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本期我们邀请到了BodyPark型动公园创始人兼CEO林宜立。
林宜立曾任「
出门问问
」高管，在2021年创办了专注大健康运动赛道的AI智能数字化平台BodyPark。
36氪曾报道过BodyPark的Pre-A轮融资
。
2023年3月，BodyPark正式启动了AI 2.0战略，在原有“AI+真人私教”产品，和自研DeepBody Engine人体姿态识别AI引擎的基础上，推出了三款新产品：AI虚拟教练「ChatBPK」，AI游戏化健身新品「JustFive5分钟」，以及面向行业教练/康复师的AI远程授课SaaS系统「Coach Copilot」。
其中，ChatBPK是BodyPark整合当前主流大型语言模型（LLM），并以现有课程内容和用户数据为Grounding（校准），开发的AI多模态虚拟教练。用户可以在课前、课中、课后任意阶段，用自然语言的方式与ChatBPK交互，获得关于课后评估、健身计划等个性化、专业问题的解答。同时，ChatBPK的回答不限于文字形式，还支持拉取课中体态识别图片、教练指导语音等。
老场景新解法 vs 新场景原生机会
36氪：BodyPark也是从做健身垂直领域小模型开始的。有说法认为上一波AI创业公司很难做，在您看来，到底难在哪？
林宜立：
我们公司的核心成员不少是上一波AI公司出来的老兵，都经历过从2014/15年开始的AI创业热潮。我的最大感受是AI公司难是难在商业化变现，得找场景。
上一波往往是AI团队先有很牛的技术，但需要持续寻找落地场景，“拿着锤子找钉子”，往往会走一些弯路（尽管有时难以避免）。所以我们做BodyPark再创业的那一刻，就已深知场景和技术应该是紧密耦合的。不管是B端还是C端的场景，只有紧密结合用户场景去做技术创新，才可能将技术本身的价值和商业化前景发挥到最大。
36氪：说到“拿着锤子找钉子”，这一波想要直接利用生成式AI技术来做的企业会不会也有这样的情况？
林宜立：
这个肯定也会有。比如现在OpenAI，ChatGPT火，很多创业团队就会直接拿着大模型的API直接封装做应用，很快的做出一些智能的聊天机器人，然后再去找应用场景。这多少也是“拿着锤子找钉子”的逻辑。
这个思维本身也没有大错，但我认为，以终为始来看，技术最终还是服务于场景，终局一定是找到解决特定问题的场景。在这个场景里，技术、产品能发挥非常核心的作用，帮助企业形成稳健的、具备长期壁垒的商业模式。
36氪：在您看来，所谓的AI 1.0和这一波AI 2.0/生成式AI技术相比，在场景或者应用上会有什么区别？
林宜立：
我觉得有两大类需求。一类是
技术范式变化带来的新场景需求
，这个目前还需要时间去观察。另一类是
老场景新解法
，用户需求其实一直在，但采用新的技术，可以做一些原来做不到的事情，创造新体验、解锁新人群、构建新玩法。
比如我们现在做的在线运动健身私教课。新一波大语言模型/生成式AI技术会可能会十倍，甚至百倍地提升这些场景中的体验和效率。
我觉得对所有正在路上的创业团队、或者已经有成熟商业模式的公司来说，都要拥抱AI 2.0的机会。因为，站在企业的角度，相当于工具箱里多了一个非常有力的工具。
同时，AI2.0也会有原生的机会，会涌现出一些新的商业模式。比如技术2B创业，做大模型等更偏底层的基础设施的机会。像我们这样做垂直场景应用的企业可能就会为之买单。
还会有做中间件比如专门提供模型训练能力的，做算力加速的等等。另外，也会产生很多新的应用，可能不是老场景，但需求却早就存在，比如做情感陪伴类聊天机器人的。
36氪：您刚刚提到，BodyPark瞄准的其实是一个确定的老场景，那当初在考虑采用生成式AI技术时，主要考虑了哪些因素？
林宜立：
当所有人都在聊大模型和AIGC时，BodyPark是带着自己的视角和场景来看这件事的。一方面我们一直密切关注并深度参与AI技术的发展。另一方面，本质上我们是一家AI产品服务公司，也很强调用户思维。用户不会只因为你有很好的技术而买单，但会因为你为他们提供了完整的体验价值而持续付费。
因此，我们首先考虑的是，新的AI技术能不能
非常接地气地在现有场景中得到应用
，解决具体问题。其次，另一个核心在于
叠加新技术之后，能不能达成1+1远远大于2的效果。
过去我们通过“AI+真人”的组合搭配，把在线私教课的体验从0做到了1，把一个之前大家觉得做不到的体验做得还不错，跑通了商业化。现在有了Coach Copilot和ChatBPK这两个新产品模块后，我们有机会把服务效率和用户体验再从1提升到10甚至100，能更快地实现最初创业时想做AI虚拟智能教练的愿景。
小模型+产品+数据——生成式AI “Connecting the dots”
