徐伟康，郑芳|我国智能健身的发展:逻辑阐释、实践检视与促进对策

《西安体育学院学报》/ 2023年第1期

我国智能健身的发展:逻辑阐释、实践检视与促进对策

徐伟康1，郑芳2

（1. 清华大学法学院，北京；2. 浙江大学体育学系，杭州）

摘要：智能健身是指以人工智能为代表的新兴技术广泛嵌入健身活动所衍生的具有在线、智能、交互等特征的健身新形态。综合运用文献资料、实证研究等方法,阐释我国智能健身发展的理论逻辑、现实境况,并提出促进对策。研究认为,智能技术能够有效降低健身成本,提高健身质量,促进全民健身均衡化发展。我国智能健身大致自2014年起始,主要经历了4个发展阶段,目前在受众群体上逐步从年轻群体向全民化扩展,在形态上从软件向软硬件融合发展,在功能上从健身辅助向健康管理演变,但智能健身仍受制于健身效果难达预期、健身体验尚待提升、健身市场驱动不足、智能技术规制缺位等问题。提出促进智能健身发展的对策:继续夯实技术支撑,提升实效性;优化内容供给,提升体验性;促进市场开发,提升驱动力;规制措施,促进有序化。

关键词：人工智能;全民健身;健身效果;健身体验

引文格式：徐伟康,郑芳.我国智能健身的发展：逻辑阐释、实践检视与促进对策[J].西安体育学院学报,2023,40(1):69-77.

党的二十大报告指出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能等一批新的增长引擎，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。随着数据可用性的提升、云计算能力的增强和算法的不断完善，智能技术与各个行业的融合创新已成为经济社会发展的新增长点和动力源。从2014年开始以智能技术为核心支撑的智能健身在我国逐渐兴起。基于劳动工具对生产力的重要性，近年来各类顶层设计，新修订的《体育法》和《“十四五”体育发展规划》《全民健身计划 (2021—2025 年)》《关于促进全民健身和体育消费推动体育产业高质量发展的意见》《体育强国建设纲要》等，都对智能健身寄予促进全民健身开展和体育产业高质量发展的功能预期。在国家大力发展新型基础设施建设、激活数据要素潜力的背景下，如何进一步顺应需求，推动健身智能化发展，成为当前我国体育转型面临的重要问题。

智能健身发展的逻辑阐释

1.1理论逻辑

智能技术作为一种通用型技术，与人类历史上的蒸汽机、电力、信息技术一样，依托技术的外溢效应和配置效应引发各领域的创新变革。从21世纪初开始，智能技术开始渗透到健身产业中，并逐步演化形成了智能健身的概念，其涵义主要是指互联网、大数据、人工智能、区块链等智能交互技术广泛嵌入健身活动场景，形成具有在线化、智能化、互动化特征的健身新业态。正如微软首席执行官曾指出的“体育是新科技的最佳试验场”。从宏观上分析，与其他行业一样，利用资本投入和劳动力推动健身产业发展的能力已经明显下降，资本和劳动都是传统的生产力，边际报酬率已经开始呈现逐年下行趋势，难以再利用自身特点推动健身产业的进一步发展，需要转换到依靠技术和创新驱动的智能健身模式上。从微观上阐释，智能健身主要有几个方面的功能预期。

一是降低健身成本。智能产业从表象上看是传统产业的智能化，但实质上，其蓬勃发展的根本原因是智能时代人们获取产品的渠道或方式以及产品的供给模式发生了本质的变化，改变了传统供需在时间和空间上的约束。健身受制于其所建基的时空秩序，已有研究表明如果健身的时间和空间表现出不便利，健身的需求就会受到很大的抑制。智能健身基于梅特卡夫定律的几何倍增网络效应，实现了产品、服务、应用场景和用户之间无间断、全天候、无地域的全面抵达，让用户可以不发生实际的地理移动在任意的时间享受健身服务。特别是在元宇宙的背景下，可以在虚拟空间创建多样化拟真运动健身场景，从而打破了健身的时空约束效应，为健身的参与带来了更广泛、更便捷的渠道。疫情期间催生的线上健身模式，就依托智能技术完成了健身场景的线上迁移，高度还原了线下的健身体验，避免了线下接触和聚集的风险，满足了用户在疫情期间足不出户的健身需求。除此之外，智能化也一定意义上降低了健身供给的成本，智能健身房采用全智能化无人管理系统，可以通过手机扫码或人脸识别入场并启动运动器械，所有入场、锻炼、租柜等信息都准确记录在系统后台，真正实现了场馆信息的可视化。

