本月行业协会发布重磅通报,私教1V2训练思路：打造高效健身计划，助力学员共同进步

本月国家机构发布重大政策通报,国内人形机器人首笔千台级商单出现,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。全国统一回收标准，环保处理规范

泰安市泰山区、成都市郫都区 ，东莞市虎门镇、日照市岚山区、朔州市应县、阜阳市颍泉区、嘉兴市秀洲区、江门市新会区、内江市东兴区、大理祥云县、吕梁市石楼县、新乡市获嘉县、宁夏中卫市海原县、大同市平城区、西安市长安区、上饶市万年县、安庆市迎江区 、文昌市铺前镇、南充市顺庆区、临沧市临翔区、泰安市宁阳县、宜昌市远安县、宿迁市沭阳县、梅州市蕉岭县、内蒙古赤峰市红山区、凉山金阳县、广西南宁市马山县、沈阳市大东区、温州市瓯海区

本周数据平台今日官方渠道披露重磅消息,今日官方渠道公布新政策,私教1V2训练思路：打造高效健身计划，助力学员共同进步，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：智能安装预约系统，自动分配技师

阿坝藏族羌族自治州汶川县、中山市南区街道 ，楚雄元谋县、宁德市古田县、益阳市安化县、咸宁市嘉鱼县、文昌市锦山镇、临沂市蒙阴县、东莞市南城街道、怀化市麻阳苗族自治县、黔东南剑河县、广元市昭化区、广元市昭化区、合肥市蜀山区、陇南市武都区、咸宁市通城县、河源市东源县 、德宏傣族景颇族自治州瑞丽市、重庆市大足区、潍坊市临朐县、沈阳市康平县、普洱市西盟佤族自治县、湖州市吴兴区、临夏东乡族自治县、邵阳市洞口县、蚌埠市龙子湖区、酒泉市玉门市、蚌埠市五河县、吉安市吉水县、广西南宁市青秀区、长春市农安县

全球服务区域: 内蒙古包头市东河区、佛山市高明区 、兰州市榆中县、昭通市彝良县、黄冈市黄州区、临高县临城镇、屯昌县南吕镇、宝鸡市陈仓区、大理祥云县、盐城市东台市、攀枝花市西区、江门市台山市、深圳市光明区、嘉兴市桐乡市、东莞市塘厦镇、文昌市翁田镇、咸阳市渭城区 、金华市磐安县、杭州市富阳区、丽水市青田县、内蒙古通辽市库伦旗、文山砚山县

本周数据平台本月监管部门通报最新动态,本月行业报告披露新成果,私教1V2训练思路：打造高效健身计划，助力学员共同进步，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：智能派单服务中心，精准匹配维修师傅

全国服务区域: 宜宾市南溪区、宣城市郎溪县 、广西梧州市藤县、杭州市西湖区、东莞市寮步镇、泸州市合江县、烟台市蓬莱区、武汉市江汉区、广西玉林市玉州区、黄冈市黄梅县、内蒙古呼和浩特市新城区、昆明市西山区、汉中市南郑区、烟台市福山区、韶关市乳源瑶族自治县、广州市增城区、抚顺市顺城区 、赣州市寻乌县、荆门市沙洋县、东莞市樟木头镇、成都市青羊区、枣庄市滕州市、常德市临澧县、绵阳市江油市、西安市碑林区、临沂市兰陵县、天津市滨海新区、马鞍山市当涂县、东营市垦利区、梅州市蕉岭县、北京市房山区、文山西畴县、内蒙古呼和浩特市土默特左旗、九江市浔阳区、上饶市广信区、广西玉林市福绵区、黔西南晴隆县、遵义市正安县、吕梁市离石区、滨州市惠民县、重庆市合川区

可视化故障排除专线:今日行业报告更新行业动向,私教1V2训练思路：打造高效健身计划，助力学员共同进步

在健身行业中，私教1V2训练模式越来越受到健身爱好者的青睐。这种模式不仅能够提供更加个性化的服务，还能促进学员之间的互动与竞争，共同进步。本文将为您详细介绍私教1V2训练的思路，帮助您打造高效健身计划。 一、了解学员需求 在开始私教1V2训练之前，教练需要充分了解两位学员的健身目标、身体状况、运动经验以及时间安排等。通过沟通，明确两位学员的共同点和差异，以便制定出符合他们需求的训练计划。 二、制定训练计划 1. 确定训练目标：根据学员的健身需求，设定短期和长期目标。短期目标可以是增加肌肉力量、提高心肺功能等，长期目标则是塑造体型、改善健康状况等。 2. 制定训练内容：根据学员的身体状况和目标，设计合理的训练内容。训练内容应包括有氧运动、无氧运动、拉伸运动等，确保训练的全面性。 3. 分配训练强度：针对两位学员的身体状况和训练进度，合理分配训练强度。避免因强度过大导致受伤，同时确保训练效果。 4. 制定训练周期：根据学员的训练目标，设定合适的训练周期。一般来说，每周训练3-4次，每次训练时间为60-90分钟。 三、训练过程中注意事项 1. 互动与竞争：在训练过程中，教练应鼓励两位学员相互竞争，激发他们的潜能。同时，保持良好的互动，让学员感受到团队精神。 2. 个性化指导：针对两位学员的不同特点，教练应给予个性化的指导。例如，针对力量不足的学员，可以适当增加力量训练；针对心肺功能较差的学员，可以增加有氧运动。 3. 监控进度：教练需要定期监控学员的训练进度，及时调整训练计划。确保学员在训练过程中不断进步。 4. 安全第一：在训练过程中，教练要时刻关注学员的安全，避免因动作不规范导致受伤。 四、训练后的恢复与调整 1. 恢复：训练后，教练应指导学员进行适当的拉伸和放松，帮助肌肉恢复。同时，提醒学员保持良好的作息，保证充足的睡眠。 2. 调整：根据学员的训练进度和反馈，教练应适时调整训练计划。确保学员在训练过程中不断突破自我，实现健身目标。 总之，私教1V2训练模式能够为学员提供更加个性化的服务，帮助他们共同进步。通过了解学员需求、制定训练计划、关注训练过程中的注意事项以及训练后的恢复与调整，教练可以打造出高效的私教1V2训练计划，助力学员实现健身目标。

