當(dāng)技術(shù)重塑健身產(chǎn)業(yè),AI有可能勝過人類教練嗎?

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本文作者將帶領(lǐng)大家,一起看看人工智能可能對健身產(chǎn)業(yè)造成怎樣的變化。enjoy~

一說起體育,我們總覺得這是人類的專屬。畢竟也只有我們這一個物種會不斷挑戰(zhàn)生理的極限,不為了生產(chǎn),而是為了證明自己可以。可看似和科技毫無關(guān)聯(lián)的體育行業(yè)中,其實也有很高的技術(shù)含量。

比如在足球比賽中利用大數(shù)據(jù)分析對手的站位和戰(zhàn)術(shù),又比如自行車運動員利用VR進(jìn)行輔助訓(xùn)練。在體育界甚至還有一項“世界體育科技大獎”(Sports Technology Awards),專門挖掘體育行業(yè)與AI、大數(shù)據(jù)、智能穿戴等等技術(shù)領(lǐng)域的可能。

就連更為普通人所熟悉的健身,也開始吹起了智能風(fēng)。今天就來看看,人工智能可能對健身產(chǎn)業(yè)造成怎樣的變化。

健身體驗差的老問題,為什么沒能被改變?

健身產(chǎn)業(yè)面對的問題有很多,比較顯著的兩點是越來越高的成本和越來越高的用戶流失率。有報告顯示,傳統(tǒng)健身房動輒占地上千平米,在運營成本中健身房的場地租購、裝修占了整體成本的三分之一以上。但在收入中,用戶續(xù)卡比例僅有15%,有40%的健身房處于嚴(yán)重虧損中。這些問題真的可以被技術(shù)改善嗎?

目前人工智能之于健身,最常見的情況有兩種:

一種是場館的無人化,通過人臉識別、手環(huán)識別等技術(shù)對不同用戶進(jìn)行分辨,讓用戶可以自主進(jìn)入場館、打開儲物柜等。近兩年大火的自助健身光豬圈、Liking、超級猩猩等多多少少都采取了這樣的模式,結(jié)合App預(yù)約場館課程給用戶更完善的智能體驗。

另一種則是設(shè)備的智能化,通過在藍(lán)牙手柄、智能手環(huán)等設(shè)備上加入傳感器,記錄用戶的運動數(shù)據(jù)。小米曾經(jīng)推出過的一款彈力繩健身器就是典型,通過在健身器材加入觸摸、拉力傳感器,識別用戶的手勢和力度,從而識別動作的完成度、標(biāo)準(zhǔn)度等等。

可迄今為止,智能健身都只是一些不痛不癢的改變。無人化和智能設(shè)備雖然可以一定程度上降低健身房的營運費用,可在這些健身房中,用戶依然要承受很高的學(xué)習(xí)成本——弄清哪種器械更適合自己,自己的狀態(tài)又適用怎樣的重量和速度?

在缺乏專業(yè)私教的指導(dǎo)之下,用戶往往不得其門,健身效率很低。最終導(dǎo)致健身房復(fù)購率低下,大量健身房依賴教練作為銷售,鼓動用戶不斷買課以維持健身房的收入,而以銷售額度作為教練的考核kpi,也影響了教練這一群體本身的專業(yè)度。

最終的結(jié)果往往是教練被強迫做自己不擅長的事,用戶也沒能得到專業(yè)的指導(dǎo),健身房依然要面對用戶流失嚴(yán)重、復(fù)購率低的老問題。

讓AI做擅長的事,健身可能變成解數(shù)學(xué)題嗎?

此前的智能健身、無人健身房之所以沒能解決這些問題,是因為沒能真正讓人工智能發(fā)揮作用,僅僅將其作為一種人力替代方案,用來降低人力雇傭成本。

但以往我們利用AI解決問題時,考慮的不光是成本(實際上很多時候AI的成本比人工更高),而是AI可以比人類更好的完成工作。在健身領(lǐng)域,AI能比人類更好的完成工作嗎?