二是提升健身的质量。传统的健身方式同质化严重，无法满足人们的个性化需求，制约了健身效果。智能技术最大的特点在于基于海量数据的分析，能够对用户的个性需求做出精准的回应，特别是得益于人机交互、自然语言处理等技术的迅猛发展，智能技术可以捕捉和分析大量微观个体的行为特征，对健身模式进行及时调整，充分发挥网络经济的“长尾效应”，改变传统健身中人为的“同质化”判断，有效满足健身消费的个性化和细分化需求。现在广泛用于健身领域的可穿戴设备，就旨在通过收集、整合和测量用户数据，辅之以运动捕捉等技术，为用户探索最适宜的训练模式，帮助用户改正动作并给出相应的反馈，最大程度地达致用户健身的“量身定制”。另外，智能健身可以实现实时的健身监测和跟踪，健身实时监测得到经典的运动干预理论“健康信念模型”（ model）的支持。健康信念模型主要用来解释和预测健康行为，其认为人们对健康状况和障碍的认知、对行为结果的期以及动机和自我效能感会有效影响他们的健康促进行为。智能健身通过数据收集、评估、干预、再优化，形成从“身体检测”到“运动方案生成”“运动方案执行”和“运动方案学习与优化”的闭环。具体而言，智能健身在运动前评估身体状态，判断体能状况、运动负荷、最大摄氧量等方面情况；在运动过程中提示健身策略和步骤，给出实时状态变化、安全预警等消息；在运动后对身体状况进行分析，给出效果反馈，并可方便记录用户每一次运动健身信息，持续追踪各项指标的变化，搭建完整的用户健身数据库，依据数据适时调整健身模式，从而为健身群体提供全时间周期的运动干预指导，最大化地提升健身质量。

三是促进全民健身均衡发展。第一，人工智能增加了不同人群的健身参与，使得更多的人群参与到运动之中。《健康中国2020战略研究报告》显示，我国18岁以上居民中有83.8%的人从不参加锻炼，经常锻炼（即每周锻炼3次以上，每次至少10min）的人仅占11.9%，而不运动或不坚持运动很大理由是“没兴趣”“没时间”“没场地”。智能化可以最大程度地打破健身时空的约束，充分利用方便的场地和碎片的时间。同时人工智能的交互性为更大范围、更多形式的人际互动提供了可能。根据社会认知理论，大多数人都会在观察的基础上模仿他人的行为，在这个过程中他们会形成新的想法，作为后续行动的指导。许多智能健身应用程序会推荐具有类似健身水平并坚持锻炼的同伴，使用户能够了解类似个体的健身行为和相应的结果，促进用户更积极地参与健身行为。再者，智能健身的趣味性，可以广泛吸引不同人群参与到健身之中。不少地区探索建立基于人工智能技术的运动健康数据银行，记录和存储用户的身体指标、运动数据、医疗记录等相关信息，并对这些数据进行一定的增值管理，极大激发了居民参与体育健身的积极性。第二，智能健身作为“数字化”和“物化”后的健身服务，能够使健身服务供给中的人力资源实现虚拟流动与复制。人工智能可以通过“全物化”服务，生产“AI虚拟教练”，每位优秀虚拟健身教练／社会体育指导员在单位时间内能够服务不同区域无限数量的健身运动者，完全打破健身教练／社会体育指导员供给能力和数量地区限制。第三，人工智能还可以实现全民健身公共服务的均衡化供给。全民健身公共服务是政府为满足群众参与体育活动的需要而提供的基本公共服务。虽然近年来我国在公共体育场馆设施、全民健身组织体系和运行体系等方面取得了一定成效，但我国全民健身公共服务不均衡的问题依然严重，存在东西部地区、城市和农村地区发展差异较大，全民健身活动发展状况、阶段和水平不一致的问题，人工智能可以最大限度基于数据的靶向分析及时发现健身资源与需求的匹配，实现差异化调控，从而有效促进全民健身的均衡化发展。

