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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。,如果说政策是“一人公司”的土壤,那么AI技术的成熟与普及,就是催生OPC的种子。2025-2026年,生成式AI、大模型、AI智能体、AIGC工具链的爆发式迭代,彻底重构了创业的生产方式,让“一个人干一个团队的活”成为现实。,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。,Runna App|图源:点点数据,一个必须认清的现实是,于企业和开发者而言,Token的“低价战争”已经结束了。
某种程度上说,Runna 是把真人教练的决策反馈做成了系统,这可能也是早期 Ben 的指导会让 Dom 觉得惊艳的部分,除了知道每天应该进行什么训练,教练还会根据训练表现来调整后续训练计划。比起代替“教练的眼睛”, Runna 在做的似乎更接近放大“教练的大脑”,而在跑步训练这个场景中,实现用户的“无脑跟练”可能也是更接近用户付费价值的一部分。,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。,省心即价值,B 是 Behavior,行为决策。物理 AI 不能停留在识别层面,关键是要能完成任务。公司开发的Behavision 空间智能大模型已完成国家网信办生成式人工智能服务备案。我们通过大模型和行为引擎,强化系统对复杂任务的拆解、推理和规划能力。比如从“整理桌面”这样一个指令出发,系统要能够识别物体、判断位置、规划顺序、生成动作,并根据执行结果进行调整。,市面上也有大量现成的跑步训练计划,按理说用户只需要将计划插入日程表中,再根据状态调整配速和节奏,但问题是,这种规划需要时间、精力和持续投入。对于工作、生活节奏本来就很快的人来说,Runna 真正做到了像教练一样,让用户打开就能练。
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。,如果说智能手机时代需要操作系统和应用生态,那么物理AI时代也需要连接数据、模型、行为和本体的平台型基础设施。,📊 该技能依托高德时空数据与行业知识,实现商业选址的智能化决策。