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从场馆无人化到设备智能化,智能科技正在重塑健身产业

一提及体育,我们总感觉这是人类的专属。终究也只有我们这一个物种会赓续寻衅心理的极限,不为了临盆,而是为了证实自己可以。可看似和科技毫无关联的体育行业中,着实也有很高的技巧含量。

比如在足球比赛中使用大年夜数据阐发对手的站位和战术,又比如自行车运动员使用VR进行帮助练习。在体育界以致还有一项“天下体育科技大年夜奖”(Sports Technology Awards),专门掘客体育行业与AI、大年夜数据、智能穿着等等技巧领域的可能。

就连更为通俗人所认识的健身,也开始吹起了智能风。本日就来看看,人工智能可能对健身财产造成如何的变更。

健身段验差的老问题,为什么没能被改变?

健身财产面对的问题有很多,对照显明的两点是越来越高的资源和越来越高的用户流掉率。有申报显示,传统健身房动辄占地上千平米,在运营资源中健身房的园地租购、装修占了整体资源的三分之一以上。但在收入中,用户续卡比例仅有15%,有40%的健身房处于严重吃亏中。这些问题真的可以被技巧改良吗?

目昔人工智能之于健身,最常见的环境有两种:

一种是场馆的“无人化”。经由过程人脸识别、手环识别等技巧对不合用户进行分辨,让用户可以自立进入场馆、打开储物柜等。近两年大年夜火的自助健身光猪圈、Liking、超级猩猩等多若干少都采取了这样的模式,结合App预约场馆课程给用户更完善的智能体验。

另一种则是设备的智能化,经由过程在蓝牙手柄、智妙手环等设备上加入传感器,记任命户的运动数据。小米曾经推出过的一款弹力绳健身器便是范例,经由过程在健身器材加入触摸、拉力传感器,识别用户的手势和力度,从而识别动作的完成度、标准度等等。

可迄今为止,智能健身都只是一些不痛不痒的改变。无人化和智能设备虽然可以必然程度上低落健身房的营应用度,可在这些健身房中,用户依然要遭遇很高的进修资源——弄清哪种东西更得当自己,自己的状态又适用如何的重量和速率?

在短缺专业私教的指示之下,用户每每不得其门,健身效率很低。终极导致健身房复购率低下,大年夜量健身房依附教练作为贩卖,鞭策用户赓续买课以保持健身房的收入,而以贩卖额度作为教练的稽核kpi,也影响了教练这一群体本身的专业度。

终极的结果每每是教练被逼迫做自己不长于的事,用户也没能获得专业的指示,健身房依然要面对用户流掉严重、复购率低的老问题。

让AI做长于的事,健身可能变成解数学题吗?

此前的智能健身、无人健身房之以是没能办理这些问题,是由于没能真正让人工智能发挥感化,仅仅将其作为一种人力替代规划,用来低落人力雇佣资源。

但以往我们使用AI办理问题时,斟酌的否则则资源(实际上很多时刻AI的资源比人工更高),而是AI可以比人类更好的完成事情。在健身领域,AI能比人类更好的完成事情吗?

首先我们要知道,健身这件事本身是个异常繁杂的数学问题。用户自身的肢体长度、灵敏度、柔韧性,健身的目的是为了减重照样增肌,此前的练习等等身分,都抉择着用户必要如何的健身规划。这时每每只有有履历的健身教练才能做到因人制宜,而且纵然是靠履历来判断,也只能给予用户一个大年夜概的泛化指示。以是大年夜多半时刻,用户吸收的是一模一样的健身指示,得到的成果自然也参差不齐。

但人工智能最长于的事,恰好是处置惩罚数据,将隐隐抽象的专家履历具象化成算法模型,将此中的能量下放给所有人。

这样一来假如能感知用户的健身时孕育发生的数据,结合健身专家的算法模型及时给出反馈,或许就可以让健身练习从千人一壁变成千人千面。

今朝已经有一些企业在进行这方面的考试测验,比如Kickstarter上有一款名为Enflux的智能健身衣众筹项目,经由过程衣服上遍布满身的传感器对身段运动进行3D追踪和阐发,当发明用户的动作差错时,会经由过程APP进行提醒。持续应用后,APP还会从专业角度为用户提出建议、拟订计划。

海内也有一家名为肌动科技的创业团队推出了类似观点的办理规划,在健身东西中加入传感器,并且和AI算法结合根据用户的状态实时调节器材的重量、速率——就像教练在练习时为用户加重减重一样。

假如你是懒癌晚期,找个教练纯挚为了勉励自己运动,AI也能满意你的需求。纽约一家名为LifeBeam的企业开拓了一款名为Vi Fitness的小我练习App,一边经由过程耳机中的传感器获贴心跳和步频,一边让AI教练结合练习数据鼓励和督匆匆用户。

比如气象酷热时,AI教练就会建议用户削减有氧运动的光阴。当用户好久没有运动时,AI教练还会提醒用户已经有XX天没有晤面了……

当然,假如统统都不能督匆匆用户去运动,那么问题可能不是呈现在技巧上,而是用户自己身上。

从三座大年夜山到三种时机,AI可能从底层重塑健身市场吗?

在采访一位健身行业创业者时,对方奉告我们,中国的健身行业存在三座大年夜山:

一是用户决策资源高,健身房售课缴费动辄包年包季,可看到健逝世效果却必要3-6个月。二是从业职员复制率低,培养一名优秀教练的难度不亚于培养一名医生,现如今全部健身行业都以贩卖为导向,教练短缺履历,自然也不能给用户供给好的办事。三是行业中同质化竞争严重,标准化的团操、标准化的设备、标准化的收费模式之下,商家很难建立起壁垒,也轻易陷入无底线的竞争。

着实这三个环抱着全部行业的痛点,同时也表现了人工智能之间的三个市场时机。

第一, 用户层面的体验时机。像Enflux、肌动科技和其他智能设备、智能健身房的呈现,可以对用户健身的体验和效率进行改变,徐徐削减健身中的用户决策资源。

第二, 行业层面的壁垒时机,当AI带来健身段验的个性化,用户在进行决策时斟酌也就不仅仅是场馆间隔家近不近、用度若干这些轻易被无底线竞争破坏的身分,而开始斟酌这家健身房的办理规划是否得当自己。

第三, 财产层面的模式时机。当体验更好的智能健身办理规划遍及度越来越高时,全部健身行业也就不再囿于卖课、卖卡、卖加盟这样单一的盈利要领。在未来专门适用于健身的“体育云”、健身算法练习师、更富厚的智能设备等等都可能呈现,全部健身财产的营收模式会变得加倍富厚。

当我们评论争论AI时,总说这是一种底层技巧。在健身财产中也是一样,放眼望去全部在大年夜体育命题下有如斯富厚的技巧命题,如今这些技巧正在逐步从赛级流畅到夷易近用级,让运动这件事项得更智慧。底层技巧的改变,或许也能重塑健身财产,为其带来一些新的思路与火花。

责任编辑:赵新竹

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