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写在最后,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?,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”。
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。,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。,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。,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。
核心硬件规格方面,小米18 Pro将首发高通骁龙8E6系列旗舰平台,这颗芯片基于台积电先进的2nm工艺制造,这也意味着小米手机将正式迈入2nm旗舰性能时代,整机算力和能效表现都会迎来跨越式提升。,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。
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