首先我們要知道,健身這件事本身是個非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題。用戶自身的肢體長度、靈敏度、柔韌性,健身的目的是為了減重還是增肌,此前的訓(xùn)練等等因素,都決定著用戶需要怎樣的健身方案。這時往往只有有經(jīng)驗的健身教練才能做到因人制宜,而且即使是靠經(jīng)驗來判斷,也只能給予用戶一個大概的泛化指導(dǎo)。所以大多數(shù)時候,用戶接受的是千篇一律的健身指導(dǎo),獲得的成果自然也參差不齊。

但人工智能最擅長的事,恰恰是處理數(shù)據(jù),將模糊抽象的專家經(jīng)驗具象化成算法模型,將其中的能量下放給所有人。

這樣一來如果能感知用戶的健身時產(chǎn)生的數(shù)據(jù),結(jié)合健身專家的算法模型及時給出反饋,或許就可以讓健身訓(xùn)練從千人一面變成千人千面。

目前已經(jīng)有一些企業(yè)在進(jìn)行這方面的嘗試,比如Kickstarter上有一款名為Enflux的智能健身衣眾籌項目,通過衣服上遍布全身的傳感器對身體運動進(jìn)行3D追蹤和分析,當(dāng)發(fā)現(xiàn)用戶的動作錯誤時,會通過APP進(jìn)行提醒。持續(xù)使用后,APP還會從專業(yè)角度為用戶提出建議、制定計劃。

國內(nèi)也有一家名為肌動科技的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊推出了類似概念的解決方案,在健身器械中加入傳感器,并且和AI算法結(jié)合根據(jù)用戶的狀態(tài)實時調(diào)節(jié)器材的重量、速度——就像教練在訓(xùn)練時為用戶加重減重一樣。

如果你是懶癌晚期,找個教練純粹為了激勵自己運動,AI也能滿足你的需求。紐約一家名為LifeBeam的企業(yè)開發(fā)了一款名為Vi?Fitness的個人訓(xùn)練App,一邊通過耳機中的傳感器獲知心跳和步頻,一邊讓AI教練結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)鼓勵和督促用戶。

比如天氣炎熱時,AI教練就會建議用戶減少有氧運動的時間。當(dāng)用戶很久沒有運動時,AI教練還會提醒用戶已經(jīng)有XX天沒有見面了……

當(dāng)然,如果一切都不能督促用戶去運動,那么問題可能不是出現(xiàn)在技術(shù)上,而是用戶自己身上。

從三座大山到三種機會,AI可能從底層重塑健身市場嗎?

在采訪一位健身行業(yè)創(chuàng)業(yè)者時,對方告訴我們,中國的健身行業(yè)存在三座大山:

一是用戶決策成本高,健身房售課繳費動輒包年包季,可看到健身效果卻需要3-6個月。二是從業(yè)人員復(fù)制率低,培養(yǎng)一名優(yōu)秀教練的難度不亞于培養(yǎng)一名醫(yī)生,現(xiàn)如今整個健身行業(yè)都以銷售為導(dǎo)向,教練缺乏經(jīng)驗,自然也不能給用戶提供好的服務(wù)。三是行業(yè)中同質(zhì)化競爭嚴(yán)重,標(biāo)準(zhǔn)化的團(tuán)操、標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)備、標(biāo)準(zhǔn)化的收費模式之下,商家很難建立起壁壘,也容易陷入無底線的競爭。

其實這三個圍繞著整個行業(yè)的痛點,同時也體現(xiàn)了人工智能之間的三個市場機會:

  1. 用戶層面的體驗機會。像Enflux、肌動科技和其他智能設(shè)備、智能健身房的出現(xiàn),可以對用戶健身的體驗和效率進(jìn)行改變,逐漸減少健身中的用戶決策成本。
  2. 行業(yè)層面的壁壘機會。當(dāng)AI帶來健身體驗的個性化,用戶在進(jìn)行決策時考慮也就不僅僅是場館距離家近不近、費用多少這些容易被無底線競爭破壞的因素,而開始考慮這家健身房的解決方案是否適合自己。
  3. 產(chǎn)業(yè)層面的模式機會。當(dāng)體驗更好的智能健身解決方案普及度越來越高時,整個健身行業(yè)也就不再囿于賣課、賣卡、賣加盟這樣單一的盈利方式。在未來專門適用于健身的“體育云”、健身算法訓(xùn)練師、更豐富的智能設(shè)備等等都可能出現(xiàn),整個健身產(chǎn)業(yè)的營收模式會變得更加豐富。

當(dāng)我們討論AI時,總說這是一種底層技術(shù)。在健身產(chǎn)業(yè)中也是一樣,放眼望去整個在大體育命題下有如此豐富的技術(shù)命題,如今這些技術(shù)正在慢慢從賽級流通到民用級,讓運動這件事變得更聰明。底層技術(shù)的改變,或許也能重塑健身產(chǎn)業(yè),為其帶來一些新的思路與火花。

 

本文由 @腦極體 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

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