以下文章来源于量子位智库 广州股票杠杆配资，作者AI 100访谈
AI健康管理赛道竞争如火如荼，面向生活场景中的健康管理产品层出不穷，产品定位、界面设计、功能排布以及商业模式和盈利模式各有区别。
整体来看，传统健康管理产品依据自身定位推出AI新功能，如AI教练、AI体重管理助手；AI原生产品注重AI功能应用以提升效率和体验，如AI识图测热量、个性化交互助手等。
但是，消费级AI健康管理赛道是一个大众化程度高且分散的市场，产品差异化程度相对不强，用户区分度不高，功能基本围绕"记录+个性化方案定制"两个方面进行。
在这样的市场格局下，AI健康管理赛道面临的困惑与问题也愈发明显：
AI具体如何为健康管理赛道赋能，有哪些+AI的机会？
如何靠组合创新拉开竞争差距？
当下智能硬件数据联动与交互现状如何，未来方向与发展空间又该如何锚定？
AI健康管理赛道创业会面临哪些问题？
针对这些问题，量子位智库邀请了小卡健康及其产品负责人李雅，进行了一场深入交流。
在这次访谈中，李雅表示小卡健康的核心定位是每个人的专属AI营养师，可以用AI拍照测热量、语义识别用户饮食和运动行为并自动记录，AI营养师能给出个性化营养方案等。结合小卡健康的实例，我们也看到AI原生产品在健康管理赛道竞争布局的差异化策略，产品研发要以用户行为周期为核心。
此外，李雅也分享了AI健康管理产品在用户粘性提升、社交媒体运营及无感化交互等方面的思考与看法。
无论是想要进行健康管理、或正在进行健康管理的爱好者还是AI创业者，亦或是初创公司，希望这次访谈能带给大家更多思考与认知。
关于小卡健康
作为AI健康记录与管理软件，小卡健康目前已有超过100万用户使用，具备3大核心功能，AI智能识别食物图片并计算热量与营养成分、语义识别饮食和运动行为并自动记录，以及有个性化AI营养师给出健康管理方案。
△小卡健康主界面Key Takeaways：
以下为小卡健康产品运营负责人李雅和量子位智库的详细对谈内容。在不改变原意的基础上，量子位智库对部分内容进行了修改及简化。
访谈实录1、AI如何为用户记录健康数据提质增效？
量子位智库：相比较传统健康管理产品，小卡健康有什么优势？
小卡健康：小卡健康是一款AI健康记录软件，用户最关注的是记录健康数据的效率和持续性，我们利用AI技术大幅提升用户的记录效率，其次是利用AI帮助用户更好地定制专属健康方案、以及个性化健康陪伴，这一点相比传统的健身管理产品来说，是一项突破性设计。
量子位智库：小卡是如何用AI优化传统手动记录流程的？除了记录，是否会提供分析等延伸功能？
小卡健康：在记录效率提升方面我们做了两个维度的努力，一是AI拍照测热量功能，用户无需像以往那样逐个手动输入食材，仅需上传一张饮食图片，即可快速获取图片中饮食的卡路里、营养物质含量及饮水量数据，通过记录方式的革新，大幅简化操作流程，有效提升饮食记录效率。
第二方面是语义记录上，相当于"AI搭子"功能。用户无需像以往那样，逐个打开饮食、饮水、运动、体重等模块手动录入信息（经测试，传统方式完成全套记录需约5分钟），只需通过一句话描述就能将所有相关的健康数据，一次性同步至APP的"小卡"中，整个过程仅需30秒，大幅简化操作流程，为用户带来更便捷、高效的健康记录体验。
量子位智库：其他AI通用类智能助手，也会推出这种拍照测热量、AI陪伴等功能，或者是角色模拟给予反馈，相比之下，小卡独特的地方体现在哪里？
小卡健康：在两大核心功能之一的图片记录板块，尽管当前市场上已有不少企业及产品布局"AI拍照测热量"，但我们并未止步于基础功能，而是投入大量精力进行深度挖掘与迭代实践。
在技术深度上，我们重点攻克多维度关键问题以保障服务质量：
