运动科技前瞻:球拍正在变成AI"数字教练"
2026-02-08 11:59

运动科技前瞻:球拍正在变成AI"数字教练"

本文来自微信公众号: AING硬迹 ,作者:绿松子


此前硬迹在《会说话的AI高尔夫球杆,运动AI硬件产业正在经历什么?》一文中写道,有一款名为G-grip Pro的AI高尔夫球杆,10次挥杆即可构建用户的挥杆DNA图谱,并通过自然语言交互提供实时指导。


运动类硬件与AI的融合也在迎接新一轮的创新浪潮。


网球


其中跑得比较快的网球领域,在球拍和发球机上都开始走向自主智能化。


智能网球球拍可以追溯到2014年,法国品牌Babolat推出的Play Pure Drive,这款球拍内置陀螺仪和振动传感器,可分析正反手击球次数、击球点分布,甚至能区分上旋球与高压球,首次将职业级的动作分析能力下放到消费级产品。


十年后的今天,这一技术路线已相对成熟。Yonex与索尼合作的Smart Tennis Sensor采用底盖外挂式设计,仅重8克却可追踪球速、挥拍类型和旋转动量,兼容多品牌球拍,通过“传感器+APP”的模式,业余爱好者也能将自己的挥拍数据与职业球员进行量化对比。


另外在网球球拍的手柄上,也有品牌在将“传感器+AI教练”的植入,通过日常打球提供提升建议等。


智能网球拍面向“击球”,而智能发球机解决的是“如何创造无限接近真实的训练场景”。


2025年,AI视觉识别、生成式算法与机械控制的深度融合,使发球机首次具备了"观察-分析-反馈"的闭环能力。


去年5月,SwitchBot打造的Acemate在Kickstarter创下超152万美元的纪录,不同于传统发球机预设轨道的"机械投喂",Acemate通过视觉系统实时追踪球员的击球点分布、动作姿态与落点精度,生成包含球速、准确率、场地覆盖率的个性化训练报告。


其"Rally模式"能模拟真实对拉,根据球员回球质量动态调整下一次发球的角度与速度,而"Serve模式"支持最高8米的高抛发球与全场地覆盖。这种"拟人化"体验的背后,是生成式AI对数万组职业球员对拉数据的学习与重构。


几乎同期,T-APEX推出的Tenniix以模块化设计为核心,其App支持自定义Rally序列,允许球员创建"左-右移动"、"深-深-浅"等模拟实战的球路组合。


另外,其教练设计的结构化移动训练程序,能够针对侧向步法、前后恢复、攻防转换等场景提供分级难度训练。


羽毛球


羽毛球拍的智能化经历了外挂式→嵌入式→AI融合式的演进。


以USENSE为代表,通过卡扣或胶套固定于拍柄底部,能记录挥拍速度、击球类型(高远球、杀球、吊球、平抽等)与运动热量消耗,但也由于传感器位于拍柄,无法捕捉拍框与球接触瞬间的线床张力变化,导致杀球力量计算存在较大误差。


德立元等厂商推出的智能球拍开始将压力传感器嵌入拍框,直接监测球线张力变化。当选手杀球时,系统能结合挥拍速度(通过IMU测量)与线床形变数据,精准计算击球动能。


到2025年,香港理工大学与李宁运动科技达成战略合作,将离线强化学习算法集成到智能羽毛球拍中,这套系统将实现能记录数据,还能基于运动员的挥拍动作编码(握拍力度、挥拍轨迹)实时提供战术建议。


乒乓球


乒乓球具有速度快、旋转类型复杂等特征,传统传感器难以捕捉关键信息。


近些年的技术突破集中在视觉识别系统,2025年,消费级市场出现了基于Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2的智能乒乓球拍方案,它结合置信度、加速度阈值与冷却时间过滤非击球动作(如颠球、准备动作),实现全离线运行。这意味着运动员开机即可使用,无需依赖手机或云端。


在乒乓球的发球机方向,还是以专业领域应用为主,2020年,中国乒乓球学院诞生的全球首台AI发球机器人“庞伯特M-ONE”,能够模拟真实比赛中的发球轨迹,落点可任意设置。


2025年,普尚DORA等新一代产品进一步整合图像识别+深度学习,通过摄像头扫描球台区域,记录用户击球位置、角度及力量,动态调整发球轨迹。其机械组件与AI决策的协同,在单人训练时能体验"类似对打的感觉"。


小球项目的"大智能"时代


前文提及到的网球、羽毛球、乒乓球与高尔夫等球类运动,都是运动器材从"人适应工具"到"工具理解人"的范式转移,却又呈现出截然不同的演进路径。


AI技术的深度渗透正在重塑体育器材产业的底层逻辑,本质是将专业级的AI教练下放到个人用户身边。


作为商业化十分成熟的球类项目,网球拥有庞大的业余爱好者基数与高度发达的教学培训市场,过去只有配备全职分析师的顶级选手才能享受的技术拆解,如今通过消费级设备即可实现。


羽毛球拍的智能化可以归为力学感知的极致化,AI的接入或能够提供实时战术建议、模拟特定对手风格的系统。


乒乓球作为中国的"国球",产业链已十分完善,其运动难点在于捕捉球类的旋转进行主导攻防,与AI的结合或将聚焦于人机对抗体验的真实化。


高尔夫产业的智能化则体现了高端消费的数字化升级特性,生成式AI的引入则让实时动作指导成为可能。


曾经局限于职业队的生物力学分析、战术模拟与康复指导,通过消费级产品普惠至大众市场,运动器材正在从"工具"进化为"具有认知的伙伴"。

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