AI健身会替代教练吗？｜GymSquare

AI摄像头+动作识别算法+课程内容=健身教练？

作者/Elena

编辑/GymSquare编辑部

在健身房这个劳动密集型业态里，如果能用新的技术科学降低人工成本，那一定是门颇为性感的生意。

这种遐想似乎有被实现的可能，A.I.（Artificial Intelligence，人工智能）在以更快的速度进入健身行业，甚至一度传来有替代教练的可能。

在家庭健身领域，从中国的Fiture再到国外的Tempo，A.I.都扮演了很重的角色，「动作识别」、「智能交互」几乎成为健身镜的标配。

这当中也有一条等待被验证的公式——AI摄像头+动作识别算法+课程内容=健身教练？

■ 家庭智能力量健身设备Tempo，主打AI识别技术和器械力量训练

自从AlphaGo打败人类围棋选手，关于A.I. 是否会代替人类的讨论就从未停止。

甚至众多的影视作品如《我，机器人》、《银翼杀手2049》中人类逐渐失去对A.I.的掌控能力，人与机器剑拔弩张。

现实生活中，很多劳动密集型的岗位确实正在被A.I.所取代，但人类生活中还有很多方面是A.I.「不能理解的」。

■ AlphaGo击败顶尖人类围棋选手

比如人与人之间的「情感」，这是教练服务无法被替代的原因。

A.I.的能够通过算法做出准确的判断，却不能在对训练者自我决定需求的满足上拟人化。虽然A.I.的进步能带来基于反馈的个性化技术，但要获得精神、情感层面的体验，暂时很难实现。

这一结论有人类动机理论的支持，无论是个体得到成长，还是人格趋于完整背后，都少不了心理层面的情感支持。

■ 《银翼杀手2049》描绘了人类和复制人的世界，复制人从被制造后就被灌输服务于人类的思想

A.I.暂时无法替代教练，但A.I.的应用会让教练教学事半功倍。

应用到健身，A.I.的价值目前有两种体现：

• 通过应用程序和健身设备获取个体姿势并信息给予纠正；
• 通过分析进行健身活动和休息的行为提供课程的个性化建议。

比如AppleWatch自动侦测运动项目、Keep的智能化课程推荐、Fiture健身镜对使用者的姿势纠正都属于A.I.在健身中的应用。

■ 世界首个人工智能运动跟踪健身APP Perfect Squat Challenge

在进入健身领域前，A.I.的应用已经很广泛：百度小度、淘宝网页推荐、疫情大数据跟踪分析等都是AI技术的运用体现。

当中有基础层面的芯片、传感器、计算平台，也有技术层面的计算机视觉、语音识别、机器学习，到金融、医疗、教育等不同行业。

至于A.I.下一个聚焦方向，也许会是潜力更大的健身业。

当健身与A.I.结合

智能健身市场的增长比想象中还要快。

早在2017年，ReportLinker的市场研究就显示，全球数字健身产业到2022年，将增长33%，达到274亿美元。突如其来的新冠疫情导致了的智能健身的加速，让这个数字更早地被实现。

当前，A.I. 正在被用于使家庭锻炼更安全，更个性化，并尽可能接近健身工作室同样的体验。

■ Sweatworks

Sweatworks是一家与健身品牌合作开发技术应用的数字产品开发公司，其创立者兼首席执行官Mo Iqbal表示：“通过查看个体的数据以及个体正在做的事情，A.I.能够给出更加合适的建议。” 

数据收集通常是通过可穿戴设备收集的，该可穿戴设备收集个体的步数和睡眠，然后由A.I.处理——通过一段时间对人类身体的了解，可穿戴设备可以评价出个体健身活动的努力程度。

■ Whoop App

“这个评价会不断进行调整”，Iqbal说。以可穿戴式的Whoop为例：Whoop手环可以通过将使用者与其它类似的使用者进行比较，得出大致的对个体的评估结果。

但是随着使用时间的变长，A.I.可以帮助实现手环真正了解使用者的应对机制，并提醒使用者恢复到常态。

个性化锻炼建议的方法也称为机器学习，这是一种使用复杂算法来发现数据中的模式的技术。

健身镜品牌Forme Life的创始人Trent Ward说：“职业运动员们有教练告诉他们，他们的运动表现怎么样。A.I.则让普通人也能获得专家级的运动建议。”

■ Forme Life

此外，科技肌肉恢复品牌Hyperice也发布了APP，将肌肉恢复设备比如Hypervolt筋膜枪连接到可穿戴设备上，基于每天的活动、步数和健身市场定制恢复计划。

A.I.不仅帮助定制健身频率和强度方案，还帮助纠正错误的健身动作。

Tonal在2020年夏天推出了体态反馈功能；新晋品牌Yoganotch运用可穿戴3D动作探测器引导练习者正确完成体式；手机应用Onyx和Cure.fit对手机获取的动作图像利用3D动作获取系统进行分析，给出相应的纠正建议。

