从健身工具型产品切入,「CoachAI」想解决Keep的训练效果问题
在健身内容类的 App 中,Keep 是拥有用户体量最大的产品。但在线健身视频内容依然存在很多未被满足的需求,比如无法检测训练效果、互动性不足,以及为用户定制训练计划等等。当缺乏指导动作不正确的时候,训练效果无法达到预期,时间长用户也就很难坚持了。
36氪最近接触的健身App「CoachAI」想从以上需求和问题入手,用一款可以检测运动效果的App来实现。简单来说,即打开App,站在2米左右的地方,和屏幕中的人形对齐后,即可以开始训练,镜头会捕捉到人的动作,识别是否达标,并给出实时反馈。
CoachAI 应用程序
技术上,利用人体姿态估计与背景建模算法,动态识别用户动作是否达标。比如深蹲动作,在身后会出现浮球,下蹲过程中臀部碰到浮球,才算达标;如果身体前倾,App也会出现语音提醒,以规范动作。训练结束后,App会根据刚刚的训练评估,给到分数,并推荐相关的训练动作。
同领域的项目,36氪此前曾报道过FitMate。但两者的差别有这样几点:1. FitMate 的动作库动作有限,而CoachAI研发的配课系统,用“规则+计数”作为最小单元,从而快速抽象动作,目前已经有122个训练动作,接下来能迅速扩充动作库到上千个动作;2. 打开App,FitMate的交互形态是挑战模式,而 CoachAI 是不同目的的训练计划。
而CoachAI研发的配课系统,用『规则+计数』作为最小单元,从而快速抽象动作
获客方面,考虑到互联网的高获客成本,因此 CoachAI 现阶段以健身工具的方式,作为私教训练在家用场景中的补充训练。一方面可以保证用户在家训练也有及时的指导和反馈,另外也能帮助用户定制训练计划、教练可以查看学员的训练记录等等。目前,团队通过一些私教教练的学院微信群进行测试和推广,已有数百人参与测试,付费使用的情况下,用户的付费意愿超过30%。该App还同步上线了11种不同的语言版本。
在 CoachAI 之前,创始人经营“运视科技”,一家青少年足球青训领域的数据分析公司,利用机器视觉识别+数据分析,记录、采集比赛中的数据,以帮助球员提高训练表现。因此有一定数据、算法方面的行业积累。
团队方面,创始人兼 CEO 陈逸非毕业于日本名古屋大学经营管理学院,曾就职于微软,有过3段创业经历,曾任SENSORO团队副总裁,负责商务市场及企业战略。CTO张波博士毕业于清华大学汽车工程系,擅长计算机视觉、机器视觉、深度学习等方面的技术研究。
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