1.2 现实逻辑

从市场中新兴行业发展的基本规律来看，市场中新业态的成长一般离不开政策的导向、市场的激励以及技术的支撑。智能健身的发展也要基于政策法规、市场发展、技术进步的客观现实基础。在政策法规层面，作为新动能的智能技术，其基础研发以及在传统产业中应用的推进是顶层设计的重要部署，其中就包含智能技术与体育产业的融合，具体包括智能科技的创新、运动场景和设施的智能化以及智能健身理念的提倡，诸多政策的密集出台为智能健身发展去除了制度障碍，提供了有利的发展环境（见表1）。

在市场层面，一方面是在需求端，随着国民消费的升级和健康意识的提高，人们的健身需求逐渐激发起来。在网络和数字时代下，智能健身因更能满足群众对强身健体、参与乐趣的需求迅速被市场认可与接受。艾瑞咨询的调研报告显示，智能健身移动端的用户数量已经从2014年的1040万人增长到2018年的12550万人，而在智能硬件上，2018年智能健身可穿戴设备在中国市场出货量就达到了7320万台。用户对智能健身持积极态度，尤其是在运动数据的记录、处理和反馈方面，以及“智能场景＋智能设备＋线上线下课程的闭环”上充满期待。有学者作了实证调查发现用户对智能健身的功能应用与价值实现有着强烈的意愿，如用户对移动健身应用KEEP积极情绪高达75.96%。另一方面是在供给端，商业模式变革倒逼传统健身转型，传统健身的商业模式依赖门店的年卡预付费和私教课程回笼资金，我国最大的线下连锁健身俱乐部之一青鸟健身50%的营收就来自年卡预付费，40%的营收来自私教课程。这类机构在健身产业发展的初期依靠人口红利获得了不错的收益，但随着人口红利的消失，法律对年卡预付费模式管制的加强以及用户对健身服务的升级，传统健身的商业模式渐露疲态；加之新冠疫情进一步冲击了传统健身的商业模式，传统健身高度依赖线下人群集聚消费，疫情期间受到较为严重的管控，营收几近停滞，加之高额的场地租金、人员工资和运营成本，导致面临着巨大的现金流压力。寻求生产方式的变革和突破，增加面临不确定性时的弹性倒逼健身产业智能化转型。当然，市场的热度也直观地体现于资本的青睐上，虽然体育行业近几年整体的融资热度趋于下滑，但智能健身始终还是最受市场青睐的细分领域，智能健身领域的融资每年都约占到整个体育产业融资数量的1／3，并出现了头部企业的大额融资，如智能化24h健身房“”、智能运动器械“小乔体育”、健身移动应用“KEEP”均获得亿元级融资。

在技术层面，与以往智能技术浪潮的昙花一现不同，当前的智能技术是伴随着信息技术发展的日益成熟和移动互联网的普及，以大数据资源的形成、计算技术的突破和算法的提升为基础的。一方面，“互联网＋”的发展融合了线上和线下，各种设备的互联互通产生并留存了大量的数据，可随时进行分析和处理，健身数据的采集比以往有了更丰富的维度和更密集的粒度。另一方面，支持这些数据的存储和计算的算力也取得了突破性进展，继而可以在海量数据中挖掘多维信息，有效地反馈给算法，并克服了传统算法依赖人为特征构建和筛选的限制。加之近年来5G网络的加速建设，低能耗、高通量、低延迟的网络连接使得高质量的实时数据传输成为可能，基于5G网络的大规模商业应用给国内智能产业链带来更深层次的变化，也为智能健身提供了更持续的技术保障。

智能健身发展的实践检视

2.1 总体的历程

我国的智能健身自2010年前后开始有了小规模的初步探索，在2014年国务院《关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》发布后正式拉开序幕，其总体发展历程主要可以归结为以下4个阶段：（1）初步发展期（2014—2015年），2014年在政策的驱动和互联网技术的催化以及国外健身行业的影响下，火辣健身、燃健身、初炼等智能健身软件应用相继出现，拉开了我国智能健身的初步发展序幕；（2）快速发展期（2015—2017年），这一时期是国内股权投资市场的繁荣期，在体育领域就先后有20多家专项创投基金成立，资金池规模逾20多亿，资本的热潮使得产业各要素得以充分整合，带动了我国智能健身领域的创业大潮，智能健身迎来快速发展阶段；（3）遇冷期（2017—2019年），由于商业模式迟迟不能落地，资本对智能健身的追捧热度趋于理性，政策支持的力度也有所减弱，智能健身陷入了一个相对萧条的阶段；（4）转折期（2019年至今），2019年智能健身重新回归政策视野，加之技术的进步与疫情的大范围传播，导致传统线下健身发展停滞，智能健身的优势被进一步被放大，重新迎来了发展的春天。

