是的，Keep跑步功能在车辆行驶过程中无法准确记录运动数据，主要受限于GPS定位干扰、运动模式识别偏差以及车辆移动带来的算法误判。以下从技术原理、误差表现及解决方案等角度展开说明：

一、Keep跑步记录的核心原理与干扰因素

1. GPS定位依赖性强
   Keep通过手机或手环的GPS模块记录运动轨迹和距离，车辆行驶时金属车身、贴膜会屏蔽卫星信号，导致定位漂移或信号丢失。实测显示，时速超过30km/h时，GPS误差可达20%-50%。

2. 运动传感器识别偏差
   跑步数据依赖加速度计和陀螺仪检测步频、步幅，而车辆颠簸、匀速行驶的振动模式与人体跑步的周期性动作差异显著，系统易误判为“异常运动状态”并停止记录。

3. 算法逻辑限制
   Keep的跑步模式预设了人体运动速度范围（通常4-20km/h），车辆行驶速度若超出该阈值，算法会自动过滤数据或标记为“不可信活动”。

二、车辆场景下的典型数据误差表现

1. 距离计算失真
   车辆移动速度与跑步速度叠加，GPS轨迹可能显示“超长距离”（如车辆行驶10公里+跑步0公里，系统误记录为10公里跑步）。

2. 配速与热量统计失效
   匀速行驶时，Keep可能将配速计算为车辆时速（如60km/h），远超正常跑步范围，导致卡路里消耗值虚高300%-500%。

3. 心率监测脱离实际
   若使用手环监测心率，久坐状态下的静息心率与跑步时的心率提升曲线不匹配，数据失去参考价值。

三、优化记录的可行方案

1. 场景适配设置

   • 短途停车期间（如等红灯）可开启「室内跑步」模式手动记录片段化运动；
   • 使用Keep「健走」模式替代，降低速度识别阈值容错率。

2. 设备协同方案

   • 搭配车载手机支架，将设备贴近车窗改善GPS信号；
   • 外接蓝牙踏频传感器（如Wahoo RPM），通过踩踏动作模拟跑步步频。

3. 替代性运动推荐
   车辆场景更适合进行静态拉伸或呼吸训练，利用Keep的「车内舒展操」「肩颈放松」等课程，避免数据记录矛盾。

总结与提示

车辆行驶中需避免依赖Keep记录跑步数据，优先选择专项车载健身课程或离线手动记录。若需长距离运动监测，建议使用Garmin、Suunto等支持多场景模式的专业运动手表，并通过「自定义活动类型」校准算法参数。