法门透视挂!嗨动互动辅助(辅助)总是是真的有辅助脚本(哔哩哔哩)
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这次小米拿到了2nm旗舰芯片的首发卡位,同时把全生态AI交互、特色背屏两大独家优势全部整合到小米18系列上,产品竞争力直接拉满。,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。
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。,类似的思路的产品在小红书上能找到不少,AI 网球教练、AI 羽毛球教练,甚至更多细分运动项目都有人尝试,Vibe Coding 的时代人人可以在几天之内手搓产品原型并进行市场测试,但多数产品距离 PMF 依旧遥远。
早在小米17 Pro系列发布之后,小米集团总裁卢伟冰就曾明确公开表示,下一代数字旗舰会继续深耕背屏设计,还会持续加大相关领域的研发投入,最终目标是让背屏从附加装饰升级为日常高频使用的实用交互入口。,这个起点很重要,因为它意味着 Runna 最早的参照对象,不是“一个真实在场的教练”,而是真人跑步教练里可以远程交付的一部分能力,围绕用户目标制定训练计划,并根据用户的时间表和执行情况不断调整。
回到文章一开头的问题,为什么是 Runna?我们认为是这个团队最终找到了用户愿意持续付费的那部分价值。它抓住了教练更值钱、也更适合被规模化交付的一面,能够规划、调整、陪伴和反馈,最终帮用户省下时间、精力和决策负担。,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。









