Китайская XintLabs завершила раунд ангельского финансирования для внедрения ИИ в спорт

Репортаж от Wedoany，6 июня пекинская компания XintLabs, специализирующаяся на спортивных технологиях на базе искусственного интеллекта, объявила о завершении раунда ангельского финансирования на десятки миллионов юаней, эксклюзивным инвестором которого выступила Hillhouse Capital. Полученные средства будут направлены в основном на разработку моделей ИИ, создание продуктов и маркетинг, а также на дальнейшее внедрение интеллектуальной тренировочной системы для гольфа.

XintLabs выходит на относительно нишевый, но технически сложный сегмент тренировок с использованием ИИ. Тренировки по гольфу предъявляют высокие требования к стойке при замахе, центру тяжести тела, траектории удара, ритму движений, углу наклона клюшки и последовательности мышечных усилий. Традиционные тренировки сильно зависят от наблюдений тренера, видеоповторов и многократных повторений ученика, что приводит к длительному циклу обратной связи, а детали движений легко подвержены влиянию угла съёмки, опыта наблюдателя и субъективных оценок. Продуктовое направление XintLabs заключается в объединении визуального анализа на базе ИИ, высокоточных датчиков, точной инженерии и биомеханики для сбора и анализа данных всего процесса замаха и удара, а затем выдачи персонализированных рекомендаций по улучшению на основе особенностей движений пользователя. Согласно информации на официальном сайте компании, её продукты сосредоточены на тренировках в гольфе с использованием ИИ и биомеханическом анализе, подчёркивая возможности анализа замаха с помощью компьютерного зрения, биомеханического отслеживания 33 точек и обратной связи в реальном времени, чтобы предоставить пользователям более точные рекомендации по улучшению спортивных движений. Для обучения гольфу ценность такой системы заключается не просто в «записи движений», а в разложении одного замаха на измеримые, сравнимые и непрерывно отслеживаемые данные, позволяя обычным любителям, тренерам и тренировочным учреждениям быстрее выявлять проблемы в движениях и формировать долгосрочный тренировочный цикл.

То, что десятки миллионов юаней ангельского финансирования будут в основном направлены на модели ИИ, разработку продуктов и маркетинг, указывает на то, что XintLabs всё ещё находится на этапе параллельной отработки технологий и коммерческой валидации.

Рынок спортивных тренировок с использованием ИИ переходит от единичных интеллектуальных устройств к комбинированной модели «сбор данных + понимание движений + обратная связь в реальном времени + персонализированный план». Раньше спортивные технологические продукты в основном ограничивались подсчётом шагов, пульса, калорий, видеозаписью или базовой статистикой, сообщая пользователю «что произошло». На этапе моделей ИИ продукты должны дополнительно определять «почему это произошло» и «как тренироваться дальше». Сценарий гольфа особенно подходит для этого пути: стандартизация движений высока, технические действия поддаются разложению, тренирующиеся обладают определённой платёжеспособностью, а крытые тренировочные площадки, учебные заведения и персональные тренировочные устройства могут сформировать чёткие коммерческие точки входа. Однако технический порог в этой нише не низок: модель должна не только распознавать ключевые точки тела и траекторию клюшки, но и понимать различия между разными ростом, телосложением, уровнем силы, привычками движений и этапами мастерства, избегая механического применения стандартов профессионалов к обычным пользователям. Точность датчиков, стабильность алгоритмов компьютерного зрения, скорость обратной связи в реальном времени и накопленные знания тренеров — всё это определит, сможет ли продукт превратиться из «забавной спортивной технологии» в действительно ценную для тренировок систему ИИ-тренера.

После этого раунда финансирования способность XintLabs расширить своё рыночное влияние будет зависеть от трёх факторов: во-первых, сможет ли модель ИИ стабильно распознавать детали движений в сложных тренировочных условиях; во-вторых, смогут ли аппаратные и программные продукты обеспечить достаточно низкий порог использования; в-третьих, сможет ли компания создать воспроизводимый коммерческий путь между полями для гольфа, системами тренеров и индивидуальными пользователями. Если её тренировочная обратная связь сможет постоянно повышать эффективность улучшения движений пользователей, система тренировок в гольфе на базе ИИ имеет шанс перерасти из высококлассного вспомогательного спортивного инструмента в рынок интеллектуального спортивного обучения и услуг по обработке спортивных данных.

Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com