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我跑了一次全马,AI做了一个App
很难说清楚，究竟是什么促使我在今年开始跑步。
可能是生活在新的平衡后，又萌生了打破它的冲动；也可能是身体和精神状态，在某个时刻同时发出了一个虽不强烈，却足够清晰的信号：该做点改变了。
总之，在3月一个早起的早晨，我穿上运动鞋，在附近的公园跑了5公里。
没有训练计划，没有心率区间，也没有所谓的马拉松目标。
甚至在那之前，我都没有认真想过自己有一天会去跑42.195公里。
那天跑完5公里，气喘吁吁地回到家，拉伸、冲澡。刚刚还沉甸甸压在身上的疲惫，很奇怪地一扫而空，取而代之的是一种神清气爽、身轻如燕的感觉。
一个念头从脑海闪过：
可以跑跑。
仅此而已。
很多事情的开始，好像都是这样。当时并不知道它会通向哪里，只是先往前跑了一点。
第一次跑完5公里以后，事情开始变得有趣起来。
如果5公里可以，那么10公里呢？
半马是不是也可以？
这种想法其实很危险，因为它会让一件原本很简单的事情，慢慢变得复杂起来。
我开始关注可以报名的半马赛事，根据中签的比赛倒推训练周期；开始研究配速、心率，开始比较这次和上次跑步的数据。
跑步似乎突然从一件简单的身体活动，变成了一件需要计划的事情。
4月底，我站上了人生第一场半程马拉松——蚌埠半马的起跑线。
那时候我的目标特别纯粹：跑完它。
提前一天坐火车到达蚌埠，为了给第二天的比赛保持体力，领完物资以后，能不走路就不走路，晚饭点外卖送到房间，甚至早早躺到床上，试图让自己睡个好觉。
结果适得其反。
辗转反侧到半夜，真正睡着的时候已经不知道几点。再醒来，是被闹钟惊醒，一看时间，距离比赛开始只剩一个小时。
我一边叫车，一边从酒店餐厅抓了几片面包和一根香蕉，匆匆赶往比赛起点。
真正站到人群里的时候，我才发现，紧张是有数据的。
平时起跑心率大概110，那天比赛枪响之前，手表就已经跳到了150。
隔着耳机听见几千人脚掌落地的声音，咚、咚、咚，像一台巨大的节拍器。前面有个配速差不多的大哥，我几乎本能地跟了上去，脚步越来越快，完全忘了自己原本计划保守起跑。
前5公里，我觉得状态特别好。
10公里，我觉得今天没问题。
直到16公里，一个很长的上坡。
兴奋随着坡度一起消失，疲惫开始一点一点占据身体。我第一次真正意识到，21公里和5公里之间，并不是多跑16公里那么简单。
此前训练最长只跑过18公里，所以最后几公里的每一步，都是在透支体力。
那时候我才明白，所谓咬牙坚持的"意志力"，可能解决不了所有问题。
最后，我还是冲过了终点。
2小时11分48秒。
没有想象中的欣喜，只有一种狼狈地完成任务后的虚脱。
很巧的是，同一天，在几千公里之外的伦敦，有人第一次把马拉松正式跑进了2小时。
我当然不会把自己和世界顶级运动员放在同一个维度比较，但那一天，"跑得更远"和"跑得更快"这两件事情，第一次同时出现在我的脑子里。
如果下一次再跑，我是不是可以跑得更好？
为了回答这个问题，我开始了一段有点特别的训练。
每次跑完步，我都会把 Apple Watch 导出的数据发给AI，让它帮我分析：今天配速怎么样？心率合理吗？恢复够不够？下一次该怎么练？
就这样，一个月过去了。
5月底，我站上了吉林半马的起点。
这一次，我发现自己变了。
蚌埠那场，我一直在问：
吉林这场，我开始问：
可真正比赛开始以后，我脑子里的问题又变成了另一个：
早上7点，还没开始比赛，气温就已经来到了20℃。
松花江边的风，没有吹散逐渐升高的热浪；16公里的江边长道，没有一处荫凉。
随着比赛推进，赛道上走走停停的人越来越多，甚至逐渐超过了还在慢跑的人。
这一次，我几乎每公里都在看表。
不是为了确认配速是否执行到位，而是在观察自己。
为什么前半程心率一直很稳定？
为什么后半程明明配速降下来了，心率却还在慢慢往上爬？
为什么同样6分多的配速，在蚌埠感觉轻松，在吉林却像换了一副身体？
比赛结束以后，我第一次没有急着看成绩，而是把两场半马放在一起比较。
原来真正有价值的，并不是"快了几分钟"。
而是那些以前根本不会注意到的问题。
跑步开始从一场比赛，变成了一次观察自己的实验。
Apple Watch 是个很诚实的设备。
每次跑完，它都会告诉我一大堆数字。
距离、配速、心率、步频、海拔……
