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省心即价值,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。,5月26日消息,据博主爆料,小米18系列将在今年9月份正式发布,这会是安卓阵营当下配置最强悍的高端旗舰产品。,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。,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。
Fitbod应用商店海报|图源:点点数据,5月26日消息,据博主爆料,小米18系列将在今年9月份正式发布,这会是安卓阵营当下配置最强悍的高端旗舰产品。,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”。
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。,这也是很多外部观察容易忽略的一点。Runna 实现了跑步训练计划个性化、动态调整、设备联动,但对大量普通用户来说,更直接的吸引力其实是省心。
省心即价值,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。,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。