2.2 主要的趋势

2.2.1 群体：从年轻群体向全民化扩展

在智能健身发展的初期，目标对象主要集中在年轻人群上，产品设计也最大程度地迎合年轻群体，倾向于设计高强度的运动，健身的社交和娱乐属性突出，用户的覆盖面比较狭窄。2017年易观千帆统计的智能健身用户属性数据显示，16~35岁用户占比将近70%。但近年来智能健身不断针对不同年龄特征的群体做出相应的服务调整，逐渐向全年龄段扩展。具体而言，一方面是适幼性，不少智能健身企业开始尝试建立符合中小学体质水平和运动目标的智能健身系统。智慧校园运动系统就主要是针对中小学体育锻炼的需要而设计的，可以远距离观察中小学群体的运动状况，监测中小学群体在达成运动目标过程中的心率指标和能量消耗，更好地指导中小学生的运动和锻炼。另一方面是适老性，中老年群体是全民健身最主要的人群，设计和研发适合中老年人群参与的智能健身产品也渐成智能健身的重要方向。健身器材制造商“好家庭”开发了一种电磁阻尼器作为户外智能健身房的阻力系统，以更好地满足老年人的力量需求，更有效地控制运动风险。上海徐汇区智慧社区市民健身（健康）中心针对老年人心肺功能、体质健康、运动锻炼的特点专门打造了独立的智能健身空间供老年人锻炼使用。智能健身逐渐从年轻群体的专属迈向全民化的常态健身方式。

2.2.2 形态：从软件向软硬件融合发展

智能健身软件是最早兴起的智能健身形态，早期以简单的场馆预定、约练陪练、拼场打球等O2O模式切入市场。全城热炼、小熊快跑、初炼、燃健身等，较好地整合了线上线下资源，一度被寄予厚望，初期流量增长明显，资本竞相追逐。全城热炼在2014年底就获得了300万元天使投资，2015年5月和2015年12月又分别获得了1800万的Ａ轮融资和近亿元的Ｂ轮融资；但软件模式技术门槛低，产品同质化严重，经过１年多的市场检验，模式弊端日益凸显，无论是在感知有用性、感知易用性、感知趣味性以及“任务－技术”匹配度方面都较差。随着全城热炼、燃健身等项目的相继失败，智能健身行业逐渐转向软硬件融合化发展，通过智能硬件匹配有效内容、实时监测反馈数据，并逐渐结合线上线下，来构建更加完整的健身生态。比较典型的是KEEP，KEEP从一开始定位为“具有社交属性的移动健身工具”，到逐步开发KEEP IT智能硬件产品线，在运动中为用户提供身体监测、运动指导和实时反馈，一方面通过软件内容的输出建立更大的用户覆盖面和影响力，另一方面通过硬件技术将以往很多线下健身场景无缝迁移到家庭场景之中，着力打造“家庭健身”。再之后，KEEP还尝试布局线下健身房，通过建立一体化的互联网、SaaS以及智能硬件的综合运营和服务管理系统，从用户进入健身场馆时就开始全程数据介入。用户可以在软件端登录系统，线下进行全面的身体评估，并利用系统在云端匹配数据，智能生成最佳健身方案，一定周期训练后，再进行持续的体测跟踪，最大程度地做到数据驱动健身，同时也做到最大的便捷性，如智能前台、智能储物柜、智能灯控等，努力达致用户的最佳体验。

