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從場館無人化到設備智能化,智能科技正在重塑健身產業

                                                                            2018-04-13


  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生理的極限,不為了生產,而是為了證明自己可以。可看似和科技毫無關聯的體育行業中,其實也有很高的技術含量。

  比如在足球比賽中利用大數據分析對手的站位和戰術,又比如自行車運動員利用VR進行輔助訓練。在體育界甚至還有一項“世界體育科技大獎”(Sports Technology Awards),專門挖掘體育行業與AI、大數據、智能穿戴等等技術領域的可能。

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

  健身體驗差的老問題,為什麼沒能被改變?

  健身產業面對的問題有很多,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,傳統健身房動輒佔地上千平米,在運營成本中健身房的場地租購、裝修佔了整體成本的三分之一以上。但在收入中,用戶續卡比例僅有15%,有40%的健身房處于嚴重虧損中。這些問題真的可以被技術改善嗎?

  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、手環識別等技術對不同用戶進行分辨,讓用戶可以自主進入場館、打開儲物櫃等。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,結合App預約場館課程給用戶更完善的智能體驗。

  另一種則是設備的智能化,通過在藍牙手柄、智能手環等設備上加入傳感器,記錄用戶的運動數據。小米曾經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、標准度等等。

  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習成本——弄清哪種器械更適合自己,自己的狀態又適用怎樣的重量和速度?

  在缺乏專業私教的指導之下,用戶往往不得其門,健身效率很低。最終導致健身房复購率低下,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度。

  最終的結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的指導,健身房依然要面對用戶流失嚴重、复購率低的老問題。

  讓AI做擅長的事,健身可能變成解數學題嗎?

  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发揮作用,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复雜的數學問題。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。這時往往只有有經驗的健身教練才能做到因人制宜,而且即使是靠經驗來判斷,也只能給予用戶一個大概的泛化指導。所以大多數時候,用戶接受的是千篇一律的健身指導,獲得的成果自然也參差不齊。

  但人工智能最擅長的事,恰恰是處理數據,將模糊抽象的專家經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生的數據,結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練從千人一面變成千人千面。

  目前已經有一些企業在進行這方面的嘗試,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行3D追蹤和分析,當发現用戶的動作錯誤時,會通過APP進行提醒。持續使用後,APP還會從專業角度為用戶提出建議、制定計劃。

 

  國內也有一家名為肌動科技的創業團隊推出了類似概念的解決方案,在健身器械中加入傳感器,並且和AI算法結合根據用戶的狀態實時調節器材的重量、速度——就像教練在訓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的企業開发了一款名為Vi Fitness的個人訓練App,一邊通過耳機中的傳感器獲知心跳和步頻,一邊讓AI教練結合訓練數據鼓勵和督促用戶。

  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。當用戶很久沒有運動時,AI教練還會提醒用戶已經有XX天沒有見面了……

  當然,如果一切都不能督促用戶去運動,那麼問題可能不是出現在技術上,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創業者時,對方告訴我們,中國的健身行業存在三座大山:

  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。二是從業人員复制率低,培養一名優秀教練的難度不亞于培養一名醫生,現如今整個健身行業都以銷售為導向,教練缺乏經驗,自然也不能給用戶提供好的服務。三是行業中同質化競爭嚴重,標准化的團操、標准化的設備、標准化的收費模式之下,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的痛點,同時也體現了人工智能之間的三個市場機會。

  第一, 用戶層面的體驗機會。像Enflux、肌動科技和其他智能設備、智能健身房的出現,可以對用戶健身的體驗和效率進行改變,逐漸減少健身中的用戶決策成本。

  第二, 行業層面的壁壘機會,當AI带來健身體驗的個性化,用戶在進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。

  第三, 產業層面的模式機會。當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”、健身算法訓練师、更豐富的智能設備等等都可能出現,整個健身產業的營收模式會變得更加豐富。

 

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

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