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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。,屏幕方面，小米18 Pro系列将延续上一代备受好评的妙享背屏设计，还会进一步优化背屏的显示效果和交互逻辑，整机的独有辨识度相比其他同档旗舰高出不少。,今天的 Runna App 看上去和当初那份 PDF 很不一样，但是在核心的交付价值上又是高度一致的，它始终希望提供的是一套专业、定制化，同时让计划适应个人日程、体能，而非反过来让人去适应计划的跑步训练规划服务。,借着过去几年马拉松赛事风靡全球的热潮，Runna 也一路成长为跑步训练赛道的头部玩家。在被 Strava 正式收购之前，它已经筹集了超过800万英镑的融资。一直以来 Runna 的订阅价格都是相对昂贵的一档，达到了19.99美元/月，但从营收情况上看用户已充分认可其价值。

再比如获得2024年苹果设计大奖的 Gentler Streak，它提供了另外一种减法。大多数运动 App 都在强调打卡和目标达成，用户一旦状态不好没能完成，就很容易陷入挫败感，最后彻底中断。但 Gentler Streak 就如同它的名字一样，逻辑恰好相反，它关注的是你的心率、疲劳和恢复状态，当你太累、状态不好时，它会主动建议你休息，或者只做一次轻度活动，降低因为达不到标准而退出的概率。Gentler Streak 让运动变简单的方式是帮用户做心理减负。,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”。,Fitbod应用商店海报|图源:点点数据

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。,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?

Fitbod用户评论|图源:Reddit,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。,也正因如此，当我们看到一款名叫 Runna 的跑步训练 App 在短短4年时间内做到500万美元月内购收入，并在去年被全球最大健身社区 Strava 收购时，会格外感兴趣。同样是把“运动教练经验做成产品”，多数项目停留在了 Demo 阶段，为什么是 Runna 率先跑了出来?,几天前的一场线下 AI 活动上，我们听到了一个很典型、也很有诱惑力的创业想法。