【我們為什麼挑選這篇文章】雖然說人工智慧一詞近半年來有些氾濫，不過相關的技術發展看得見、許多公司也拿到了不錯的融資金額。目前許多 AI 人工智慧公司著重於「機器視覺技術」的領域，包含了圖形辨識技術等。應用於高爾夫上便是其中的例子之一。而關於這個例子，你必須抓到幾個重點：
1. 對於高爾夫這樣的運動來說，有其修正姿勢的必要性。（硬需求）
2. 高爾夫的消費者端擁有較好的消費能力。
3. 其他就端看技術能帶來多大的進步了。（責任編輯：陳君毅）
隨著人工智能技術熱潮湧動，除了技術本身在挖掘數據和提高性能等方面有相當多的大小公司以及學者在深入研究，相對成熟的算法，也有越來越多的創業者在各自擅長的領域進行應用。其中機器視覺技術在圖形圖像方面應用前景廣闊，也成為了比較熱門的細分方向之一。
來自北京的動視科技就將這一技術應用在了高爾夫運動訓練領域，甚至連中國國家隊高爾夫女隊也採用了他們的技術。
在攝影機前揮竿，接著分析動作
具體而言，動視科技開發了一款攝像設備。例如在用戶連續進行 2 小時的高爾夫擊球訓練時，僅需提前架設好設備，即可連續擊球，無需反覆查看設備。而設備通過人工智能算法可以自動識別擊球動作，續航時間 2 小時，持續進行拍攝，僅保留用戶需要詳細分析的擊球動作，進而節約數據空間，同時從軟件端給出動作分析數據。
其中動視科技在研發階段面臨的問題除了可以預見的將訓練好的算法在移動端設備上實現外，還需要反覆做好硬件設計，尤其是相機的製造，調整包括快門速度等非常細節的參數，才能使得軟硬件相互協調，並最終呈現較好的識別效果。
這樣的使用場景就是體育分析訓練。運動員或者是體育愛好者其實也需要像跳舞一樣規範自身的動作，但是不同的運動類型並沒有辦法時刻都有鏡子在場景中進行動作的糾正，所以對體育動作的攝錄進而產生相關的分析就成為了一項比較常見的輔助手段。複雜場景像是足球等運動，除了需要通過圖像視頻分析單個運動員的不同動作，還需要分析賽場的戰術佈局等等。
高爾夫愛好者擁有較好的消費能力
動視科技選擇的高爾夫運動則有幾個特點，使得他們的商業模式更容易實現。
第一，C 端高爾夫愛好者擁有較好的消費能力，同時也需要操作簡便的設備和軟件幫助自身規範動作；
第二，高爾夫擊球動作本身複雜性不高，通過深度學習算法可以有效進行識別；
第三，高爾夫運動，尤其是 C 端的市場化程度較高，動視科技主要對標的海外市場，其中韓國有 600 多萬高爾夫人口，日本更多超過了 800 萬，甚至泰國也有 100 多萬，國內目前處於起步階段僅有 40 多萬。
對標海外市場，尤其還是非常垂直的運動訓練市場，需要動視科技擁有比較可靠的海外拓展能力。他們的合夥人朴相憲曾是韓國的職業高爾夫選手，也曾在 PRIMEGOLF ACADEMY 擔任總教練，並在韓國 KYUNGYIN 高爾夫俱樂部擔任過高爾夫總經理，還曾經培訓出了中國前國家隊隊長，中國職業球員魏巍。其他合夥人則是來自清華大學圖像所的連續創業者。
該公司 2015 年 6 月成立，最早其實是軟件先行的思路，他們推出的教練端的免費軟件擁有數千名用戶。而動視科技目前在標準化的 C 端產品上則主打海外市場，在韓國市場已經拿到了超過 1000 台的訂單，單攝像頭方案售價 500 美元，雙攝像頭方案售價 1200 美元，保守估計全年營收預計會在 500 萬元到 1000 萬元人民幣之間。
人工智慧的體育分析在國外已行之有年
體育分析這一細分市場，在專業端很知名的海外公司是 Dartfish，他們的軟件在體育教學和訓練方面受業界認可度較高。該公司僅在 2007 年曾披露過一輪 350 萬美元的融資。在高爾夫球領域，同類的海外公司是 V1，但公司也只是做了高爾夫教學的軟件，他們曾在 2015 年獲得 50 萬美元的投資。
Zepp 則是傳感器類的產品，在數據和影響處理方面是該公司的優勢積累。該公司已經完成了 1500 萬美元的 B 輪融資。動視科技與同類型的公司相比，最大的差別是硬件上的產品化更為完整。同時在軟件和深度學習算法上則在尋求更優的性能。
動視科技已經完成 640 萬元人民幣的天使輪融資，估值 3200 萬元人民幣（約為 10 億台幣），由馬力創投領投。該公司也正在展開下一輪的融資。
（本文經合作夥伴 36kr 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為：《高爾夫國家隊也開始用人工智能指導訓練了，背後的公司叫做動視科技》。）
——
延伸閱讀
霍金再預言：人工智慧一旦脫離束縛，人類將不可能與之競爭
美感障礙福音，Google 最新人工智慧：「你畫火柴人就好，剩下我幫你」
好容易學壞啊！研究指出 AI 人工智慧將會繼承人類的「種族」和「性別」歧視
雙 11 期間的 1.7 億個 BANNER，都出自阿里的設計人工智慧「魯班」