看起来，A.I.健身确实能够扮演健身教练的部分角色，但，不是全部。

A.I.是好工具，

但暂时无法替代教练

机器无法模拟并实现的第一个重点，是完全避免运动损伤。

健身训练很少是线性的，在训练过程中会有大大小小不同的问题。

尽管智能抗阻训练器械Tonal允许使用者手动减轻训练的重量，并且自动保存设置，但是对于个体的关节受限问题，使用者仍然需要通过「真人评估」才知道如何安全训练。

■ 家用智能力量训练设备Tonal，内置发动机产生阻力。并且能通过智能计算系统，根据用户的训练状态调整强度

另外，即使是发达的A.I.技术也无法「公式化」私人教练的工作。比如尝试用Python编写程序为会员作出训练计划，但是一部分个性化内容，则很难进行量化。

这些数据通常包括训练历史、大致的FFMI无脂肪重量指数、训练目标、性格、优劣项、饮食习惯、柔韧性等。

而相比人脑分析，一部分难以量化的信息，很难通过当下的A.I.算法快速得到结果，比如根据不同体型者的深蹲姿势，迅速做出反馈和调整。

■ 私人教练难以被机器替代

即使先进的算法可以提出更高级的个性化解决方案，但人际情感支持则是A.I.在很长一段时间内，都无法替代的。

科幻电影《她》中婚姻失意的男主人公Theodore买了一个可以交谈，并不断适应环境自我进化的A.I.操作系统回家排解寂寞。名为Samantha的A.I.的风趣幽默、善解人意、随时随地的支持和一无所求让Theodore陷入了和数据的爱情。

人类是需要情感支持的。

■ 《她》讲述人类与人工智能相爱，视频为主角Theodore与Samantha初见

一项对教练的心理层面支持对训练者的影响研究指出，依赖外部压力或自我施加的压力的训练者比依赖意志力和内在动力的训练者更难进行长期、持续的健身运动活动。

在这种情况下，训练者通常会依赖私人教练（或团课教练、健身相关专业人士）的引领和鼓励来支撑他们完成训练计划。

STD（Self-determination Theory，自我决定理论）是一个在学术和生活中广泛应用的人类动机理论。该理论指出，有三个对个体的成长、人格完整性、和功能最优化不可或缺的心理需要：自主需求（Autonomy）、能力需求（Competence）和关系需求（Relatedness）。

■ Self-determination Theory，自我决定理论

当中的关系需求，指的正是和他人形成情感联结的需要。

在运动健身训练中，关系需求体现在个体需要感觉到自己在某种程度上很重要，能够从教练或其它训练者那里得到关心和支持，或者能够对所属的训练群体做出贡献。这些都需要教练和学员的面对面互动来实现。

比如ACE的培训手册中指出，教练对学员的亲密关系是从始至终的。从初次见面的构建信任感、到教学过程中教练的细心聆听、再到训练过程中运用不同的教学技巧鼓励学员增加训练的难度、最后到长期的教练-学员的合作关系，教练的情感支持是激励学员持续进行健身活动的关键因素。

■ 教练如何与会员建立良好关系 

来源：ACE Figure 3-1

Samantha通过学习Theodore的思想和行为展现出最令Theodore着迷的样子，对于A.I.机器人来说这不是爱情，而是机器学习。在与Theodore「恋爱」的过程中，Samantha还与另外641个人保持恋爱关系。最终Samantha的进化达到了Theodore作为人类不能企及的层面，人与算法的恋情宣告结束。

智能健身产品的算法再完美，却始终无法复制真人教练与学员之间长久、深刻的支持关系。

未来的A.I.健身

让教练教学事半功倍

A.I.无法替代真正的人类，却可以成为教练提高工作效率和质量的有效工具。

数字健身课程可以在更广的维度进行健身知识的普及，让健身爱好者在踏入健身房之前就对各种健身动作有基本的了解。在实际的课程中，教练则只需要对肌肉感觉或动作细节进行指点和微调。

各种可穿戴设备、体测设备和健身镜对人体机能的可视化数据转变被越来越多的教练倚靠、应用，以做出更加准确的训练强度判断和训练计划调整。

美国的Upgrade Labs和The Exercise Coach则将运动传感器安装在设备上。训练者可以在屏幕中看到动作对离心、向心过程中不同的力量要求，系统内置的算法还能根据训练者的呼吸、心率、发力情况等做出训练强度的不同建议，提高了运动的效率。教练在此过程中则起到解释、鼓励和保护的作用，构建友好的训练环境。

■ Upgrade Labs

智能健身产品对于用户和内容越来越重视，放佛是要分割传统健身市场，实际上，智能健身和私教/团课训练并不是同一个赛道的竞争者。

两者更像是赛车手和引擎，互相成就，共同前行。

虽然A.I.替代教练的担忧是杞天之虑，但A.I.确实对教练的专业化水平提出了挑战。随着大众能够接触、学习健身知识的途径越来越多，教练也要在完成业绩之余不断进行自身理论和实践的优化升级。好的教练，并不只是「会聊天」而已。■ GYMSQUARE

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