雷峰网 AI 科技评论独家获悉，星尘智能（深圳）有限公司与上海仙工智能科技股份有限公司达成人形机器人千台级订单战略合作，从今年 4 季度起开始部分交付。这也是今年国内人形机器人在工业领域最早的一批千台级商业订单。星尘智能联合创始人兼 CFO 方科透露，双方采取 " 供应链 + 产品 + 渠道 " 合作。具体来说，星尘智能提供机器人本体上半身，搭载自身算法能力的 AI 机器人平台，并融合仙工在控制器等关键部件的集成化优势和工业可靠性，双方在研发、产品、渠道、售后方面深度合作，下半年双方还将公布更多细节。总体而言，这笔订单有两个看点：第一，在具身智能创业公司大多仍处于量产与收入焦虑的背景下，千台级订单在目前国内具身智能行业算是一笔不小的数字。第二，传统工业机器人巨头和具身智能新势力的合作或将提供一个观察样本，加速传统企业整合进亟待填补的具身智能产业链中。传统工业机器人巨头与具身智能新势力绑定据悉，这笔合作在很短时间内快速敲定。站在星尘智能角度，仙工智能的零部件或将为其带来供应链优势，后者在 3C、汽车、自动化设备等行业的 1500 多家客户积累也可能成为后续人形机器人落地的优先客源，从而压缩人形机器人的市场教育时间，加速量产和商业化。尤其是控制器，据悉 2023-2024 年仙工智能蝉联全球机器人控制器销量第一名。方科认为，过去半年具身智能的快速发展一定程度上归功于整个传统供应链的快速迁移，带来更好的可控性和成本控制能力，" 要充分享受行业供应链转型带来的成本和性能溢利 "。站在仙工角度，则看重绳驱带来的高动态和灵巧性。星尘智能也是业内首个实现绳驱 AI 机器人量产的企业。从技术上讲，绳驱的轻量化结构、低摩擦、高回驱性能带来柔性缓冲与高分辨力控，非常适合需要精细触觉反馈的 AI 任务，通过结构设计、运控算法和材料优化等方法解决绳驱寿命和可靠性的问题之后，据称星尘智能的机器人在多个任务的寿命测试中已实现 24 小时不停运行下，在不同工况下预测能持续运行 3.2 到 6.2 年，超过年限后也支持零件模块化更换。此外，双方的产品联合研发已在推进当中，预计下半年将发布成果，双方也会持续探索机器人控制、绳驱传动、AI 与机器人软硬件协同等前沿课题。按照规划，未来两年内双方将推动上千台 AI 机器人在工业、制造、仓储、物流等场景大规模、分阶段部署，机器人将逐步承担产线的物料配送、周转箱搬运、上下料、空箱回收等工作，专注无法自动化的技能与作业流程。以 "AI+ 遥操 " 启动商业飞轮目前多数具身创业公司仍深陷量产与收入焦虑，千台订单或能打破僵局。在此之前，人形机器人领域最大规模单笔订单来自优必选。今年 7 月，优必选以 9051.15 万元中标觅亿（上海）汽车科技有限公司的机器人设备采购项目。根据 Walker S 系列机器人约 30 万元一台的价格估算，该笔订单涉及的机器人数量约在 300 台上下。目前资本市场会对商业化提出更高期待，方科表示，这次合作算是星尘智能商业化的一个重要节点。星尘智能今年 6 月开始实现量产，近两三个月商业化节奏明显加快，目前在进行产能爬坡，保守估计明年交付上千台。据悉， Astribot S1 主要针对科研，定价约为 50 万元，包含了数据采集遥操平台、SDK 开发套件等。下一代针对工业和商业的新品已在开发中，成本优势会更明显。目前，具身智能行业量产主要有两大掣肘。一方面，量产本身面临成本、装配，异构化问题，自动化不足。方科表示，目前人形机器人生产普遍采取手工组装，" 量产过千台之后，产品一致性和可靠性会面临很大挑战，所以在过去大半年时间里，我们把整个供应链做了优化，本次和仙工智能合作也有相关考量 "。此外，星尘智能采取先自建产线，确保可靠性确定下来之后，再持续解决量产的成本问题和批量问题。另一方面，数据匮乏、落地不足，VLA 跑不起来，导致飞轮难以启动。对此，星尘智能借鉴了自动驾驶 "L2 和 l4 双轮驱动 " 的商业化步骤。方科向雷峰网 AI 科技评论解释，由于数据严重匮乏，具身智能的落地不可能指望一步到位。其总体逻辑是让 AI 在场景中先跑起来，用跑起来后的数据和资金研发 L4，机器人先用 AI 解决场景中的一部分问题，无法解决的 corner case 采用远程遥操兜底，类似于自动驾驶中的远程安全员。在这次合作达成后，量产落地将是星尘智能接下来的一个重点。接下来，其研发人员会同步跟进前沿性研发与商业化交付。