这些数据当然有用。
但看得越多，我反而越来越觉得：
数据很多，答案很少。
比如一次10公里结束，我知道平均配速是6:30/km，也知道平均心率140。
可是这些数字回答不了两个更重要的问题：
今天这10公里，对我的训练意味着什么？
以及，我明天应该跑什么？
后来我发现，这其实是三个完全不同层次的问题。
记录：发生了什么？分析：为什么会这样？决策：接下来怎么办？
Apple Watch 很擅长第一件事，AI 能帮我完成一部分第二件事。
但第三件事，始终没有一个让我满意的答案。
于是我开始想，也许问题不在于数据，而在于工具。
其实最开始，我并没有想做一个产品。
我只是觉得，每次导出数据、复制、粘贴、发给AI，这个过程有点太笨了。
能不能直接在手机上完成？
于是我把想法告诉AI，先做了一个网页版本。
它最开始真的很简单，只会统计：
这周跑了多少公里；最长跑是多少；平均配速和平均心率是多少。
后来，我开始一点一点往里面加东西。
训练负荷、恢复状态、心率漂移、天气影响……
我把一次长距离跑拆成前后两半，把配速、心率、距离和温度放在一起比较，慢慢发现了一件很有意思的事情。
真正有意义的，从来不是：
而是：
在网页上验证数据通过以后，我又把这套思路讲给AI，让它帮我把整个架构搬到了手机上。
那个最初只是为了偷懒的小工具，慢慢变成了一个App——Marafit。
它不是为了记录，而是试着回答一个更具体的问题：
今天的我，应该怎么跑？
两次半马之后，我开始认真考虑一件之前完全没有想过的事情：
全马。
不是为了证明什么。
只是觉得，既然已经走到了21公里，那就再往前一点。
于是目标变成了9月底的衡水湖全马。
从这一刻开始之后的16周时间里，每一次跑步都变成了App监督下的"训练"。
轻松跑，是为了建立有氧能力。
节奏跑，是为了提高持续输出。
马配跑，是让身体熟悉未来42公里的节奏。
而LSD长距离，则是在教身体学会耐心。
24公里。26公里。28公里。30公里。
数字一点一点往上长，身体也一点一点学会适应更长的距离。
真正困难的，不是跑完30公里。
而是每个周末都愿意重新开始。
有一段时间，我突然觉得事情变得有点奇怪。
到底是我在训练自己？
还是我在训练这个 App？
最开始，是我不断给它喂数据。
一场一场跑，一次一次记录。
告诉它我跑了什么，告诉它我的身体有什么反应。
但慢慢地，它开始反过来影响我。
睡眠不好，准备度下降。
HRV 比平时低，建议降低训练强度。
连续几周训练负荷偏高，它会提醒我恢复，而不是继续加量。
以前看到一个很好的配速，我总会想：
现在反而会停下来问自己：
这是我做这个 App 以后最大的变化。
它没有让我变成一个更激进的跑者。
恰恰相反，它让我开始学会克制。
因为训练不是证明今天能做到什么，而是为了让未来某一天，能够做到今天还做不到的事情。
9月底，衡水湖。
当我真正站在42.195公里的起点前，脑子里反而特别安静。陪我训练了16周的App基于我的训练估算出了我的成绩：04:19:06。
而我不负所望地在几万人开跑前齐唱国歌的激昂中，在赛道两旁学生、市民山呼加油的热情中，顺利跑崩。
没有App算好的4小时19分那种从容，没有想象里配速一路平稳到底的踏实，没有电影式的一鼓作气冲线。
只有气喘吁吁，拖着灌了铅一样的腿，一步一步往前挪，和半年前那个跑完5公里的自己一模一样。
原来半年真的可以发生很多事情。
如果把这半年的事情简单总结成"从5公里跑到全马"，其实没有什么特别。很多人都可以做到，甚至可以做的更好。
真正让我觉得有意思的，是另一条同时发生的轨迹。跑步和做 App，最后变成了一件很像的事情。
它们都没有办法一下子看到终点。
5公里的时候，42.195公里远得没有意义。
第一版App出来的时候，我也不知道它最后会长成什么样。所以只能先跑下一公里，先增加一个功能。
就这样开始记录，开始学习，开始分析，开始验证，然后再回到跑道上。
如此循环，直到42.195公里真的被我踩在了脚下。
可这一步踩下去，并没有让"怎样才算会跑步"这个问题变得更清楚。
我不是因为懂跑步，才开始做这个App；恰恰相反，是因为开始跑步，我才发现自己其实什么都不懂。
但从那个3月早晨开始，我已经跑出了很远。
而在这条我跑出的路上，AI帮我做了一个 App。
一个试图回答"今天的我，应该怎么跑？"的 App。