第七分钟项目！决战十水三辅助（脚本）竟然有辅助技巧（哔哩哔哩）
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图片来源:小红书,全球范围内，英伟达、Google DeepMind、Figure、Physical Intelligence 等科技企业都在推动 AI 从“语言模型”向“视觉—语言—动作模型”演进。国内政策层面，“人工智能+”行动、“人工智能+制造”专项行动、人形机器人与具身智能标准体系等密集出台，也标志着 AI 正从模型竞赛进入产业落地、场景应用和物理执行的新阶段。,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。

第一是高质量数据不足。机器人不能只靠互联网文本训练，它需要真实场景里的动作数据、交互数据、失败数据和反馈数据。但目前这些数据分散、标准不一、标注成本高，制约了模型训练。,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?

Token时代，真的来了。,运动本身已经足够反人性了，如果 AI 教练最终需要你支起三脚架、上传视频，再忍受不断纠错带来的挫败感似乎并不太符合逻辑。Runna 的成功经验是，要节约用户的“心智开销”，这其实也是不少运动产品在探索的方向。

🏆 影眸科技凭借原创技术获得SIGGRAPH2025最佳论文奖，印证其技术实力。,但故事的另一面呢?热潮背后，争议如影随形，第一批OPC创业者的悄然退场，也让不少人对这场热潮开始有所观望。,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。