11月的南京马拉松，在湿凉的清晨薄雾中拉开帷幕。三万多名跑者从城市街道涌向江畔，节奏像潮水一样缓慢推进。有人奔向人生的第一枚完赛奖牌，有人试图刷新自己的 PB成绩，也有人只是想在这座城市的空气里自由奔跑。
在这股奔跑的热潮之下，中国的长跑正悄悄经历一场变革——跑步正在从“凭感觉”迈向“可计算”。在推动这种变化的力量里，有一个名字时常被提起：李仕嘉。一方面，他参加过国内外不少长跑比赛、担任过大型马拉松的官方配速员；另一方面，他又是来自康奈尔大学的计算机科学研究者，习惯把赛道上的一呼一吸，变成屏幕上一条条可分析的曲线。
“身体的节奏、速度与预期之间，总有很大差距，”他说，“而这种差距是可以计算出来的。”跑者的直觉与工程师的逻辑在他身上交汇，让他很早就意识到：长跑并不只是“练得多不多”的问题，而是一个可以被量化、被分析、被优化的系统。真正促使他投入其中的，是他在中国马拉松热潮中看到的一个矛盾——过去十年，国内每年有数百万跑者参加各类路跑赛事，从城市马拉松到山地半马，赛道越来越拥挤，但大部分人的训练和备赛仍停留在“凭感觉”“看经验”的阶段。训练计划来自跑步群里的“万能模版”，恢复节奏靠朋友圈里的“他是这么练的”，很多人一边为成绩焦虑，一边在不知不觉中被推向疲劳过载、长期隐伤甚至严重劳损的边缘。“跑者不是缺努力，而是缺方法。”他这样概括。
展开剩余71%在这种问题意识下，他逐步开发出三套面向跑者的智能化训练工具，构成了他口中“可计算长跑”的基石：《中长跑训练负荷监控与体能分配》、《基于生理参数的中长跑运动处方生成软件》和《马拉松备战辅助决策》。这三项软件目前已被部分专业队伍引入训练体系，在真正高强度、高密度的训练环境中接受检验。
《中长跑训练负荷监控与体能分配》直接对准长跑训练中最隐蔽、也最危险的问题——疲劳的长期积累与负荷分配失衡。每年全国不少的中长跑队都会前往亚高原环境下进行为期数周的训练，在这种高密度、高负荷、周期性重复的训练场景中，这套系统的价值被放大得最为明显。队员每天会按要求佩戴好心率带和运动腕表等；训练结束后，把当天的心率曲线、配速变化、间歇间的恢复速度、主观疲劳评分等数据一并上传到系统，系统会为每名运动员生成一条随时间变化的负荷曲线，把一整段周期的训练量、恢复情况和状态波动连成一条可以回看的轨迹。
过去教练判断运动员是否“练过了”，往往要靠看脸色、听呼吸、回忆最近几天的训练内容；现在则是在晚上的技术会里，对着那条缓慢抬升的曲线说一句：“今天到这儿，明天该收一收了。”当系统同时捕捉到：训练负荷持续上行、恢复变慢、睡眠和自我感觉都在变差时，它会把这名运动员标记为“高风险”，提醒教练及时减量。对于那些自觉状态不错、总想“再多跑一组”的年轻队员来说，这就像是一道”安全闸门”——不是不让他们拼，而是不再允许只凭主观感觉去透支未来几天的训练质量，让“拼一把”的代价变得可见、可控。
如果说第一套系统解决的是“你到底累到哪儿了”，那么《基于生理参数的中长跑运动处方生成软件》回答的，就是下一个关键问题：“在这个具体状态下，你究竟该怎么练才合适？”在亚高原训练期间，每名运动员在系统里都有一张动态更新的“处方卡”，上面不仅写着一周的大致训练结构，更给出了不同训练日应该控制的心率区间、节奏跑的配速范围、量化了的间歇恢复要求。这张卡片的背后，是对每个人生理特征的综合建模：大致的乳酸阈值、心率区间、不同配速下心率变化的趋势、间歇训练中恢复速度的差异，以及在疲劳背景下节奏是否还能保持稳定。教练在排定一周训练任务时，已经不再写那种宽泛的要求，而是会加上具体限定——比如“心率不超过某个上限”“每次恢复慢跑不少于多少时间”“高强度训练日后恢复跑或休息计划”。系统则根据过去 7–10 天的训练和恢复情况，不断微调这些参数：当某名队员恢复得越来越快、节奏跑时心率更加平稳，系统会把他标记为“可以逐步加量”；反过来，当出现“配速差不多但心率整体抬高”、“主观感觉越来越吃力”这类信号时，处方卡就会自动把目标强度调低，甚至在必要时插入一个主动减负的恢复日。“对运动员来讲，是在清晰的边界条件之内，把每一次努力用得恰到好处：每一组间歇的起跑时机、每一次加速的上限、每一次想多跑一组的冲动，都被放进一个可验证、可复盘的框架里。”一位教练如是说。
《马拉松备战辅助决策系统》则更像是一套“策略输出”。它可以把前面两套系统积累下来的训练历史数据，与一场具体的比赛连接起来：结合一个人的历史运动表现，与目标赛道的地理特点、天气预报等信息放在一起，生成一套更贴近现实的配速与体能分配方案，通过赛事模拟功能预估完赛时间并优化战术安排，例如在不同的路段采用差异化的配速策略，遇到气温偏高或逆风时该怎样调整自己的节奏等。它帮助教练和运动员把原本只存在于经验里的判断，转化成一套可以在赛前讨论、在赛后验证的“作战计划”，让每一次选择都不再只是“凭感觉”，而是有据可循。
从身体感知到数据流，从经验判断到算法建议，跑步这项最古老的运动，正在被赋予全新的内涵。李仕嘉和他所代表的“可计算长跑”理念，本质上是一场训练哲学的转向：它为努力划定更科学的边界，为直觉提供更可靠的参照。当每一组间歇、每一次恢复、每一程配速都被置于可量化、可追溯的框架之中，长跑也可以转变为一场与自我深度对话的精密工程。当然，李仕嘉的视野并未停留在高原基地。他清楚，马拉松热潮的主角，终究是那些穿梭于写字楼与城市绿道之间的大众跑者。这套系统最终指向的，是让每一位跑者——无论是专业选手还是大众爱好者，都能在数据的护航下，跑得更优、更稳、更健康。在南京微凉的雾气中，那三万多个奔向终点的脚步，正踏在一条由直觉与理性共同铺就的新路上。
采编：彭文
撰稿：李丽
编辑：张亚慧
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