A | “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。 水是构成人体成分的重要物质并发挥着重要的生理作用，足量饮水是保障身体健康的基础，也能帮我们维持正常的身体活动和认知能力。这，就是服务。” 7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕。近期，《美国国家科学院院刊》发布了一项惊人研究，揭示每升瓶装水中平均含有约24万个可检出的塑料微粒，并且，瓶装水在我们反复开关以及高温暴晒的条件下会使水中含有更多的微塑料。这些纳米级的塑料颗粒能够进入我们的肠道或肺部细胞，进而穿越血液，抵达心脏和大脑，甚至对孕妇而言，它们能穿越胎盘，进入胎儿体内。 那么，面对这样的污染，我们如何保障自己的饮水安全呢？把水烧开能否有效降低微塑料的含量呢？ 1.微塑料对人体有什么危害？ 微塑料是指直径小于5毫米的塑料颗粒，更小尺寸的还有微米、纳米级的微塑料，因此它也被统称为微纳塑料（MNPs）。
B | 微塑料来源于生产和生活，如汽车轮胎与路面摩擦、化妆品成分、洗衣废水以及塑料垃圾在陆地和海洋漂流中碰撞、分解等，都会产生大量微塑料。 随着研究的深入，目前微塑料的概念已经扩大到从纳米到毫米的范畴（1毫米等于1000微米；1微米等于1000纳米），而且是形状多样的非均匀塑料颗粒混合体，肉眼难以分辨。微塑料对人体健康的潜在影响：包括可能诱发氧化应激、促进炎症、内分泌紊乱和代谢紊乱等，从而增加多种疾病发生风险。 2.把水烧开是一种简单有效降低微塑料含量的方法 近期关于瓶装水中微塑料的研究结果令人震惊，这让我们不得不重新审视我们的饮水习惯。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”。
C | 对于大多数家庭来说，把水烧开是一种简单且有效的杀菌方法。 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。 关于微塑料，烧开水确实能在一定程度上降低其含量。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”。
D | AI的到来，恰恰能同时打破这两块天花板。当水被烧开时，微塑料颗粒会与水中的碳酸钙结合，形成沉淀物。
E | 通过简单的过滤，我们可以去除高达84%的微塑料。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。因此，把水烧开再喝，确实是一个降低微塑料摄入的有效方法。 当水被加热至沸腾时，微塑料颗粒由于密度和大小的差异，会与水中的其他物质发生分离，一部分会沉淀到水底。
F | 因此，在烧开水之后，如果条件允许，我们可以使用过滤器或纱布进行简单的过滤，进一步减少水中的微塑料颗粒。 但一个关键问题随之而来：直接用通用大模型做运动指导，够吗？ 回答是否定的。他用“三大难度层级”解释了为什么运动健康需要一个专属大模型。 第一，安全边界。
G | 通用模型的幻觉如果发生在问答场景，用户核实一下就好，但如果发生在运动指导场景，一旦被直接执行，将是不可逆的身体伤害。通用模型的优化目标是整体有用性，并未将“身体伤害”作为单独的、最高优先级的红线去对齐和评测。 3.如何保证饮水安全？ （1）选择质量好的瓶装水：购买瓶装水时，注意查看产品标签和认证信息，选择有质量保证的品牌。因此，专属模型第一件要做对的事，是把安全边界做成架构和评测体系里的硬约束。 第二，伪科学过滤。避免购买来源不明或价格过于低廉的瓶装水。 （2）定期更换水壶和水杯：即使是高质量的水壶和水杯，长期使用也可能磨损，导致微塑料产生。建议定期更换，保持清洁。
H | （3）安装家用净水器：安装家用净水器可以有效去除水中的杂质和微塑料颗粒，提供更安全的饮用水。通常来说，健身是内容营销最密集的领域之一，“出汗多=减脂快”这类说法在互联网语料里的密度远超专业文献。通用模型目前没有严格的专门纠偏，会原样学习并复现。而专属模型的应对方式，则是首先把“是否有权威依据、能否溯源”做成训练和评测的硬指标。 （4）使用不锈钢或玻璃材质水壶：烧水更安全，因为这些材质不易释放微塑料颗粒。 所以，我们要尽量避免使用塑料水壶，尤其是在高温下，塑料中的化学物质可能会加速分解，增加微塑料的风险。减塑降碳。
I | 第三，个性化颗粒度。图源：卡乐图片（摄影/宁颖） 4.减少微塑料摄入的生活小妙招 科学家建议，由于微塑料主要通过饮食和器具进入人体，一些生活方式也有助于减少微塑料的摄入。 （1）尽量减少选用预包装食品，特别是加工程度非常高的食品。
J | 这既是记忆架构问题——需要为每个用户持续采集和留存跨月的训练历史、疲劳趋势等数据，也是模型能力问题——把原始传感器数据转化为对用户体能水平、运动能力边界的准确刻画，需要专门的建模训练。
K | 武博文引用了行业证据：Google没有让通用版Gemini直接理解可穿戴设备数据，而是专门训练了Large Sensor Model；腾讯推出的CL-bench Life的结论也印证了，从碎片化、非结构化的真实运动饮食数据中学习推理，对现有模型极具挑战。 基于这三重判断，Keep的选择是：第一阶段先把“安全边界”和“科学性”打扎实，个性化作为需要更长期投入的能力放在后续阶段重点推进。 Keepace.ai三项核心能力：安全优先、科学扎实 今年4月，Keep发布了第一版运动领域专属模型Keepace.ai。每一个加工过程都可能会增加食品当中微塑料的含量，尽可能吃一些原型的食物，同时减少塑料容器包装的食品摄入。武博文在演讲中展示了该模型当前覆盖的三大场景：训练课程生成、运动知识问答、运动数据解读。 （2）平时不食用动物、鱼类的内脏。 在训练课程生成时，当用户问“想用哑铃练背，但最近腰不舒服”时，Keepace.ai不会像通用AI那样直接推荐俯身划船或硬拉，而是先识别风险，主动选择单臂支撑划船以分担脊柱压力，并规划完整的热身→主训→核心强化→拉伸四个环节。海洋本身就存在着微塑料的污染，鱼类以及海产品长期生活在这个环境中，所含的微塑料就会更高，经常食用海鲜或者深海鱼，摄入微塑料的含量也会增多。 （3）减少外卖和快餐的摄入。每个环节标注动作要领和节奏，并在建议中明确写道“若腰疼急性发作、伴下肢放射痛，先暂停训练并就医”。
L | 外卖和快餐包装中常含有大量塑料，不仅可能产生微塑料，还可能含有其他有害物质。尽量自己做饭，既健康又环保。 （4）不粘锅出现划痕后尽量不要再用。大多数不粘锅的不粘涂层通常是聚四氟乙烯，也就是特氟龙，属于一种合成塑料。
M | 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。
N | 当炊具表面和硬物之间有强烈磨损时，可能会形成微小的聚四氟乙烯颗粒，然后污染食物被人类摄食。别用不粘锅烹调质地坚硬的食物，比如排骨，不使用尖锐的铲子，并定期更换新锅。 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。
o | （透视社综合中国青年报、北京日报、封面新闻、“科普中国”微信公众号报道） 编辑：李煦、廖明娟（实习） 校对：李旭颖 审核：龚紫陌。
p | 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。
q | 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。
r | 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。
s | 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”。
t | 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。
u | 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。
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Published on:17:49:32