2.2.3 功能：从健身辅助向健康管理演变

在智能健身发展的初期，智能健身主要还是起到健身辅助作用，如帮助用户预订健身场馆、帮助用户记录训练数据、提供运动方案、纠正运动姿势等，但随着人们对自身健康诉求的上升和疫情后人们对“上医治未病”的热衷。健康管理成为智能健身发展的驱动因素，具体表现在以下方面：一是在关注减肥塑形效果的同时，智能健身越来越注重对整个运动周期的数据处理和挖掘，从而总结出用户的行为模式和健康状况，并根据历史疾病数据库中测得的相关参数，预测用户健康状况的变化趋势，给出有价值的指导或警示。二是智能健身开始探索医疗级运动数据能力的建构，解决运动群体健身和健康管理的核心需求，ECG（心电图）等医疗级数据已经出现在很多智能可穿戴设备中，用于监测用户的心肺状况，一些依赖医疗设备的用户群体也开始转向利用智能运动设备进行长期健康数据监测。三是智能健身与医疗领域的数据逐渐从独立走向融合，不仅在国家层面开始尝试借助智能化手段，在平时医学体检中加入国民体质健康指标，针对性开出运动处方，让广大群众通过健身改善自身的亚健康状态。而且在市场层面，很多智能健身设备已经开始与医疗领域建立数据连接，基于个体疾病信息以及运动中和运动后的体征数据，建立和完善针对不同人群、环境和身体状况的运动处方数据库，推动形成体医结合的慢性病管理和健康服务模式。

2.3 存在的不足

2.3.1 智能健身效果难达预期

智能健身的实效性很大程度上取决于数据的精确性和算法的有效性，即是否能够收集到准确的数据，算法是否能够操作希望量化的概念，有效输出健身反馈。在目前的实践中，一方面，智能健身数据采集的精确性尚显不足。以心率变异性（heart rate ,HRV）为例，它是对心脏跳动之间的时间变化的测量，被认为是疲劳和压力的一种表征。近年来，HRV监测已被广泛引入智能健身设备中，以评估训练能耗预防损伤。然而，HRV在医疗临床环境中采集比较复杂，智能健身设备难以真正准确地监测HRV，一项研究将其与临床级设备进行对比，发现其准确性不及临床设备的50%，数据采集的不准确导致健身效果的判断和健身目的的达成存在缺陷。另一方面，即使数据能够被准确测量，由于算法低效性，数据能否反映为实时健身状态并能给出精确的调整反馈也存在疑问，目前健身领域使用的算法技术主要以知识图谱为主流，健身场景的主要组成部分和场景的反馈都是通过知识图谱来刻画的，与人工智能技术公司宣称的“知识图谱＋深度学习”的算法还有较大差距。知识图谱构建的速度和精度存在缺陷，算法无法自我完善，难以适应健身的动态性和创新性。在算法根据HRV来判断疲劳和受伤的场景中，如果一个健身用户的HRV很低，算法就会给出减少负荷量或休息的反馈，不管用户客观身体评估是否达到疲劳状态，但是诸多研究表明，健身时的焦虑和兴奋也会影响HRV，这也就意味用户可能仅仅因为一些其他的影响因素就被反馈停止运动或者加大负荷运动，最后导致背离所希望达致的健身效果，甚至可能导致受伤风险。

2.3.2 智能健身体验有待提升

（1）目前智能健身对个体的健身需求加以精准预测和个性服务的能力尚显不足，满足个体的精细化和定制化的健身需求是智能健身发展的主要目标，但是这是建立在健身大数据的分析和挖掘基础上的。就目前来言，健身领域的大数据尚未真正形成。首先，相较于医疗、金融、法律等领域，健身领域数据记录起步晚，目前累积的数据量仍相对较少，且大部分数据都停留在初级健身数据上。其次，健身领域数据采集不完整，我国健身人群存在明显的年龄层差异，也存在明显的城乡差异、东中西部差异，导致各地区健身数据的来源、层级、维度等参差不齐，影响了数据的完整获取，导致数据的质量不高。最后，健身数据服务商的系统相互隔离，每个服务商一般都有自己的一套数据采集和处理标准，没有形成联动的管理机制，同为智能可穿戴设备的小米手环和华为手环之间数据技术接入标准就不统一，数据共享受到系统隔离的限制，形成一个个数据孤岛。技术上的不兼容性使其难以形成真正的健身数据库，这严重限制了准确预测和个性化服务的能力。（2）智能健身的情感互动缺失，健身过程本质是一种教与学双向交互的过程，是有情感的互动。然而，现阶段人工智能在自然语言处理等方面的能力还比较欠缺，无法有效完成更深层次的语义识别和情感互动，智能健身更多的是关注数字和符号的反馈，局限于单向的健身技能传递，在健身过程中缺乏情感交流，导致智能健身在教学过程中出现“只见机器不见人”的现象，从而制约了健身体验的提升。（3）智能健身的隐私侵害不容忽视。在实践中智能健身依赖于用户个人信息的充分供给，且智能健身领域收集的数据不仅包含用户的基本身体信息，还包括个人生物识别信息、行踪、健康和生理信息等个人敏感信息，导致存在严重的隐私和个人信息安全问题，影响用户的健身体验和满意度。

