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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。,一场从PDF起步的创业,Runna App|图源:点点数据
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。,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。,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?,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。,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。
