Bevel获千万融资,AI整合穿戴数据成健康教练
 
                            快速阅读: 纽约初创公司Bevel完成1000万美元A轮融资,推出AI健康助手,无需新硬件,整合现有设备数据,用户量一年增长8倍,90天留存率超80%,日活跃用户超10万。
当你智能手表记录睡眠、健身App追踪步数、营养软件计算卡路里时,却无人告知“这些数据间的联系”——健康科技的真正缺口,或许并非更多设备,而是一个能全面理解你健康状况的AI大脑。近日,纽约健康科技初创公司Bevel宣布完成1000万美元A轮融资(由General Catalyst领投),其AI健康助手以“纯软件+多设备融合”模式,迅速成为美国增长最快的健康应用之一。
用户量8倍增长、90天留存率超80%:成立仅两年的Bevel,在过去一年用户量激增8倍以上,日活跃用户突破10万。更难能可贵的是,90天用户留存率超过80%,平均每人每天打开App达8次。在健康类应用普遍面临“三分钟热度”(用户达成短期目标即流失)的行业背景下,这一数据堪称奇迹。
“我们不把健康视为一个阶段,而是一段持续的旅程,”联合创始人兼CEO Grey Nguyen表示,“Bevel会从你的日常习惯中学习,推动那些看似微小却能长期积累的改变。” 无需新硬件:利用现有设备构建完整健康图谱。与Whoop、Oura Ring等依赖昂贵专属硬件的竞争对手不同,Bevel坚持纯软件路线——用户无需额外购买500美元的指环或手环,只需授权Bevel接入Apple Watch、Garmin等现有穿戴设备,以及Dexcom、Libre等连续血糖监测仪,通过Apple Health统一整合数据。
“多数人已经积累了大量的健康数据,只是缺乏有效的整合,”联合创始人Aditya Agarwal(前Dropbox首席技术官、Facebook早期工程师)指出,“我们的目标是让健康智能惠及大众。”目前,Bevel的月费仅为6美元(年费50美元),大幅降低了使用门槛。
从慢性背痛到AI洞察:创始人的个人经历催生产品。Bevel的诞生源自真实的需求。2023年底,Nguyen因创业压力大而遭受长期背痛困扰,尽管频繁就医、佩戴多种穿戴设备,仍未找到确切原因。直到他手动整合睡眠、饮食与活动数据,才意识到:久坐导致肌肉僵硬、床垫引起睡眠中断、高盐饮食加重炎症——这些看似微小的因素叠加,最终引发了慢性问题。
同样,Agarwal也因过度工作而陷入疲惫状态,通过手动记录数据逐渐恢复健康。两人认识到:健康不仅仅是单一指标的优化,更是系统性的平衡。因此,他们开发了Bevel Intelligence——一个能够理解个体差异、动态调整建议的AI引擎,可以分析压力、运动与营养之间的相互作用,并提供个性化的干预方案。
资本看好“健康智能”新趋势。除了此次A轮融资外,Bevel在今年早些时候还获得了South Park Commons与General Catalyst共同投资的400万美元种子轮。投资方认为,Bevel正在将健康从“被动治疗”转变为“主动管理”,其高用户黏性表明,它已成为人们日常生活的一部分,而非“一次性使用”的工具。
展望未来,Bevel计划扩展更多的健康服务与合作,但明确表示不会自主研发硬件,而是继续深化软件智能与数据整合能力。在这个健康数据泛滥但意义碎片化的时代,Bevel的崛起揭示了一个新的方向:真正的健康科技,不在于收集更多的数据,而在于让数据之间建立联系,讲述你的身体故事。而你的AI健康教练,可能就隐藏在你现有的手表里。
(以上内容均由Ai生成)
 
                                                                             
                                                                             
                                                                             
                                                                             
                                                                             
                                                                             
                                                                            