2.3.3 智能健身市场驱动力不足

智能健身最终的发展还是需要依靠市场力量，但是目前智能健身存在市场驱动力不足的问题。首先，智能健身在用户留存上依然面临着很大的困境。一方面，由于上文所述的智能健身效果和体验难达预期，受到用户诟病；另一方面，我国常规健身人群的基数少，且健身也面临着线上消费总时间的约束。加之智能健身由于种类繁多，功能差异化并不明显，用户不断在多样化的选择中取舍，数据显示绝大部分智能健身应用７日留存率不到20%，用户粘性低，即使留存下来的用户也仅有1／3为活跃用户。其次，智能健身盈利模式尚不清晰。盈利是商业发展亘古不变的道理，任何领域概莫能外，而智能健身领域目前几乎都处于入不敷出的亏损状态。虽然对于人工智能新兴业态而言，未来的盈利模式可能存在不确定性，行业发展初期聚集于产品搭建，累积用户量，暂时不去考虑盈利模式的问题；但在完成用户和品牌的初步积累后，商业化的能力就成为行业发展的重要指标。体育产业的特点决定了它变现慢、变现难，盈利问题一直是产业发展的最大桎梏，智能健身也不例外。全球最大的智能健身平台打造了一个集智能家用健身器械、智能健身移动应用以及健身内容订阅无缝对接的商业综合体，被誉为智能健身商业模式的标杆，但是整体上仍然处于亏损状态。在我国智能健身的发展过程中，尝试了很多变现方式，如课程付费、会员费、网络电商、广告等，但一直没能形成有效的、可持续的变现模式。最后，智能健身存在资金困难的问题。在智能产业的发展过程中，充足的资金投入是产业发展的基本前提，但“资金约束”是智能健身领域不得不面对的一个问题。智能健身并不像传统经济产业一样有固定资产可以抵押，加之以中小微企业为主，存在财务管理的规范问题，银行难以进行有效的风控和授信，导致智能健身领域很难通过常规的银行借贷获得所需要的资金支持。虽然资本介入对智能健身领域提供了一定的资金支持，但是受整体经济环境的影响，资本愈发关注企业短期的盈利能力，智能健身由于投资周期长、回报慢被谨慎看好，加之政府层面的体育产业资金支持相对滞后，导致智能健身领域面临资金短缺问题。

2.3.4智能健身规制仍然缺位

借助互联网、大数据、人工智能，各类智能健身产品层出不穷，但是规制制度的建立落后于新业态的超前发展，一定程度上造成了智能健身的乱象。主要表现在以下方面：一是运营资质和证照的问题，智能产业领域涉及诸多资质和证照，智能健身有智能产业的共性也有自身的独特属性，造成法律判断上的诸多困难。以直播健身为例，由于直播健身一般也是通过互联网以线上的方式向用户提供营利性服务，是否要取得互联网相关的经营执照，如“信息网络传播视听节目许可证”“网络文化经营许可证”“增值电信业务经营许可证”等就存在模糊性，《互联网视听节目服务管理规定》《互联网文化管理暂行规定》等相关法规在适用范围上相当宽泛，教育领域专门出台了《线上培训意见》予以规范，但体育领域相关规范缺失，导致目前仅有部分智能健身机构取得相关运营资质和证照。二是深受关注的个人信息保护的问题，各种智能健身应用非法收集个人信息和大规模泄露个人信息的事件层出不穷。如何确保健身数据在实时收集、传输、存储、分析和使用过程中的安全，数据应保留多长时间，以及谁能接触到隐私数据，这些都是智能健身领域所面临的难题。三是虚假宣传的问题，虚假宣传是健身领域的顽疾，也表现在智能健身中。早期以O2O模式的移动健身应用主打“99元”健身，宣传99元包月可以自由去数百家健身房，但用户实际使用时却发现无论是在健身房的可选择上还是时间的可选择上，都设置了诸多障碍，尽管在市场监管部门的整治下这种乱象有所好转，但当下仍然存在着不少恶意刷单或者以“伪智能”旗号吸引用户的现象。四是存在着违法经营的问题。最典型的例子就是智能健身移动应用健康猫，健康猫以科技健身为主要商业模式，形成了智能场馆、智能器材和电商综合化的平台，在2018年6月的时候还曾公布获得5亿元的C轮融资，但其在发展过程中演化成了一个打着智能健身旗号，通过返利、刷单、传销等方式的短期P2P套利平台，最终被广州市人民检察院以集资诈骗罪提起公诉。

