# “渴望力量”项目策划书

- 姓名：蔡宇鑫
- 学号：202226701041
- 班级：22 级软件工程（大数据技术）班
- 手机号：18779989085

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# 项目设想

01\* 一句话描述项目设想（行业领域、用户画像、核心功能）<br />
（行业）健身行业中个性化训练需求上升。（用户）健身爱好者希望获得专业的训练建议和进度追踪。（功能）开发一个 AI 健身教练，通过用户数据分析提供个性化的训练计划和营养建议。

02 项目的业务流程 <br />
用户注册与数据采集,获取用户的基本信息和健身需求;
数据分析与个性化训练计划生成,根据用户信息与健身目标，生成个性化的训练计划。
用户训练执行与进度追踪,帮助用户按照个性化的训练计划执行，并追踪进度。
用户反馈与训练调整, 优化用户体验，保持持续的训练动力。
营养与恢复建议,提供全面的健康管理，辅助用户达成训练目标。
持续跟踪与报告生成,提供长期数据分析和趋势跟踪，帮助用户持续优化训练。
社交与激励机制, 增强用户的参与感和动力，通过社交元素激励用户坚持训练。
数据隐私与安全管理,确保用户的数据隐私和安全。
系统优化与持续更新,持续优化 AI 系统，提升用户体验。

03 项目的商业模式 <br />

1. 订阅制模式
   1. 1 基础订阅与高级订阅
   2. 1 按周期订阅
2. 按需付费模式
   1. 1 单次训练计划定制
   2. 1 单次营养咨询
3. 增值服务与产品
   1. 1 健身设备与配件销售
   2. 1 个性化营养品推荐
   3. 1 线上教练课程
4. 数据分析与报告
   1. 1 定制报告销售
   2. 1 健身数据市场
5. 广告收入模式
   1. 1 平台内广告
   2. 1 品牌合作与推广
6. 社交与社区化盈利模式
   1. 1 会员制社区
   2. 1 内容创作者激励

04 相对可行的策略 <br />
为了开发一个 AI 健身教练，首先需要从用户需求出发，明确功能方向和技术实现路径。随着健身行业中个性化训练需求的上升，越来越多的健身爱好者希望通过更专业、精准的指导来提高训练效果和维持健康生活方式。因此，AI 健身教练的核心任务就是通过深入分析用户的身体状况、训练历史、健身目标等数据，提供量身定制的训练计划、实时反馈以及科学的营养建议。
系统需要收集用户的基本信息；同时，数据采集渠道可以多样化，比如通过可穿戴设备、健身 APP、在线问卷等方式获取实时数据。为了进一步提升个性化水平，用户可以定期更新自己的训练记录，包括每次训练的种类、强度、时长等信息，以及通过自我评估提供反馈，如感受到的疲劳度或训练效果。这些数据将成为 AI 模型优化训练建议的基础。
接下来，AI 系统可以使用机器学习和数据分析技术，建立用户的个性化模型。基于用户的生理数据和训练历史，AI 可以智能推荐每周的训练计划，确保训练强度符合用户的体能水平，并且能够有效帮助其实现目标。例如，增肌用户的训练计划将以力量训练为主，减脂用户的计划则可能结合有氧运动和力量训练，以促进卡路里消耗并增加肌肉量。
除了训练计划，营养建议同样至关重要。基于用户的身体状况和训练目标，AI 还可以提供个性化的饮食建议。对于增肌的用户，AI 可能建议更高的蛋白质摄入量；而对于减脂的用户，可能会推荐低卡高纤维的饮食组合。饮食方案可以根据用户的口味偏好、食物过敏史等因素进行调整，进一步增强其可执行性。
在技术实现层面，AI 教练可以借助自然语言处理（NLP）技术，与用户进行对话式互动，随时解答用户的疑问、提供训练技巧以及调整训练计划。
总体来说，开发 AI 健身教练的关键在于准确获取用户数据、通过机器学习优化训练和营养建议，以及通过人性化的互动和反馈机制帮助用户在长期坚持中实现目标。这个过程需要跨学科的合作，包括数据科学、营养学、运动生理学等专业知识的结合，同时也需要关注用户隐私和数据安全问题。

05 用 AI 为项起个好名字 <br />
“**渴望力量**”