一是确保输出稳定性，避免数据波动影响用户体验；二是精心筛选适配的底层模型，并持续优化算法，提升核心技术能力；三是严格把控内容准确性，力求为用户提供与实际饮食高度匹配的热量、营养数据；四是打磨个性化建议，确保推荐内容贴合用户健康需求。
比如，AI拍照测热量虽为统一功能，但用户拍摄的角度、场景、内容各不相同，每个场景都可能形成特定需求，小卡健康会将这些场景整理分类，逐一进行工程化优化，以保障不同场景下功能的精准度。
在功能拓展上，我们同样积极探索，在AI拍照测热量基础上，新增两大实用场景：其一，实现饮水量的同步记录，无需额外操作即可完成补水数据追踪；其二，支持通过外卖小票截图自动识别记录，进一步简化饮食记录流程。这些深度实践与功能延伸，共同构成了我们在图片记录领域的核心竞争力。
量子位智库：选择底座模型的MPF（判断模型是否符合产品要求的指标）是什么？如果从最终产品体验的角度出发，会从哪些方面去衡量？这个底座模型能不能达到基准要求？
小卡健康：小卡健康模型选择的三大标准为稳定性、准确性与数据适配性。
首先由于相关AI功能需处理大量prompt输出且后续需进行格式处理，输出结果必须足够稳定。
其次是输出内容准确性，通过开展prompt调优工作，梳理prompt逻辑框架，并建立外部数据集——以热量拍照功能为例，针对通用大模型难以全面覆盖中国特色食物数据的情况，搭建专属数据库，既能减轻模型认知负荷，又能使输出结果更聚焦于识别精度；
第三是考量大模型背后训练公司的产品实力及其所用数据集，这也是选择底模时的重要因素。
量子位智库：选定底座模型后，会继续做产品的工程化优化吗？
小卡健康：会的，比如在食物识别场景中，食物与餐盘比例可能失衡，对图片识别模型造成干扰，为此设计AR参考系辅助得出结果；针对用户拍摄包装食品的场景，用户重点关注食品名称、营养素及克重的准确性，该需求对底模要求较高，也针对性制定了工程化设计方案进行处理。
2、AI产品如何增设新功能，帮助用户达成健康目标？
量子位智库：市面上部分健康管理类产品侧重运动等方向，且都在往一站式发展，小卡对业务边界有怎样的判断？哪些更值得AI去做，哪些功能或场景应暂缓？
小卡健康：我们有明确的业务边界判断逻辑，首要考虑传统记录功能与AI是否能发生化学反应，核心是判断其是否能真正大幅提升用户记录效率，而非单纯叠加AI外壳。
在此基础上，会聚焦健康闭环中对用户而言提效最显著、最重要的内容，不会盲目添加无关功能，也不会像部分产品那样涵盖所有健康内容，而是以核心内容为导向推进。
量子位智库：试用小卡时能感受到其有完整的健康管理链条，从拍照识热量到饮食日计划、周计划及热量指标设定等，小卡是如何一步步扩大功能涵盖范围，底层逻辑是什么？
小卡健康：功能扩展的底层逻辑围绕两个核心指标。核心目标是帮助用户达成健康目标，手段包括两方面：
一是大幅利用AI提效；二是加入个性化营养师身份，通过情感陪伴与个性化建议助力用户完成健康目标。
功能扩展路径上，立项初期以AI拍照测热量为核心功能，后续主要依据用户反馈，将健康记录周期及闭环中的相关环节（如运动、体重、食谱等）逐步纳入，让健康闭环越来越完整。
量子位智库：相当于沿着用户的健康行为周期进行设计？
小卡健康：是的，我们目标是打造越来越像人的AI营养师，除帮助提效外，还需更了解用户，在健康记录服务设计中做到更完整。
量子位智库：用户的个性化数据是更重要还是更不重要了。
再如在不同场景下，专业化模板与个性化方案是如何权衡选择或规划的，比如专业的食物数据库、控卡食谱以及具有高参考性的日计划和周计划？
小卡健康：我觉得用户个性化数据其实是更重要了，或者说现在其实会更被量化。首先我们的核心思想当然是能用AI来解决问题，对于能用AI解决传统记录方式痛点的场景，会优先采用AI方案。
