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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。,文章介绍了OpenAI未正式官宣的新旗舰大模型GPT-5.6，其具有150万token的超长上下文窗口和强大的前端生成能力，可能在6月发布，并引发行业竞争。,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”。,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。,Fitbod用户评论|图源:Reddit
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”。,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?,类似的思路的产品在小红书上能找到不少，AI 网球教练、AI 羽毛球教练，甚至更多细分运动项目都有人尝试，Vibe Coding 的时代人人可以在几天之内手搓产品原型并进行市场测试，但多数产品距离 PMF 依旧遥远。
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。,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”。
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?,总而言之，一个听起来很美好的“AI 滑雪教练”服务，落到真实雪场上往往没有那么优雅。,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。,如今看来，当时的服务和交付都有点粗糙，比如，PDF 很不灵活，如果用户因为长途出差等突发情况需要更改跑步计划，或者是觉得原计划中的配速过快难以适应，都需要亲自发邮件联系客服，由 Dom 手动生成新计划后再返回用户。但它顺利验证了“定制跑步计划”的市场价值，当时的市场缺乏专业又能贴合个人时间安排的跑步计划服务，用户也用真实付费给出了反馈。,Fitbod应用商店海报|图源:点点数据