# 一、项目背景

## 政策背景

> 用关键字：健身，健康，搜索相关的政策和扶持计划

- 2021 年 08 月 03 日，国务院日前印发《全民健身计划（2021－2025 年）》，就今后一个时期促进全民健身更高水平发展，更好满足人民群众的健身和健康需求作出部署。
- 2021 年 10 月 25 日，国家体育总局办公厅印发《“十四五”体育发展规划》，“十四五”时期是把全民健身国家战略落实落细的关键时期，整个全民健身工作要以高质量发展为主题，既要承上启下巩固提升全面建成小康社会阶段的全民健身发展成果，又要深入落实为建设社会主义现代化强国夯实健康基础的新要求。
- 2024 年 02 月 29 日，国家体育总局办公厅印发《2024 年群众体育工作要点》，提出要在 2024 年唱响“全民健身与奥运同行”主题，围绕中心、服务大局，构建更高水平的全民健身公共服务体系，切实提升广大群众参与健身的获得感、满足感、幸福感。
- 健身行业相关政策 <br />
  ![健身行业相关政策](/images/pic1.png)

## 行业背景

- 健身产业链 <br />
  ![健身产业链](/images/pic2.png)
- 2016-2023 年中国健身人群数量统计 <br />
  ![2016-2023年中国健身人群数量统计](/images/pic4.png)
- 2019-20024 年中国健身行业市场规模预测趋势图 <br />
  ![2019-20024年中国健身行业市场规模预测趋势图](/images/pic5.png)

## 市场痛点

- 健身房资源不足
- 个性化训练不够
- 缺乏持续激励机制
- 数据管理薄弱

# 二、项目目标

- 核心目标： 提供基于数据的个性化训练和健康建议，提升用户健身效果和满意度。
- 长期目标： 打造一个集健身、健康管理、社交于一体的综合性平台，建立用户粘性与品牌信任。

# 三、产品定位

## 用户分析

- 目标用户群体
  - 健身爱好者（主要）
  - 大于 18 岁的成年人
- 商家
  - 健身房

## 竞争力

充分发挥数据分析和人工智能的优势，帮助用户摆脱传统的“一刀切”健身方案，而是根据个人体质、训练效果、营养需求等多维度数据提供个性化指导。这种智能化、精准化的训练方式是传统健身行业难以实现的，也是产品的主要差异化竞争力。<br />
为每个健身爱好者提供量身定制的训练与营养方案，提升训练效果，并通过智能化进度追踪激励用户坚持并达成健身目标。

## 主要功能

1. **训练计划生成**

- 目标导向型计划（增肌、减脂、体能提升）。
- 动态调整与实时推荐，实时记录训练数据，提供周/月/季度进展报告。

2. **交互式 AI 教练**

- NLP 驱动的训练问答与技巧指导。
- 实时提醒与激励功能。

3. **社交平台**

- 创建训练群组、分享成果。
- 用户间互动与经验交流。

## 商业模式

1. 会员制

- 初级会员：免费使用基本功能。
- 高级会员：享有最高权限，享有专属服务。

2. 订阅制模式

- 基础订阅：提供基本的训练计划和进度追踪。
- 高级订阅：包含 AI 教练互动、详细营养建议等专属功能，并为用户提供定制化健身趋势报告。

3. 按需付费模式

- 单次训练计划定制或营养咨询。

4. 增值服务与产品

- 健身设备销售（如智能手环、瑜伽垫）。
- 个性化营养品推荐和销售。

6. 社区增值服务

- 收取社群会员费，为内容创作者提供分成。

# 四、可行性测试

## 核心功能可行性测试

### 训练计划生成

1. 用户输入阶段

   1. 1 目标设定

   - 用户操作：用户选择自己的健身目标（增肌、减脂、体能提升）。
   - 数据采集：用户填写或同步以下信息：
     - 基础信息：年龄、性别、体重、身高。
     - 运动习惯：每周训练次数、过往训练经验。
     - 健康信息：心率、既往病史、运动受限情况（如膝盖受伤）。
     - 设备支持：可穿戴设备数据（步数、心率、睡眠质量等）。