我国智能健身发展的促进对策

3.1 夯实技术支撑，提升智能健身实效性

智能健身的实质是在海量健身数据的驱动之下，机器可从中学习得到知识和规律，并产生模型算法，在面对新的场景时，它便能进行相应的推断和决策，因而提升智能健身的实效性基础在于提升数据和算法的支撑。具体而言，一是建立统一的健身数据采集和预处理标准，提高数据采集的准确性和质量。只有数据规范、优质、可用，才能对技术等其他生产要素起到事半功倍的作用，健身领域的数据具有复杂、凌乱、无模式的特点，统一标准也避免了健身数据采集不统一造成的数据对接和传输困难，同时也通过预处理过滤掉部分残余数据，提高数据质量。二是尽可能扩大数据采集面。在法律许可的范围内打破年龄、项目、地区的界限，尽可能扩大数据采集的覆盖面，实现对各年龄段、各项目、各地区健身数据的采集，为后续的数据分析和挖掘提供海量数据支持。三是推进健身数据开放共享。需要推动政府公共健身数据的开放，也要推动各技术服务商的数据合作与共享，从而建立一个全国性的、可互通的健身数据平台。四是持续加大对核心关键技术的研发力度。智能健身在落地的过程中涉及到很多环节，需要各项技术的结合。一方面需要持续增强通用服务的开放性云平台建设，以专项资金、金融扶持等方式鼓励智能科技企业与健身产业共享通用服务资源，推动基础软件和算法的突破；另一方面需要围绕智能健身面临的具体应用场景难题，整合研究机构、行业协会、企业多方力量构建解决方案，打造典型的智能健身应用场景。五是加强智力支持。技术的应用最终还是要落实到人，智能健身对体育人才的需求结构发生了变化，需要一批既熟悉数字技术又懂体育的复合型人才。一方面要吸引具有数字技术相关专业知识的人才进入健身领域，如可以完善健身领域的技术作价入股制度，完成知识转移；另一方面也要创新我国体育院校的人才培养体系，增加与智能体育相关的跨学科研究方向，完成“教育链－人才链－创新链－产业链”的衔接，夯实智能健身产业人才队伍。

3.2 优化内容供给，改进智能健身体验性

首先，要转变理念，找准定位。我国智能健身内容供给的定位一直存在一个很大的误区，即主要定位在时尚性产品上，很多智能健身应用注重追求产品的新颖性、界面的华丽性，而忽略了健身运动方式和模式的有效性，虽然赚足了噱头，但时尚产品有一个明显的特点，那就是非线性的爆发式增长，爆发期过后往往会经历快速下滑。因此，要推动智能健身市场的发展，必须从时尚定位过渡到“时尚＋实用”的功能定位上，满足健身用户的真正需求。其次，进一步整合需求，满足个体的精细化和定制化健身需求。面对大量不同层次、不同喜好的用户，智能健身产品需要充分发挥人工智能的优势，拓展应用模块，挖掘不同用户的特点，细化产品和服务的颗粒度，覆盖更多不同喜好用户的垂直细分需求，可以根据难度划分为“零基础－初阶锻炼－进阶锻炼－强化练习”等不同层次。第三，在升级机器精准反馈的同时，注重健身过程中的人的沟通。不仅要实现用户与教练员的有效互动，还要探索智能终端与真实场馆、社交平台、信息网站等渠道的有机互联与融合，形成“健身场景迁移－健身体验复原－健身内容创新－线上线下模式共生”的融合模式，增强健身的趣味性和获得感。第四，需要打通体医融合环节。通过对相关生理、心理指标的整合和运动数据的采集与监测，辅以科学的疾病风险诊断与分析，为健身者提供更便捷、更及时的运动解决方案，实现体医融合层级跃迁，满足用户健康需求。最后，要注重用户的权益保护。能否有效保护用户权益也是影响健身体验的重要因素，在智能健身领域最主要的用户权益是产品安全和用户隐私保护，智能健身产品必须是安全的，避免产品可能存在风险隐患给用户造成伤害，同时需要重点关注用户隐私，亟需建立智能健身领域个人信息风险管理机制，保障用户主体对个人信息收集利用过程中自主、自治、自决。