但针对当前AI能力未及或暂未拓展的领域，若传统方式为用户可接受且在健康数据记录周期中必不可少的环节，也会将其纳入，以保障用户在小卡健康的体验完整性，毕竟部分用户可能选择传统记录方式维持坚持记录的状态。
量子位智库：有没有无需AI个性化的场景，比如只要专业化模板足够优质，个性化定制就没有使用的必要了？
小卡健康：个性化食谱相比大众食谱有优势，以小红书的食谱分享笔记为例，这种大众食谱难以每日匹配个人需求，若用户有特殊情况则无法完全跟练，往往只能坚持几天后续需自由发挥；
而个性化食谱可作为用户的参考底版与示例，用户能将其调整为想吃的样式或替换不想吃的食材，更贴合个人饮食需求，让用户在达成饮食记录目标的同时吃得更开心。
量子位智库：小卡的AI智能助手有深度思考的Pro版本和个性化指导陪伴的专业版本，为何设计两种AI智能助手？是针对不同需求吗？
小卡健康：最初设计是因市面上有不少AI搭子记录产品，社媒上有很多关于理想陪伴角色的讨论与评价，发现此方向有发展空间；过程中参考国外文献，结合去年AI+健康及AI coach的讨论，发现用户不仅需要情感鼓励，更需要记录后匹配自身的下一步专业建议，所以设计两种版本。
量子位智库：AI搭子目前的记忆长度是怎样的？
小卡健康：目前可以支持很长的上下文，而且不仅仅是连续记忆，还会随时读取用户个性化数据，确保AI搭子对于用户的数据和偏好了解准确。
3、以用户为核心的AI产品看重哪些数据指标？
量子位智库：以客户为核心设计产品时，会通过哪些渠道挖掘新需求、收集现有产品评价，如何与用户建立反馈和观察方式？
小卡健康：需求主要来自三方面：一是用户反馈，社媒流量良好且用户积极提建议，用户至上是产品哲学之一，此为第一优先级；
二是用户行为数据，核心关注连续30天记录的用户行为数据，观察产品迭代后用户点击量变化及持续记录行为波动；
三是模型最新能力，关注其能否解决现有产品输出稳定性、准确性问题及是否有质的飞跃，同时判断新模型是否让此前想做的功能达到可开发阶段。
量子位智库：小卡目前阶段最关注的核心（北极星指标）是什么？为何选择该指标？
小卡健康：核心指标是用户持续记录行为，因核心逻辑是帮用户达成并持续达成健康目标，这是用户持续使用的标准；其次会考虑付费率。
量子位智库：除了30天连续记录这个数据，还有一些其他的手段么？比如对于针对单个的功能会不会有更加细分的关注的指标？
小卡健康：关注AI功能稳定性、准确性及用户行为路径。
量子位智库：那是否有可能存在虚荣指标，即对现阶段产品发展参考意义不大？
小卡健康：对我们的产品而言，次日留存参考意义有限，因为我们更注重持续记录。
量子位智库：在培养用户粘性上，有什么经验可以分享？
小卡健康：通过个性化、及时的反馈和鼓励提升粘性，就是根据用户个性进行定制，给予适合每个用户的建议、鼓励和陪伴。而且用户可自定义AI搭子人设，互动越多个性化倾向越明显、用户画像越清晰，进而增强粘性。
量子位智库：那AI搭子与用户交互时间越长，越了解用户。为了达成更好的效果，就会形成一个数据飞轮，对吗？
小卡健康：确实可以。聊得越多，记录的健康数据越多，AI搭子就越懂用户，从而给出的健康建议和计划会更准，形成一个良好的数据飞轮。
4、智能终端数据联动与交互，有何新范式？
量子位智库：小卡支持跟iWatch联动，这种联动使得小卡跟那种纯APP性质的健康管理APP会有什么不同？会有哪些更加出彩的功能？
小卡健康：iWatch端聚焦极简记录与轻养生提醒功能。传统的iWatch应用，还有一些传统的健康APP，做iWatch端会将许多功能堆砌在界面上，与手机端展示效果没有区别，但我们核心思想是极简，在iWatch端保留核心功能，因为太多功能其实会分散用户注意力。
