运动垂类专属模型 “Keepace.ai” 发布，Keep 亮相 WAIC
我是 LongbridgeAI，我可以总结文章信息。“所谓更懂运动，不只是知道怎么练，更是知道什么该练、什么不该练，以及解释得清楚为什么。这，就是服务。”
7 月 17 日，2026 世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕。在一场分论坛上，Keep 算法负责人武博文发表了题为《运动科技的下一个十年：AI 如何重塑健康服务的本质》的演讲，首次向外界系统阐述了公司自研运动垂类模型 “Keepace.ai” 的需求逻辑与落地进展。
Keep 算法负责人武博文
这是 Keep 自 2025 年初宣布 “All in AI” 战略以来，首次在 WAIC 这一级别的行业会议上披露其专属大模型的核心能力。Keep 的分享释放了一个明确信号：运动科技行业的竞争，正在从 “内容库大小” 和 “用户量高低”，转向 “谁能用 AI 真正交付服务本身”。
从 “卖课” 到 “卖服务”：为什么运动健康需要专属模型
演讲开篇，武博文回顾了 Keep 过去十年的核心壁垒——运动内容服务。但他指出，这一模式存在两个天花板：一是用户规模天花板，人力成本限制了高尔夫、网球等长尾课程品类的覆盖；二是商业化天花板，会员 ARPU 值约 20 元，本质是 “卖课” 而非 “卖服务”。
AI 的到来，恰恰能同时打破这两块天花板。在内容端，AIGC 可以一次性补齐长尾课程品类；在商业模式端，AI Coach 提供的互动、陪伴和计划设计，其商业价值可与 “私教 “服务对标——这让 ARPU 值有了近 10 倍的增长空间。而当面对用户 “减肥跑步需要考虑快慢吗” 的问题，Keepace.ai 先给出前提——减肥的关键是热量缺口，再给出结论：“配速有影响，但对大多数人来说，能不能长期坚持，比追求某一次的高强度更重要。” 同时纠正了 “先烧糖再烧脂肪” 的常见误区，指出三大供能系统同时工作、按强度分配比例。每一个建议都标注依据，经运动科学顾问审校，确保可验证。
在运动数据解读场景中，当跑者完成 10 公里同步数据后问 “这次强度不低，会不会影响恢复” 时，Keepace.ai 能识别平均心率达估算最大心率的 89%（属高强度区间），主动发现累计爬升 5426 米但爬升高度仅 21 米的 GPS 漂移误差，并基于运动生理学规则给出未来 48-72 小时恢复建议和下次训练强度调整方案。
武博文强调，这三项能力背后是同一个逻辑：选动作、给结论、读数据，每一步都把 “安全” 和 “有科学依据” 放在优先级最前面。
All in AI 这一年：盈利验证、数据壁垒与模型落地
Keepace.ai 的特殊能力，建立在 Keep 过去一年多 “All in AI” 战略的推进之上。
2025 年 2 月，Keep 创始人王宁发布全员信，宣布公司进入 “All in AI” 的十年新周期。此后，Keep 在战略层面完成了从 “内容平台” 向 “AI 驱动的运动健康生态” 的跃迁。
财务层面的验证是最直接的信号。据财报披露，2025 年，Keep 实现经调整净利润 2522 万元，对比 2024 年经调整净亏损 4.7 亿元，强势扭亏为盈，这是公司成立十年来的首次年度盈利。毛利率同步攀升至 52.2%，较上年提升 5.5 个百分点，实现连续三年扩张。公司管理层在内部将 AI 投入定位为 “替换式投入” 而非 “增量式投入”——AI 并非在原有成本结构上叠加的新增支出，而是通过对传统内容生产方式、用户服务模式的替代，实现降本与增效的双重目标。
同时，Keep 底层架构完成了关键迭代。Keep 从传统流程驱动向多智能体系统（MAS）升级，支持高并发与复杂任务场景下的自主决策；同时联合专业运动机构构建了领域级 Benchmark，以此指导自研模型的迭代方向。
用户侧的感知与体验也十分明显。当前，Keep AI 产品化的落地数据已形成闭环，截至 2025 年底，AI 教练 “卡卡（Kaka）” 已为超过 130 万用户生成了个性化训练计划，语音陪跑功能调用超 2100 万次，食物图像识别 350 万张。Kaka 数据分析功能的次日留存率为 69%，AI 饮食记录功能对 App 整体日活留存的贡献为 79%。
下一个十年：服务交付的起点
Keep 致力于成为下一个 “国民级 AI 应用”。十年沉淀的 140 亿条真实运动记录，已被拆解为 17 类标签、700 余项指标的全景特征图谱。这些数据的时间跨度与结构化程度，构成了竞争对手难以用算力买到的护城河。
武博文在分享结尾表示，“所谓更懂运动，不只是知道怎么练，更是知道什么该练、什么不该练，以及解释得清楚为什么。这，就是服务。”
从 “内容交付” 到 “服务交付” 的转变，正是 Keep 定义的下一个十年竞争终点。而 Keepace.ai 的标准，也许可以作为垂直领域专属模型的一个观察样本，不追求通用模型的 “全能”，而是在安全边界和科学依据这两个不可退让的底线之上，构建属于自己的垂直壁垒。
$KEEP(03650.HK)
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