3.3 促进市场开发，提升智能健身驱动力

只有最大化发挥社会主义市场经济的作用，才能推动智能健身持续发展。具体而言，首先是进一步挖掘市场机会。随着经济增长和社会发展水平的提高，农村健身的消费潜力正在逐步释放，但长期以来我国下沉市场的健身消费力没有得到应有的重视，智能健身在未来可以逐步向下沉市场拓展，激发市场的内在活力。其次是需要鼓励市场集聚化和协同化发展。集聚效应对整个产业的发展具有积极的外部性，智能健身作为一个新生事物，特别需要技术和市场的联通，因而可以鼓励智能健身产业集群的发展，形成集聚化效应。同时可以推进市场协同，尝试打通健身产业链各环节，实现上下游产业的互惠联通以克服盈利难题。的快速发展就与它所建立的产业链模式密切相关，通过同时提供智能健身设备、健身移动应用和订阅内容，打造了一个围绕健身需求，将硬件、软件和媒体服务相结合的生态圈。故而，探索人工智能应用于各类健身服务的可能性，形成产业横向协同发展模式，可以成为智能健身市场拓宽盈利方式的一种积极尝试。最后是创新金融支撑，作为一项新业态，资金是智能健身发展必不可少的保障，在已有的研究中均提出加大财税金融的政策支持，充分调动民间投资的积极性，鼓励私募股权投资和风险投资。不可否认这几种方式对健身产业的重要意义，也将在后续发展中持续发挥作用，但是更重要的是与智能产业的特点相结合，因而在对策上还可以进一步创新智能健身的金融支撑手段。例如：可以尝试在体育领域建立“云量贷”的模式，以企业云服务的使用、智能设备的投入和数字化改造为基础，确定抵押资产和研发投入，以获得银行低息或贴息贷款，从而化解智能健身企业因产品未完全变现而难以获得传统金融支持的困境，也可以进一步激励智能健身企业继续加大数字化投入。

3.4 严格规制措施，促进智能健身有序化

近些年我国体育领域的改革总体方向是政府不断放权，充分发挥市场在资源配置中的基础作用。但在承认智能健身提高健身产业生产力的同时，也应该看到我国智能健身的发展处于野蛮生长的现状，在逐利的动机下，市场发展出现了诸多不规范的现象，故需要加强市场规制，避免工具异化的风险。在总体原则上还是秉承新业态包容审慎的监管原则，对于未知大于已知的新业态不能一上来就否定，而是需要予以必要的试错容错空间，这方面我国在智能金融、智能医疗、网约车方面积累了不少有益的经验，可以移植到智能健身的市场规制中，如在经营资质方面的要求并不固化，对部分存在争议的资质作有利于智能健身发展的解释，但对部分必不可少的资质还是严格解释，对不符合要求的坚决处理。在具体措施上，一是要借鉴其他产业的发展经验，可参照智能医疗领域的《远程医疗服务管理规范（试行）》，出台智能健身领域的相关法律规范，予以明确市场行为的边界和责任，如智能健身产品需要达到何种安全标准，智能健身的数据合规需要做到何种程度，哪些经营行为是明令禁止的，厘清权责范围，划定免责区间，以法律规范的形式为智能健身的发展保驾护航。二是要充分发挥行业的自律作用，指导行业协会制定智能健身领域的市场标准，加强行业内部的监督和管理。三是构建技术解决方案，智能健身是技术发展的产物，市场的规制一定程度上也能够依靠技术的手段予以解决，如在个人信息保护问题上，就可以构建隐私增强技术，加强个人信息的保护，特别是在健身运动中的生物识别信息方面。

结语

党的二十大报告提出加快建设网络强国、数字中国，加快发展数字经济。体育一直都是对新技术最为敏感的行业，随着智能技术的兴起并深度融入体育领域，以云、网、端、数、智“互联互通”的数字体育基础将全面构建。在这样的背景下，更需要科技的创新来促进全民健身的转型升级。在数字技术的浪潮中，要大力发展智能健身，提高我国健身产业的生产效能，同时也要意识到我国目前智能健身的发展中存在的诸多短板和不足。在数字技术这一快变量下，需要着眼于健身这一慢变量，提升智能健身的实效性和体验感，进一步契合全民健身、健康中国战略之要求。