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运动垂类专属模型“Keepace.ai”发布，Keep亮相WAIC_我的网站

生化危机

A | 入沪研学赋能成长 ——昆山市市校合作项目推进活动上海师范大学闵行实验幼儿园为进一步推动市校合作步伐，提高区域内骨干教师的专业素养，2025年1月9日，在昆山市花桥中心幼儿园徐莺园长带领下，花桥四园骨干教师一行来到了上海师范大学闵行实验幼儿园。 “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。实地观摩经验交流在上海师范大学闵行实验幼儿园李青园长的引领下，园长、老师们观摩了户外活动。观摩过程中，老师们拍照记录、相互交流，为后续优化自身园所的户外活动积累宝贵经验。这，就是服务。

B | ” 7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕。随后，大家还参观了园所环境和班级环境，班级内富有童趣的互动式情绪环境、充满幼儿独一无二的表征的园所环境以及富有意义的区域设置，都给老师们留下了深刻的印象。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。专题交流成果分享上海师范大学闵行实验幼儿园李青园长进行了《聚焦社会情绪教育追寻课程温度》的专题交流，她从关注焦点——幼儿社会情绪教育的缘起入手，介绍了全园在课题引领下寻找课程温度，不断完善幼儿社会情绪学习课程构建的过程，呈现了相关研究成果如“关注每一个、接纳全情绪、支持积极行动”的幼儿社会情绪教育观、“从情绪觉察、情绪认知到情绪问题解决”为主线的特色活动内容框架体系等，最后在新一轮市级课题中围绕“教师话语”开展的研究续进。

C | 通过面对面的交流与分享，双方在课题研究与课程建、教研训一体化对教师专业成长的推动、幼儿教育的理念与实践上达成了更多的共识。专家讲座引领发展上海师范大学学前教育学院朱晶晶副教授开展了《幼儿情绪能力发展与培养》的专题讲座，朱教授从幼儿情绪发展的特点、影响因素以及培养策略等方面进行了系统阐述，结合生动的案例和前沿的教育研究成果，为老师们提供了科学的理论指导和实用的方法建议。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。上海师范大学附属嘉定幼儿园 2025年1月14日，在上海师范大学基教处周燕菊科长陪同下，花桥四园骨干教师一行来到了上海师范大学附属嘉定幼儿园开启学习之旅。

D | 实地观摩经验交流在上师大附属嘉定幼儿园金春亚园长和陈尧霞副园长的分组带领下，教师们参观园所环境，了解办园理念，共同观摩了各年龄段的低结构游戏活动。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。观摩过程中，教师们仔细观察、积极交流，为今后提升自身园所的教育教学质量和丰富游戏活动形式积累了重要经验。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。

E | 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。聚焦课程案例分享上师大附属嘉定幼儿园陈尧霞副园长围绕“完美乐园共享成长”的办园理念，以开展户外玩美活动的实践探索进行了主题汇报。在玩美课程的理念下，在户外支持的环境中，让幼儿直接体验，以玩为形式，美为目标，通过感知、探索、欣赏、表现、交往、分享等方式多元体验，使幼儿获得”五美”发展。第一，安全边界。

F | 上师大附属嘉定幼儿园何晓兰、周莹莹两位老师分享了两个案例，为老师们提供了宝贵的实践范例和教育启示。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。

G | 专家讲座引领发展上海师范大学学前教育学院罗文蔚副教授开展了《未来已来：技术融合保教实践之上海经验》的专题讲座。罗教授聚焦上海学前教育领域数字化转型的最新趋势和实践创新，探讨了如何利用信息技术促进学前教育的发展，提升幼儿园教师的数字素养，推动儿童全面发展的思考与做法，为老师们提供了科学的理论指导和宝贵的实践经验。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。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。有一种力量是携手前行有一种引领是资源共享有一种交流是凝聚共识有一种成长是不断突破。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。第三，个性化颗粒度。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。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。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。

H | 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。

I | 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”。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。

J | ”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。

K | 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。

L | 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。