题在哪里，而你可以去找属于你的那个“为什么”。

而至于跑者们更在意的陪伴和情绪价值，既然当下机器人已不是罕见之物，马拉松赛场上也曾出现，那么未来可以以固定配速陪跑送补给的机器人，没准儿也会应用到各位跑者的生活、甚至是赛场之中，无非就是你在补给站吃能量胶，它在换电池罢了。