運動垂類專屬模型 “Keepace.ai” 發佈，Keep 亮相 WAIC
我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。“所謂更懂運動，不只是知道怎麼練，更是知道什麼該練、什麼不該練，以及解釋得清楚為什麼。這，就是服務。”
7 月 17 日，2026 世界人工智能大會（WAIC）在上海開幕。在一場分論壇上，Keep 算法負責人武博文發表了題為《運動科技的下一個十年：AI 如何重塑健康服務的本質》的演講，首次向外界系統闡述了公司自研運動垂類模型 “Keepace.ai” 的需求邏輯與落地進展。
Keep 算法負責人武博文
這是 Keep 自 2025 年初宣佈 “All in AI” 戰略以來，首次在 WAIC 這一級別的行業會議上披露其專屬大模型的核心能力。Keep 的分享釋放了一個明確信號：運動科技行業的競爭，正在從 “內容庫大小” 和 “用户量高低”，轉向 “誰能用 AI 真正交付服務本身”。
從 “賣課” 到 “賣服務”：為什麼運動健康需要專屬模型
演講開篇，武博文回顧了 Keep 過去十年的核心壁壘——運動內容服務。但他指出，這一模式存在兩個天花板：一是用户規模天花板，人力成本限制了高爾夫、網球等長尾課程品類的覆蓋；二是商業化天花板，會員 ARPU 值約 20 元，本質是 “賣課” 而非 “賣服務”。
AI 的到來，恰恰能同時打破這兩塊天花板。在內容端，AIGC 可以一次性補齊長尾課程品類；在商業模式端，AI Coach 提供的互動、陪伴和計劃設計，其商業價值可與 “私教 “服務對標——這讓 ARPU 值有了近 10 倍的增長空間。而當面對用户 “減肥跑步需要考慮快慢嗎” 的問題，Keepace.ai 先給出前提——減肥的關鍵是熱量缺口，再給出結論：“配速有影響，但對大多數人來説，能不能長期堅持，比追求某一次的高強度更重要。” 同時糾正了 “先燒糖再燒脂肪” 的常見誤區，指出三大供能系統同時工作、按強度分配比例。每一個建議都標註依據，經運動科學顧問審校，確保可驗證。
在運動數據解讀場景中，當跑者完成 10 公里同步數據後問 “這次強度不低，會不會影響恢復” 時，Keepace.ai 能識別平均心率達估算最大心率的 89%（屬高強度區間），主動發現累計爬升 5426 米但爬升高度僅 21 米的 GPS 漂移誤差，並基於運動生理學規則給出未來 48-72 小時恢復建議和下次訓練強度調整方案。
武博文強調，這三項能力背後是同一個邏輯：選動作、給結論、讀數據，每一步都把 “安全” 和 “有科學依據” 放在優先級最前面。
All in AI 這一年：盈利驗證、數據壁壘與模型落地
Keepace.ai 的特殊能力，建立在 Keep 過去一年多 “All in AI” 戰略的推進之上。
2025 年 2 月，Keep 創始人王寧發佈全員信，宣佈公司進入 “All in AI” 的十年新週期。此後，Keep 在戰略層面完成了從 “內容平台” 向 “AI 驅動的運動健康生態” 的躍遷。
財務層面的驗證是最直接的信號。據財報披露，2025 年，Keep 實現經調整淨利潤 2522 萬元，對比 2024 年經調整淨虧損 4.7 億元，強勢扭虧為盈，這是公司成立十年來的首次年度盈利。毛利率同步攀升至 52.2%，較上年提升 5.5 個百分點，實現連續三年擴張。公司管理層在內部將 AI 投入定位為 “替換式投入” 而非 “增量式投入”——AI 並非在原有成本結構上疊加的新增支出，而是通過對傳統內容生產方式、用户服務模式的替代，實現降本與增效的雙重目標。
同時，Keep 底層架構完成了關鍵迭代。Keep 從傳統流程驅動向多智能體系統（MAS）升級，支持高併發與複雜任務場景下的自主決策；同時聯合專業運動機構構建了領域級 Benchmark，以此指導自研模型的迭代方向。
用户側的感知與體驗也十分明顯。當前，Keep AI 產品化的落地數據已形成閉環，截至 2025 年底，AI 教練 “卡卡（Kaka）” 已為超過 130 萬用户生成了個性化訓練計劃，語音陪跑功能調用超 2100 萬次，食物圖像識別 350 萬張。Kaka 數據分析功能的次日留存率為 69%，AI 飲食記錄功能對 App 整體日活留存的貢獻為 79%。
下一個十年：服務交付的起點
Keep 致力於成為下一個 “國民級 AI 應用”。十年沉澱的 140 億條真實運動記錄，已被拆解為 17 類標籤、700 餘項指標的全景特徵圖譜。這些數據的時間跨度與結構化程度，構成了競爭對手難以用算力買到的護城河。
武博文在分享結尾表示，“所謂更懂運動，不只是知道怎麼練，更是知道什麼該練、什麼不該練，以及解釋得清楚為什麼。這，就是服務。”
從 “內容交付” 到 “服務交付” 的轉變，正是 Keep 定義的下一個十年競爭終點。而 Keepace.ai 的標準，也許可以作為垂直領域專屬模型的一個觀察樣本，不追求通用模型的 “全能”，而是在安全邊界和科學依據這兩個不可退讓的底線之上，構建屬於自己的垂直壁壘。
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