SPORTS ROBOTICS · 机器人与具身智能
先让球场看得懂，再让机器人动得对
我们围绕网球与匹克球场景，以场地侧的智能感知与四维时空重建为底座建设智慧场地，并把同一套感知、预测与评测能力，延伸到发球机器人与捡球机器人。
市场痛点
THE PROBLEM01
训练数据沉淀不下来
视频越拍越多，但击球、落点与回合质量仍靠人工整理，反馈慢，也很难复用。
02
球员不会主动记录
架手机很麻烦，整场录像没人会看——球员要的是能拿来改动作的结论。
03
发球设备只会照参数执行
大多按固定参数出球，无法根据球员位置、回球轨迹和训练目标动态调整。
04
分析和装备是两张皮
视频分析停留在赛后复盘，没有变成发球、捡球等装备能直接使用的感知与决策能力。
我们的思路
PERCEIVE · PREDICT · ACT一条能力链：感知 — 预测 — 执行。同一套运动视觉与时空建模能力，既支撑场地上的训练评估，也为机器人提供环境状态、任务目标与评测依据。
01
场地数据采集
采集运动员、球体与场地的状态。
02
目标与事件解析
识别目标、击球事件与回合结构。
03
四维时空重建
构建三维轨迹与时间关系。
04
任务预测与规划
预测落点、到达时间与动作目标。
05
机器人控制执行
执行发球、捡球等任务。
01采集零操作机位固定在场地侧，球员上场就被记录，不需要任何操作。
02结论优先于录像给出能改动作的结论与进步报告，而不是一整场视频。
03数据可复核结果可量化、可对比、可复现，每一条都能回到画面里核对。
04判断不了就说出来看不清、判不准的地方明确标出，不去猜。
硬件上，我们用「增材制造结构件 + 外购标准组件 + 自主算法」的方式快速做出首轮原型，再在真实场地里迭代。
智慧场地
SMART COURT让球场自己记录、理解并反馈
面向球馆、学校与训练机构的场馆数字化方案。固定机位部署在场地侧，球员无需任何操作。
01运动视频分析运动员与球体识别、球路可视化、击球与落点标注、回合解析。
02四维时空重建从视频恢复球场、运动员与球的三维状态和时间关系，可以换个角度回放整个回合。
球员
技术问题提示与长期进步报告。
教练
回合复盘、落点与跑动数据。
场馆
场地数字化与会员服务。
机器人
环境状态、任务目标与评测依据。
发球与捡球机器人
SERVING ROBOT · BALL COLLECTING ROBOTSERVING ROBOT
发球机器人
按训练目标发球，而不是照参数出球
- 发球目标来自真实比赛中测得的落点与轨迹，练的就是比赛里真正会遇到的球。
- 接入智慧场地的感知后，根据球员位置、回球轨迹和训练目标，动态调整发球。
- 训练结果回到场地数据里，下一组发球据此调整。
BALL COLLECTING ROBOT
捡球机器人
把捡球交给机器人，让训练不断档
- 在训练间隙收集场上的球，送回发球机器人的料斗。
- 兼顾网球与匹克球两种球。
- 与发球机器人组成「发球 — 训练 — 捡球 — 再发球」的闭环，教练和球员把时间留给训练本身。
商业逻辑
HOW IT GROWS服务对象：球馆、学校与训练机构。
01
智慧场地先行
先落在场地侧，服务球员、教练与场馆的日常训练和运营。
02
数据沉淀
场景数据持续积累，让预测与评测能力越来越准。
03
能力迁移
同一套感知、预测与评测能力，迁移到发球与捡球任务。
04
训练闭环
场地与装备组成「采集 — 分析 — 发球 — 捡球」的完整闭环。
服务形式场地方案技术服务训练报告