2. 数据处理阶段

   2. 1 用户数据分析

   - 数据清洗：过滤缺失值或异常数据，确保数据质量。
   - 数据建模：基于用户基础数据和目标，建立个性化的用户画像，包括：
     - 体能水平评估（如基线心肺耐力、肌力水平）。
     - 健身目标可行性分析（如减脂速度、增肌周期）。
     - 风险提示（如过高强度可能导致受伤风险）。

   2. 2 目标分解

   - 将健身目标细化为短期（周）、中期（月）、长期（季度）阶段性目标。
   - 例如：
     - 增肌目标：每周增加 0.5 公斤肌肉。
     - 减脂目标：每周减少 0.5 公斤体重。
     - 体能提升：心率恢复时间减少 5 秒。

3. 计划生成阶段

   3. 1 模板生成

   - 核心逻辑：
     - 按用户目标选择训练模板（如力量训练、有氧运动或混合）。
     - 根据用户体能水平调整训练强度（如初学者采用低重量高次数，进阶者增加负荷）。
   - 输出内容：
     - 每周训练计划：训练项目、动作类型、组数、次数、休息时间。
       > 示例：
       >
       > > 增肌：哑铃卧推 3 组 × 12 次，间歇 60 秒。<br />
       > > 减脂：高强度间歇训练（HIIT），30 秒冲刺，90 秒慢跑，重复 8 轮。

   3. 2 个性化调整

   - 数据输入：用户身体数据（如体重、体脂率、BMI）、时间偏好。
   - 动态微调：根据用户需求调整计划，如：
     - 时间紧张：推荐短时高效训练。
     - 特定动作无法完成：替换为等效动作（如膝盖痛用卧式单车替代深蹲）。
   - 营养建议：结合训练计划提供饮食搭配建议，例如：
     - 增肌：每日额外摄入 30g 蛋白质。
     - 减脂：每日减少 300 卡路里热量摄入。

4. 执行与反馈阶段

   4. 1 实时记录：通过可穿戴设备或手动输入记录训练完成情况。

   - 采集数据：
     - 训练完成率（是否完成指定项目）。
     - 生理数据：心率、卡路里消耗、疲劳评分。
     - 主观反馈：用户对训练难度和效果的评价。

   4. 2 进度反馈

   - 系统反馈：
     - 提供日/周/月训练完成率。
     - 比较用户当前表现与目标进度（如目标完成度 50%、心肺耐力提高 10%）。
   - 用户互动：通过 NLP 与用户对话，了解训练中的难点或建议。

5. 动态调整与优化阶段

   5. 1 实时调整

   - 触发条件：
     - 用户反馈：报告训练难度过高或疲劳感增加。
     - 数据异常：如心率过高或未完成多次训练。
   - 调整内容：
     - 强度调整：降低重量、减少训练组数或缩短训练时间。
     - 动作替换：根据用户反馈替换不适应的训练项目。

   5. 2 长期优化

   - 阶段性评估：
     - 周期：每月或每季度重新评估用户进展。
     - 方法：分析长期数据趋势（如体脂率下降速度、肌力增长）。
   - 计划升级：
     - 根据用户达成的阶段性目标，增加训练难度或调整目标。
     - 增肌用户：加入更高负荷训练。
     - 减脂用户：加入更多有氧运动时间。

6. 报告与总结阶段

   6. 1 进展报告

   - 时间节点：每周、每月或每季度生成报告。
   - 内容包含：
     - 训练完成率。
     - 健身目标完成进度（如体脂率减少 5%、力量提升 15%）。
     - 数据可视化：进度条、曲线图、对比图等。

   6. 2 未来计划

   - 输出内容：
     - 提供未来训练建议（如切换训练类型、尝试新目标）。
     - 提醒用户更新身体数据（如体重、体脂率）以优化计划。

> “训练计划生成”功能流程图

```plantuml
@startuml
start
:用户输入目标 (增肌/减脂/体能提升);
:填写基础信息 (年龄、性别、体重、健康状况);
:可选同步设备数据 (心率、睡眠、步数);

if (数据完整性检查?) then (是)
  :分析用户数据;
  :建立个性化用户画像;
  :目标分解 (短期、中期、长期目标);
else (否)
  :提示用户补充数据;
endif

:生成训练计划 (类型、强度、频率);
if (需要个性化调整?) then (是)
  :根据用户时间、动作偏好调整计划;
  :生成饮食建议 (增肌/减脂方案);
else (否)
  :直接输出初始训练计划;
endif

:用户执行训练;
while (训练记录) is (每日/每次)
  :记录训练数据 (心率、重量、次数);
  :采集用户反馈 (疲劳感、完成度);
endwhile

:生成周/月进度报告;
:比较目标完成进度 (当前 vs 目标);

if (需要动态调整?) then (是)
  :调整训练强度或动作;
  :更新阶段目标;
else (否)
  :继续当前计划;
endif

:生成季度总结报告;
:提供未来优化建议;
stop
@enduml
```

