Strava 用戶祈禱他們的應用程式能有深色模式，他們得到了它，但深色模式的到來也帶來了另一個功能：運動員智能，一種整合到 Strava 中的人工智慧並能夠分析用戶表現。該服務首先進行內測，經過不到六個月的測試，幾天前向所有高級用戶開放。由此可見Strava對其AI的信心有多大。然而，用戶的第一個回饋至少可以說是好壞參半。 Strava AI 的興趣問題出現了。換句話說：是另一個人工智慧小工具，還是你未來的教練，將幫助你為下一場準決賽做準備的人。
什麼是運動員智力？
一點閃回。 2024 年 5 月，在洛杉磯，Strava 借助其年度活動 Strava Camp 宣布了一系列新功能，包括著名的“黑暗模式”，這是生成路線的新方式，人工智慧可以識別作弊者和他們的假 KOM因此…Athlete Intelligence，其表現分析人工智慧。
當時，Strava 將其視為一個支持運動員的簡單工具，一個能夠總結您的活動、指出最值得注意的事實並幫助您更好地了解自己的表現和進步的工具。
重要說明：自正式發布以來，該應用程式一直處於測試階段。如果您嘗試使用它幾天，情況仍然如此。這種「測試階段」狀態使 Strava 能夠繼續推進其工具，而不會使其成為真正的商業爭論。此外，Strava AI 不會產生任何額外費用，它已整合到應用程式的 Premium 計劃中。
就我們而言，我們已經開始測試這個Strava 人工智慧在他宣布這一消息的第二天，距離他分析我們的跑步、徒步旅行和山地自行車郊遊（但至少目前沒有分析電動自行車）已經過去了五個多月。
Strava AI 到底在做什麼？
當我們第一次使用它時，運動員智力並沒有給我們留下深刻的印象。他的分析非常平淡，整體上對活動進行了相當基本的總結。在跑步中，人工智慧幸運地能夠看到以閾值速度退出或分步（仍然很高興）之間的差異，但它無法走得更遠，例如看看我們是否到達保持每次重複，或者是否兩個間隔之間的速度有所下降。
大多數運動員情報摘要都顯示了紮實的表現、持續的努力，並以時尚積極且最終相當平凡的基調結束。我們注意到的另一個問題是分析之間的巨大相似性。這些都集中在相同的數據上，並且幾乎沒有給出精確的指示。以至於幾週以來我們完全忘記了使用史特拉瓦AI，厭倦了聽他給我們同樣的湯。
故事本來可以在另一個偽人工智慧服務上結束。但事實證明，在準備 8 月比賽的同時，我們又開始重啟 Strava AI 小型工廠。令人驚訝的是：分析不僅變得更加多樣化，而且更加深入。人工智慧能夠注意到訓練類型的變化，在某些心率區域進行更具體的工作......簡而言之，小細節，但展示了某種形式的進步。
演變與改進：Strava 高速學習
自從 Athlete Intelligence 向所有高級 Strava 用戶開放以來，這一進展在最近幾天進一步加速。為了實現這一點，有一個簡單的練習：將過去對人工智慧的分析與它今天對同一活動的分析進行比較。
以下是 6 月 1 日進行的一次非常基本的跑步活動的比較分析。左邊是 Strava AI 在比賽當天的分析，右邊是請 AI 查看今天這項活動時的總結。第一次觀察，但這是軼事……人工智慧在 5 個月內學會了法語，做得很好。但更讓我們感興趣的是她說的話。在這一點上，第一份報告的陳詞濫調：「節奏和高度的良好結合，紮實的努力」與今天 Strava AI 的更詳細分析：針對同一活動，差異非常明顯。 AI 注意到您的配速比過去 30 天的平均配速要快，在耐力和步頻區域的具體努力，並且能夠將這次郊遊與前幾週的訓練進行比較。
總而言之，她有能力更進一步。我們能夠與許多其他活動重現此比較練習，並且觀察結果沒有改變：Strava AI 確實取得了進展。
在最近的分析中，我們也注意到 Strava AI 將研究某些數據的更多細節。三個月內路線上最大的海拔差異，比過去更高的踩踏節奏……一些附加訊息，總是與過去的表現相關，這表明他越來越了解我們。
儘管這一進展令人印象深刻，但從一開始就已經宣布了。事實上，去年 5 月，當我們採訪其全新產品經理 Matt Salazar 時，後者表示：“在運動員智能方面，我們可以說我們處於 v 1.0，但我們將很快轉向相當於 v 3.0 的版本”
Strava AI 可以取代教練嗎？
不可否認，Strava 的 AI 在 5 個月內取得了長足的進步，但它能算得上是當今跑步者有用的工具嗎？附屬問題：Strava AI 可以取代教練嗎？
目前，這並不是一項關鍵功能，但對於普通/常規跑步者來說，這將是一個真正的優勢。他只需查看其活動摘要即可獲得相同程度的分析。它可以幫助初學者跑步者，但初學者跑步者需要付費購買高級會員資格嗎？沒有什麼比這更確定的了。但是，我們也不能稱之為噱頭，之所以不能稱之為噱頭，是因為我們在短短五個月的時間裡看到了巨大的進步。這種儲存盡可能多的有關跑步者的信息、越來越了解他並能夠在分析中更進一步的能力，使我們能夠說，如果運動員智力不具備，今天可能不會令人印象深刻，有一天可能會變成這樣。這就引出了第二個問題：他可以換教練嗎？
這個問題的答案顯然是否定的，或者，如果我們想更加謹慎的話，也不能立即這樣做。但同樣，人工智慧去年五月所做的事情和今天所做的事情之間的演變是這樣的，以至於有一天它能夠正確識別運動員，甚至制定訓練計劃並非不可能。
當那一天到來時，Strava 會繼續將其融入其基本公式中嗎？或者它會成為一項額外費用的單獨服務嗎？
