对于比赛和训练来说,一双鞋还不够吗?

2021年马拉松赛季大幕拉开,运动品牌的军备竞赛也进入到白热化阶段,三月、四月不少运动品牌都发布了旗下的新款顶级竞速跑鞋或推出全新配色来助力跑者们征战赛场。

与往昔不同的是,以往都是单独出现的顶级跑鞋今年开始以一种扎堆的形式出现——跑鞋矩阵,顶级竞速跑鞋,竞训跑鞋、日常训练鞋,运动品牌们在追求极速之余也开始更关注跑者的日常训练,希望以通过这样“打包”的形式为跑者们选择减少烦恼。

比赛竞速、日常训练,一鞋搞定不好吗,为什么要区分?


竞速鞋和训练鞋的区别

竞速跑鞋和日常训练鞋的区别主要在价格以及性能两方面。

竞速跑鞋主要是为了帮助跑者特别是精英跑者们在比赛中取得更好的成绩而造,设计以对运动员带来最大的提升和最小的损耗为前提,“体量小、重量轻、透气性好、反馈速度快”是这类跑鞋的特点。

而在缓震性和保护性等方面,竞速跑鞋不做过多的要求,必要时甚至可以牺牲一定的缓震性和保护性,这也是过往竞速跑鞋普遍缓震偏弱、脚感偏硬的原因。

如今伴随着中底科技的发展,特别是更轻更弹的泡棉材料以及碳板的出现才使得竞速跑鞋可以兼顾竞速属性和舒适性,不过就总体脚感而言,竞速跑鞋比之日常训练用鞋还是要“凌厉”一些。

日常训练鞋主要是为了满足跑者们训练之用,马拉松是超长距离的耐力项目,周期长,训练量大,对跑鞋的竞速属性要求并没有那么强烈,反而对耐久度舒适度这些属性更为看重,因此日常训练用鞋大多耐磨出色,缓冲保护优异。

竞训区分,这也是随着跑鞋“矩阵化”,运动品牌们想要向跑者们传递的信息,而更完善和丰富的产品矩阵,也可以帮助跑友们简化选择,轻松找到最优解。

比如李宁最近推出的李宁「飞电Discovery」跑鞋,就是对去年李宁飞电系列的完善,补足飞电系列在日常训练领域的短板,让跑者比赛训练,都可以一䨻搞定!


李宁 飞电Discovery

「飞电Discovery」是李宁为竞速和进阶跑者备战训练以及日常慢跑而准备的鞋款,旨在以优异的性能,助力跑者们练就强大。

它采用与「飞电2.0 Elite」和「飞电 Challenger」一样的李宁䨻轻弹科技材料,这是李宁目前最当家的中底科技,相较传统EVA泡棉更轻、更弹,同时兼具较好的耐久性,性能出众。

更轻:相比传统减震材料最高轻50%;更弹:能量回弹最 高可达80%;更耐久:30000次疲劳压缩测试性能几乎无变化、跑步500KM实测后,仅形变1MM。

作为一款日常训练用鞋,李宁「飞电 Discovery」中底采用最顶尖的泡棉科技,足见诚意。

鞋款设计上,李宁「飞电 Discovery」在足弓部位内置硬质的Probar Loc科技材料,提升鞋底抗扭转性能,增强跑步过程中的稳定性,防止因扭转过度造成的运动伤害;

中底泡棉采用前后掌分区设计,配合李宁䨻科技的优异弹性以及足弓部位延伸至前掌的TPU支撑片,让跑者在落地过渡过程中脚感更流畅。

一体编织的贾卡鞋面,保证轻盈透气的同时有效提供束紧包裹;领口及后跟部位一体织的结构,进一步提升脚踝部位的包裹性,给予日常训练充分的保护。

更为重要的是,在一款训练鞋最重要的外底部位,李宁「飞电 Discovery」采用相较普通橡胶耐久度高出2.5倍的Tuff RB 橡胶,全方面保护鞋子的中底泡棉,使鞋子适应复杂路面的同时经久耐用。

脚感舒适、耐久出色,是大多数跑者对于训练鞋款的要求,而如果在这个基础上还可以做到性能优异,那么无疑是“优中选优”的训练鞋款,毫无疑问,采用一体编织贾卡鞋面、䨻轻弹中底和Tuff RB 全掌耐磨橡胶的李宁「飞电 Discovery」做到了这一点。


「䨻」飞电产品矩阵集结

关于跑鞋的分类,大致为训练鞋和竞速鞋两块,此前,飞电系列产品中,竞速鞋领域李宁有「飞电2.0 Elite」以及「飞电 Challenger」,一款定位顶级竞速,一款定位精英及核心跑者竞速,但训练鞋领域,却无任何系列产品,「飞电 Challenger」虽然亦可用作训练,但相较奢侈。

李宁「飞电 Discovery」跑鞋的推出,可以说是很好的在飞电系列产品日常训练鞋的版块进行了补强,䨻科技中底回弹出众,Tuff RB 橡胶耐久度有保证,贾卡一体编织鞋面舒适,而明亮轻快的白、蓝、紫“多巴胺”配色设计,不仅适合即将到来的夏天,看上去也很让人心情愉悦。

我们都知道,大多数人跑步的初衷其实不是为了追求成绩,而是缓解自身的焦虑,亦或是不规律的作息导致身体状况差,运动可以分泌多巴胺,而跑步是最简单的运动形式,只不过跑着跑着开始上瘾,开始追求成绩,进而走向了跑者的道路,训练-比赛,日复一日。

而具体到在两者的占比上,日常训练肯定是占大头,所以一款性能出众、能陪伴我们更久的日常训练鞋必不可少,这款李宁「飞电 Discovery」跑鞋如果看对眼,不要犹豫,说不定就是你的菜。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据