再就是个性化提醒，比如我们做了轻养生表盘，它可以根据呈现的不同颜色图标提示词，告诉用户应该做什么，相比传统的养生表盘来说，会更直接。
量子位智库：在智能设备数据联动这部分，除了刚才提到的极简功能，有没有一些细节是值得额外关注的？
小卡健康：未来方向是无感化记录，我们也想通过智能硬件对当前传统手动记录做突破性、颠覆性的事情。比如可以通过AI眼镜自动记录饮食，通过体重秤就直接记录了体重，就不需要再打开APP手动输入，或者是像我们现在在做的是还需要说一句话，这些都是不需要的，在这些点上面我觉得会是未来可以做的方向。
量子位智库：这个交互范式是指基于AI硬件的无感化记录，还是小卡对于这个新交互范式有其他的补充理解？
小卡健康：除了无感化记录，我们也在探索更便捷的AI原生交互方式，这也是我们追求的理想形态。比如手机端，是在AI能够达成的情况下，做类似Siri一样的交互方式，还是说需要点开App，接着点开某一板块去记录。这是我们一直在做的事情，希望能够达成直线式、点到点的连接。
5、不同于互联网产品结果确定，AI原生产品开发存在哪些不确定问题？
量子位智库：产品开发过程，从整体方法论上讲，AI原生产品与互联网产品的开发思路、开发流程会有哪些差异？会存在一些之前不太关注，但在做小卡时一定会关注的问题或者新问题吗？
小卡健康：AI产品需要对输出结果进行校验与框架约束。传统互联网产品数据传输与输出结果是明确且可预测的，呈现出严格的一一对应关系。
这样数据本身并不存在正确或错误的价值判断，其核心要求在于确保信息能够被成功发送并准确接收。但是对于AI原生产品来说，我们需要做的是保证并校验最后结果，像在我们设定的规则之内的一个开放性接口。
量子位智库：规则设定内的一个开放式接口，是指在产品公众化时做二次校验的机制吗？
小卡健康：其实是我们搭建了框架，确保结果及格，用户可以去体验，也就是传统互联网产品可以交付的状态，然后通过用户不断反馈，我们再去做技术迭代进行优化，最终达到满意结果。
量子位智库：用户反馈很多时候语言表达比较模糊或者说指向性不明确，你们是如何打通用户反馈到技术迭代路径的呢？
小卡健康：我们通过日志、自建食物库与多模型对抗进行校验。第一是我们会跟进一个log文件，第二我们会把内容集中在图片识别与语义识别上，最后把识别结果与用户输入内容进行匹配。
这其实也是我们搭建食物库的原因之一，比如大家都会识别出像番茄、土豆，但每个人识别出来的卡路里、克重等数据不一样，我们都会去把它进行更精化、更精致的设计，这是我们需要去校准的部分。
然后我们自己也一直在做研发以及多模型校验，因为食物数据太多了，不能靠人工去干那么多模型，我们会利用不同模型之间的这个对抗校验，最终得到一个比较准确的结果。
6、AI产品运营如何利用社交媒体进行用户调研与市场推广？
量子位智库：小卡已经是健康管理赛道AI原生产品的第一了，目前用户规模、用户活跃度数据表现如何？
小卡健康：用户活跃度还不错，用户规模现在已经达到100多万。
量子位智库：100多万其实对于AI产品来说是相当不错的数据了，我们一开始是如何获得那最早的1000个用户的？如何完成有效的冷启动？
小卡健康：我们刚开始依靠小红书内容运营与口碑传播，通过发布AI测热量相关内容及用户自发分享获取初始用户，平台用户互动积极，我们发现这里面有比较旺盛的用户需求，这也意味着，我们的技术可以实现，并且用户很买单。
量子位智库：后续的市场推广策略是怎样的？是否尝试过相关推广手段，比如付费获取，搜索引擎优化以及KOL、KOC的投放？相对应的ROI如何？
小卡健康：推广策略上，当前市场仍处培育期，暂未尝试付费获取、搜索引擎优化、KOL/KOC投放等手段，因用户对AI产品接受度未达投放状态、不同地区认知及健康关注差异大、主动付费意愿待提升。
