【運動手錶也要有 AI】讓 AI 真正理解運動員的身體狀態,為何 Coros 押注語音輸入?

Coros 成立不到十年,已在運動手錶市場站穩一席之地,名字開始與 Garmin、Polar、Suunto 並列在同一個討論框架裡。

這家品牌靠著在價格、功能與效能之間找到甜蜜點而快速崛起,但它現在想做的,已經不只是追上這些老牌競爭者,而是押注一個它認為將重塑整個產業的技術方向:語音與 AI 的結合。

麥克風上錶,但用法完全不同

在運動手錶上加入麥克風這件事,Coros 並不是第一個。Garmin 在 2022 年就在 Venu 2 Plus 上加入麥克風與喇叭,讓用戶能透過藍牙接聽電話、與手機語音助理互動,以及在錶上執行語音指令。此後 Garmin 也陸續將這套硬體配置擴展至 Fenix 8 與 Forerunner 等多個系列。

Coros 的路徑截然不同。2025 年,Coros 推出了第一款內建麥克風的手錶 Nomad,隨後又在 Pace 4 與 Apex 4 上加入麥克風,但它並不打算讓這些手錶變得更像 Apple Watch 或 Wear OS 裝置。

Coros 在近期軟體更新中推出了 Voice Control 功能,目前仍在 Beta 測試階段。用戶按住功能按鈕,就能以語音啟動訓練模式,包含健走、越野跑、礫石自行車等,也可以在訓練過程中進行細部調整,例如田徑跑道換道、調整跑步機速度,或設定提醒與啟動尋找手機功能。

在此之前,Coros 已推出「Voice Pin」功能,讓用戶在訓練途中錄製語音筆記,並標記在跑步路線的 GPS 地圖上,目的是記錄當下的身體感受,或留下路線的環境資訊,供下次跑同一段路時參考。這個設計的起點,是因為現有訓練數據的數字不夠用。

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語音是 AI 理解用戶主觀狀態的入口

Coros 共同創辦人暨執行長 Lewis Wu 對這個方向有清楚的論述:「我們相信語音是未來,」他說,「當 AI 時代來臨,手錶或應用程式與用戶之間的互動方式將會改變。語音是讓系統或應用程式理解你最簡單的方式,而 AI 在背後可以給你回饋,這就像雙向溝通。」

這個邏輯的核心,是對「訓練數據缺口」的觀察。Wu 指出,訓練不只是配速與心率,還包含用戶的主觀感受,比如今天覺得很累、腿很痠、腳踝有點不舒服,這些都是教練想知道的資訊。

過去這些資訊只能靠用戶自己記錄,設備完全捕捉不到。麥克風讓用戶能夠即時說出這些感受,再透過 AI 把這些主觀資訊納入訓練分析的範疇。

「用戶輸入電腦和 AI 的資訊越多,系統對你的理解就越深,」他說,「這就是為什麼我們要在每一款新手錶都內建麥克風,因為我們相信這是未來。如果你想要一款能夠因應未來的跑錶,選擇有麥克風的款式。這是我們的願景。」

從單向數據到雙向溝通

這個願景的關鍵轉變,在於把手錶的角色從數據記錄者變成雙向溝通的對象。

現有的運動穿戴裝置,幾乎都是單向輸出,設備收集生理數據,提供數字或圖表給用戶判讀。用戶的主觀感受,除非手動輸入,否則設備完全不知道。

語音輸入改變了這個結構。當用戶在跑步中途說出「今天膝蓋有點緊」,這條資訊就能被記錄下來,和同一段路線的心率、配速、氣溫等客觀數據並存,讓 AI 在分析時有更完整的上下文。

Wu 形容的雙向溝通願景,是讓 AI 在掌握這些資訊後,能像真人教練一樣給出有脈絡的建議,而不只是根據心率區間告訴你今天練了幾分鐘的有氧。

語音控制之外,Coros 也帶來幾項針對訓練紀錄的改進,包括肌力訓練模式新增了事後編輯功能,用戶可以在訓練結束後,透過手錶或 App 修改次數與強度紀錄,計次準確度也同步提;自動圈距設定則新增依位置計圈的選項,讓用戶在抵達起點時自動開始新的一圈,適合環形路線或坡度衝刺訓練。

健康系統的坦誠重定位

語音 AI 是 Coros 在訓練功能上的押注,但 Wu 對品牌另一個面向也有個相當坦誠的說法,「我必須承認,我們的健康與健康監測系統目前還不夠好,我們需要改進,但我們改進的方式,可能和其他公司有些不同。」

多數穿戴裝置品牌的邏輯是,鼓勵一般用戶透過運動來獲得健康,Coros 的核心用戶不是這群人——他們是認真的耐力運動員,根本不需要被推著去運動,他們的問題是如何在高強度訓練之餘保持身體健康、避免受傷、持續能夠訓練。

硬體賭注的落地還需要時間

語音輸入捕捉主觀訓練感受,是當前運動穿戴裝置明顯的空白。配速與心率已被大量設備做到相當成熟,但「今天覺得怎樣」這個維度目前幾乎完全缺席。若 Coros 能讓語音輸入與 AI 建議有效整合,這個數據維度的差異將形成真正的競爭護城河。

但 Wu 描述的雙向溝通願景,目前仍以宣示為主。Voice Control 還在 Beta 測試階段,Voice Pin 提供了語音標記的功能基礎,AI 後端的配套建設還需要時間跟上。

每款新手錶都內建麥克風的決定,可以理解為為這個願景預留硬體條件,但語音資訊如何被 AI 有效解讀並轉化為有意義的訓練建議,才是這個押注能否兌現的真正關鍵。

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*本文開放合作夥伴轉載,參考資料:TechRadarYahoo!Tech,首圖來源:Coros

(責任編輯:鄒家彥)