### 交互式 AI 教练

1.  NLP 驱动的训练问答与技巧指导

    1. 1 用户输入问题

    - 用户通过文本或语音输入训练相关问题（如动作指导、器械使用等）。

    1. 2 问题识别与分类

    - 系统通过自然语言处理（NLP）分析用户输入内容：
      - 分类：动作指导、训练计划调整、运动安全提示等。
    - 提取关键实体：如“深蹲动作正确性”。

    1. 3 知识库查询

    - 从预构建的知识库中提取相关答案或建议：
      - 动作指导：提供正确的动作分解步骤和注意事项。
      - 错误修正：指出常见错误并提供纠正方法。

    1. 4 反馈答案

    - 通过文字、语音或视频形式返回结果。
    - 若问题超出知识库范围，建议用户联系人工客服或查看外部资源。

2.  实时提醒与激励功能

    2. 1 设定提醒与激励

    - 用户设置训练时间、目标、偏好激励风格（鼓励型、竞争型等）。

    2. 2 触发条件

    - 系统检测到设定时间到达或用户未完成计划。
    - 系统分析用户状态数据（如低活跃度或长期未训练）。

    2. 3 生成激励内容

    - 动态生成个性化激励内容：
      - 正向鼓励：如“你已经坚持 3 天了，继续加油！”。
      - 成就提示：如“你距离目标只差一次训练！”。
      - 竞争激励：如“今天有 80%的用户完成了训练，你也可以！”

    2. 4 发送提醒与激励

    - 提醒通过应用通知、短信或语音推送至用户设备。
    - 用户可以选择忽略、调整时间或开始训练。

    2. 5 用户响应与追踪

    - 用户选择响应后更新状态（开始训练或调整计划）。
    - 系统记录用户行为，用于后续优化激励方式。

> “交互式 AI 教练”功能流程图

```plantuml
@startuml
start
:用户输入训练问题 (文本/语音);
:系统使用NLP解析问题;
:问题分类与关键实体提取;
if (知识库中有答案?) then (是)
  :查询知识库;
  :生成动作指导/建议;
  :通过文字/语音/视频返回答案;
else (否)
  :提示用户查看外部资源;
  :建议联系人工客服;
endif

:用户设置提醒与激励偏好 (时间/风格);
while (训练时间到达 或 活跃度低) is (触发条件)
  :生成个性化激励内容;
  if (用户响应?) then (是)
    :记录用户响应 (开始训练/调整计划);
    :更新用户数据与状态;
  else (否)
    :发送后续提醒或调整激励内容;
  endif
endwhile

:系统优化激励与问答机制 (基于用户数据);
stop
@enduml
```

### 社交平台

1. 创建训练群组与分享成果
   1. 1 群组创建
   - 用户发起：用户选择训练目标（如增肌、减脂、跑步），创建公开或私有群组。
   - 系统辅助：根据用户目标和偏好推荐已有群组。
   - 权限设置：群主可设置加入条件（如需审批或开放加入）。
   1. 2 成果分享
   - 用户上传：用户通过图片、视频或文本分享训练成果。
   - 系统处理：
     - 自动生成训练数据展示（如完成的动作次数、卡路里消耗）。
     - 支持点赞、评论和分享。
   - 激励机制：用户获得社交奖励（如徽章、积分）。
2. 用户间互动与经验交流
3. 1 互动方式