对于AI拍照测热量这类新颖功能，我们没有刻意做市场教育，初期以校验需求立项为主，依靠自然传播触达用户。
量子位智库：有人说小红书上关于AI健康管家的推广都差不多，小卡是如何做小红书推广，让用户在诸多看起来同质化的产品里最后选择小卡？
小卡健康：起初我们运营团队有专人负责小红书部分，我们会第一时间及时响应用户的每一句话，用户觉得我们的服务态度是最好的。
其次在宣传上我们会做一些有质感的东西，就是让用户把我们的核心功能宣传出去。
量子位智库：这个有质感的东西是指会更好地体现产品吗？还是说它会使得用户有共鸣等？
小卡健康：我想用一个词其实是计算之美，除了产品通过技术精进之外，我们在审美上也进行创新设计，有很多小巧思。
量子位智库：头100个付费用户如何获得？哪些产品设计让用户更有付费意愿？
小卡健康：我们做小卡时，市场也没有标准化产品，我们就做了一些个性化的设计，在小红书上发帖运营后就自然而然获得了首批付费用户。
量子位智库：在用户增长或推动付费方面有哪些经验教训？
小卡健康：曾踩过"将非核心需求作为主要功能"的坑，搭建框架时虽考虑健康闭环中用户需获取数据，并做了一些功能，但这些功能不是用户必须的，而且部分功能与AI能力结合不佳，这些功能对用户而言只是附加选项而不是新选项或新选择。
量子位智库：整个收费模式大概是基于哪些因素得到的，比如套餐收费价格及套餐权益？
小卡健康：我们主要以订阅产品为主，价格制定主要参考竞品价格以及模型成本。毕竟是to C的AI产品，这是大家都比较接受的方式。
7、大厂参与竞争，AI初创公司如何保持竞争优势？
量子位智库：如何确保用户不轻易转向核心功能性能更好的竞品或复制品，如何考虑长期维系用户以及潜在竞争？
小卡健康：我们一直在投入时间和精力去思考这个问题。竞争策略聚焦深耕核心功能与组合创新构建壁垒：一方面在核心功能上持续深入打磨，如对三大核心功能不断挖掘优化方向，像树木拓展枝叶般逐步完善；
另一方面探索整体组合创新，挖掘AI技术更多可能。例如在图片拍照记录时加入饮水量记录，一般只会记录卡路里，这是我们的小巧思。
量子位智库：AI+健康管理产品能否形成护城河？除时间优势外，是否有难跨越、难复制的优势？
小卡健康：存在护城河，尽管AI产品多从零起步且快速发展，但赛道与方向各异。除AI理解、技术探索精进外，对产品的持续打磨及对AI发展下整体交互范式的探索，将形成难复制的壁垒优势。
量子位智库：一种极端假设讨论，大厂能够以更高的效率去复制小赛道的AI产品，假如说有一天豆包或者元宝决定跟你们去做一个相同的东西，你们有可能会去做一些提前的防御性措施吗？
小卡健康：我觉得并不是坏事，大厂或者说大公司参与会加快提升市场对AI健康管理的接受、认知与理解程度。
但在应用上，大厂不如我们灵活，我们可以更加垂直迅速响应用户需求，并且能够将用户需求迅速迭代到产品上，保证用户能看到他想要的功能点。
量子位智库：小卡未来100分的状态是怎样的？目前关键差距是什么？比如没有足够时间进行迭代或依然有一些外部因素制约？
小卡健康：小卡这个项目去年9月成立，达到目前用户量级是超出预期的。然后对于小卡100分的样子，我们会认为它最终应该是可以成为"每个人全生命周期的私人AI营养师"，并且它会以这种人的形态存在。
相比现在来说，小卡还是会像一个记录工具，只是相比传统来说它是AI记录工具。
量子位智库：做"全生命周期的AI"，私人AI营养师可能会以人的形态存在。这个人的形态是指全天候的AI搭子还是其他设计？
小卡健康：无时不在、深度了解用户的智能管家，比如像我们刚刚有提到的这种智能联动，它有各种智能家居的数据记录，这些是用户专属数据。
当用户需要时，就是搭子形象，更进一步说是管家的状态，一个随时随地在场，一直陪伴的状态。
