从场馆无人化到设备智能化,智能科技正在重塑健身产业

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一说起体育,我们总觉得这是人类的专属。毕竟也只有我们这一个物种会不断挑战生理的极限,不为了生产,而是为了证明自己可以。可看似和科技毫无关联的体育行业中,其实也有很高的技术含量。

 

  比如在足球比赛中利用大数据分析对手的站位和战术,又比如自行车运动员利用VR进行辅助训练。在体育界甚至还有一项“世界体育科技大奖”(Sports Technology Awards),专门挖掘体育行业与AI、大数据、智能穿戴等等技术领域的可能。

 

  就连更为普通人所熟悉的健身,也开始吹起了智能风。今天就来看看,人工智能可能对健身产业造成怎样的变化。

  健身体验差的老问题,为什么没能被改变?

  健身产业面对的问题有很多,比较显著的两点是越来越高的成本和越来越高的用户流失率。有报告显示,传统健身房动辄占地上千平米,在运营成本中健身房的场地租购、装修占了整体成本的三分之一以上。但在收入中,用户续卡比例仅有15%,有40%的健身房处于严重亏损中。这些问题真的可以被技术改善吗?

  目前人工智能之于健身,最常见的情况有两种:

  一种是场馆的“无人化”。通过人脸识别、手环识别等技术对不同用户进行分辨,让用户可以自主进入场馆、打开储物柜等。近两年大火的自助健身光猪圈、Liking、超级猩猩等多多少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,通过在蓝牙手柄、智能手环等设备上加入传感器,记录用户的运动数据。小米曾经推出过的一款弹力绳健身器就是典型,通过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一定程度上降低健身房的营运费用,可在这些健身房中,用户依然要承受很高的学习成本——弄清哪种器械更适合自己,自己的状态又适用怎样的重量和速度?

  在缺乏专业私教的指导之下,用户往往不得其门,健身效率很低。最终导致健身房复购率低下,大量健身房依赖教练作为销售,鼓动用户不断买课以维持健身房的收入,而以销售额度作为教练的考核kpi,也影响了教练这一群体本身的专业度。

  最终的结果往往是教练被强迫做自己不擅长的事,用户也没能得到专业的指导,健身房依然要面对用户流失严重、复购率低的老问题。

  让AI做擅长的事,健身可能变成解数学题吗?

  此前的智能健身、无人健身房之所以没能解决这些问题,是因为没能真正让人工智能发挥作用,仅仅将其作为一种人力替代方案,用来降低人力雇佣成本。

  但以往我们利用AI解决问题时,考虑的不光是成本(实际上很多时候AI的成本比人工更高),而是AI可以比人类更好的完成工作。在健身领域,AI能比人类更好的完成工作吗?

  首先我们要知道,健身这件事本身是个非常复杂的数学问题。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还是增肌,此前的训练等等因素,都决定着用户需要怎样的健身方案。这时往往只有有经验的健身教练才能做到因人制宜,而且即使是靠经验来判断,也只能给予用户一个大概的泛化指导。所以大多数时候,用户接受的是千篇一律的健身指导,获得的成果自然也参差不齐。

  但人工智能最擅长的事,恰恰是处理数据,将模糊抽象的专家经验具象化成算法模型,将其中的能量下放给所有人。

  这样一来如果能感知用户的健身时产生的数据,结合健身专家的算法模型及时给出反馈,或许就可以让健身训练从千人一面变成千人千面。

  目前已经有一些企业在进行这方面的尝试,比如Kickstarter上有一款名为Enflux的智能健身衣众筹项目,通过衣服上遍布全身的传感器对身体运动进行3D追踪和分析,当发现用户的动作错误时,会通过APP进行提醒。持续使用后,APP还会从专业角度为用户提出建议、制定计划。

  国内也有一家名为肌动科技的创业团队推出了类似概念的解决方案,在健身器械中加入传感器,并且和AI算法结合根据用户的状态实时调节器材的重量、速度——就像教练在训练时为用户加重减重一样。

  如果你是懒癌晚期,找个教练纯粹为了激励自己运动,AI也能满足你的需求。纽约一家名为LifeBeam的企业开发了一款名为Vi Fitness的个人训练App,一边通过耳机中的传感器获知心跳和步频,一边让AI教练结合训练数据鼓励和督促用户。

  比如天气炎热时,AI教练就会建议用户减少有氧运动的时间。当用户很久没有运动时,AI教练还会提醒用户已经有XX天没有见面了……

  当然,如果一切都不能督促用户去运动,那么问题可能不是出现在技术上,而是用户自己身上。

  从三座大山到三种机会,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,对方告诉我们,中国的健身行业存在三座大山:

  一是用户决策成本高,健身房售课缴费动辄包年包季,可看到健身效果却需要3-6个月。二是从业人员复制率低,培养一名优秀教练的难度不亚于培养一名医生,现如今整个健身行业都以销售为导向,教练缺乏经验,自然也不能给用户提供好的服务。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,也容易陷入无底线的竞争。

  其实这三个围绕着整个行业的痛点,同时也体现了人工智能之间的三个市场机会。

  第一, 用户层面的体验机会。像Enflux、肌动科技和其他智能设备、智能健身房的出现,可以对用户健身的体验和效率进行改变,逐渐减少健身中的用户决策成本。

  第二, 行业层面的壁垒机会,当AI带来健身体验的个性化,用户在进行决策时考虑也就不仅仅是场馆距离家近不近、费用多少这些容易被无底线竞争破坏的因素,而开始考虑这家健身房的解决方案是否适合自己。

  第三, 产业层面的模式机会。当体验更好的智能健身解决方案普及度越来越高时,整个健身行业也就不再囿于卖课、卖卡、卖加盟这样单一的盈利方式。在未来专门适用于健身的“体育云”、健身算法训练师、更丰富的智能设备等等都可能出现,整个健身产业的营收模式会变得更加丰富。

  当我们讨论AI时,总说这是一种底层技术。在健身产业中也是一样,放眼望去整个在大体育命题下有如此丰富的技术命题,如今这些技术正在慢慢从赛级流通到民用级,让运动这件事变得更聪明。底层技术的改变,或许也能重塑健身产业,为其带来一些新的思路与火花。

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