- 评论与回复：用户可在分享内容下留言讨论。
- 直接消息：支持私信交流或发起群聊。
- 点赞与表情互动：简化互动方式，增加活跃度。

2. 2 经验交流

- 提问与回答：用户可提问（如训练技巧），其他用户或 AI 系统提供解答。
- 专家指导：定期邀请认证教练或专家加入讨论，分享专业建议。

2. 3 社区管理

- 系统监控：自动检测违规内容（如不当言论或广告）。
- 群主权限：群主可管理成员、删除内容或设置公告。

2. 4 社交推荐 - 推荐好友：基于目标、区域或活跃度推荐潜在好友。

- 推荐群组：分析用户兴趣并推送相关群组。

> “社交平台”功能流程图

```plantuml
@startuml
start

:用户选择创建群组 或 查找群组;
if (用户选择创建群组?) then (是)
  :用户设置群组目标 (增肌/减脂等);
  :设定权限 (公开/私有);
  :系统生成群组并加入;
else (否)
  :系统推荐相关群组 (基于目标和活跃度);
  :用户加入群组;
endif

:用户上传成果 (图片/视频/文本);
:系统自动生成数据展示 (训练量/卡路里);
:其他用户点赞、评论 或 分享内容;

while (用户互动) is (开启)
  :发起提问 或 回复讨论;
  :私信 或 群聊交流;
  if (违规检测?) then (发现违规)
    :通知群主 或 系统处理内容;
  else (无违规)
    :记录用户活跃度与积分;
  endif
endwhile

:系统推荐好友或群组 (基于用户数据);
:更新用户奖励与徽章状态;

stop
@enduml
```

## 市场可行性测试

- 现状分析：健身行业个性化需求上升，大量用户寻求智能化、专业化的健身指导。
- 目标用户：健身初学者、健身爱好者、专业健身人士。
- 竞争分析：现有市场中类似产品（如 Keep、Fitbod）的功能偏向大众化，缺乏深度个性化和 AI 交互。
- 测试方式：
  - 调研潜在用户对 AI 健身教练的接受度（问卷调查或焦点小组访谈）。
  - 使用小范围 MVP（最小可行产品）测试，观察用户反馈。

## 用户可行性测试

- 用户体验测试
  - 功能测试：通过 MVP 版本提供核心功能（训练计划与营养建议），测试用户的接受度与操作便利性。
  - 交互测试：测试 AI 教练的 NLP 对话质量，分析用户是否愿意频繁使用。
  - 激励机制测试：测试成就系统和社交功能对用户参与度的影响。
- 用户粘性测试
- 测试指标：用户留存率、日活跃用户（DAU）、周活跃用户（WAU）。
- 测试方式：设置 1-3 个月试用期，通过用户行为数据评估产品的长期使用可能性。

# 五、产品结构

## 竞争优势

- 技术驱动：借助 AI 与机器学习实现高效、精准的个性化建议。
- 全面覆盖：训练与营养结合，提供一站式健康管理服务。
- 动态优化：基于用户反馈实时调整计划，确保最佳效果。
- 社交互动：通过社区功能增强用户参与感与动力。

## 产品结构图

```plantuml
@startuml
package " 渴望力量" {
    component "用户数据采集" {
        [用户注册]
        [数据同步 (设备/APP)]
        [在线问卷]
    }
    component "个性化计划生成" {
        [训练计划]
        [营养建议]
    }
    component "训练执行与追踪" {
        [训练记录]
        [进度报告]
    }
    component "用户反馈与优化" {
        [训练反馈]
        [动态调整]
    }
    component "社交与社区" {
        [群组创建]
        [成果分享]
        [用户互动]
    }
    component "数据分析与隐私" {
        [数据加密]
        [隐私合规管理]
        [AI 模型优化]
    }
}
@enduml
```

## 信息结构图

```plantuml
@startuml
actor 用户 as User
actor 教练 as Coach
actor 管理员 as Admin

User -> "用户数据采集": 提供注册信息/同步设备数据
"用户数据采集" -> "个性化计划生成": 处理基础信息与实时数据
"个性化计划生成" -> User: 输出训练计划/营养建议
User -> "训练执行与追踪": 提交训练记录/完成度
"训练执行与追踪" -> "用户反馈与优化": 记录反馈与完成情况
"用户反馈与优化" -> "个性化计划生成": 提供调整建议

User -> "社交与社区": 分享成果/加入群组
"社交与社区" -> User: 互动激励/群组推荐
"社交与社区" -> Admin: 举报违规行为

"数据分析与隐私" -> Admin: 提供合规审计工具
"数据分析与隐私" -> "个性化计划生成": 提供优化模型支持
@enduml
```

# FAQ：项目起名

> 渴望力量