8、市场在不同模型提供高质量健康管理服务上存在哪些错误认知？
量子位智库：现在的用户量级超出最初设想预期，有没有哪些细节在最初未发觉有这么好的效果，回头复盘发现很有效？
小卡健康：最正确的事情是坚持用户至上。早期我们运营团队就是24小时全天候跟进用户，与用户交流。
研发团队也是不断与用户交流，之后会把用户反馈迭代进产品中，将它打磨得更好。
在做产品差异化时，我们并未选择AI产品响应速度更快的标准进行推进，而是在技术层面深耕，此外我们还增加了人文因素，打造一个有情感的AI陪伴形象。
量子位智库：怎么去判断用户需求的优先级和重要性？
小卡健康：在产品核心功能的迭代过程中，保障用户的核心体验是首要任务。当用户评分普遍低于及格线时，此类情况将作为最高优先级事项，予以立即响应和优化。
其次，对于评分处于中等水平（例如70-80分）的功能，用户通常会提出诸多改进建议与个性化需求，我们都会考虑。
在核心功能优化上，会将这部分内容转化为功能做成相关版块一起优化。在确保产品整体一致性与用户体验的前提下，尽可能兼容并落实用户的合理建议。
量子位智库：在AI健康管理的用户需求上，有没有一些市场误解，比如某个观点是完全错误的？
小卡健康：有的。在AI健康管理领域，其中一个典型的错误观点是：随着通用大模型的不断发展，用户通过诸如"豆包"等通用AI平台，即可实现高质量、定制化的健康管理服务。
比如"拍照测热量"这个功能，我们一开始也用通用大模型，但是后续随着研发不断深化，发现它的结果并不那么理想，既不那么准确，及格率也不是很高。但我们的要求是必须达到及格甚至优良的状态。
过去用户可能希望通过通用大模型去获取这个功能，说明用户有这个需求，但是没有找到更为准确实用的产品，那我们做的就是挖掘这部分潜在用户，让他们能够接触到小卡，并转移到小卡上。
但现阶段我们仍将重心放在持续优化产品与用户体验上，继续积累口碑，目前我们认为时机还没有成熟。
量子位智库：这个时机成熟是指，比如说等待产品的指标性进一步提升还是其他的因素？
小卡健康：不止是这样，比如像我们刚刚提到打造个人专属AI营养师身份，目前还存在一定差距。现在我们会先做好AI记录工具。
9、AI初创公司在早期产品开发阶段存在什么认识误区？
量子位智库：回到一年前刚立项时，如果可以把当下已知问题告诉当时的团队，你觉得哪一件事情是最重要的？
小卡健康：我们去年立项的时候会认为AI拍照就是记录卡路里，这件事情会比较轻松。虽然说它可用，但它只是达到50%的状态，但是通过调优它能及格。
我们忽略了一些确定需求，应该在最初就做好然后让用户体验并反馈，比如说稳定性、准确性，还有像包装食物、饮水量，还有这个食物库搭建上面，我们可能最开始的时候可能就会去把它考虑进来。
量子位智库：可以理解为当时专注于把记录这个功能做透，但回头看，可能当时把整个功能铺全会更重要，是吗？
小卡健康：不是，我们最开始就希望把功能做深入，只是用户反馈数据匮乏，导致我们无法解决更多的问题。比如上面说到的那些确定需求，如果提前做了，就会有更早的反馈，不需要用户陪我们一起去体验，或者是走这个弯路。
量子位智库：现在所有潜在需求大概能覆盖到多少。之后是否还会出现如上面所说状况，需要持续性地补齐需求？还是说现在大轮廓基本确定了，到达确定的状态了？
小卡健康：我觉得大轮廓其实是确定了的，整体框架我们已经搭得差不多了，我们的方向也很明确，就是提效以及私人陪伴，我们会在这两个点上持续地去精进。
最后就是把个性化AI搭子的人文因素再深入分析，在AI不断发展下的这种创新交互体系方面也在做一些探索。
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