從菜鳥到神射手，不用教練也能變強？

文 ｜動點科技

作者｜icebin

排版｜Miziko

本文預計閱讀時長5分鐘

隨著 AI 的發展，我們看到越來越多的體育健身運動融入了人工智能技術和理念。有了人工智能的幫助，科學健身和運動變得更加高效。在這個領域，也存在著很多的創業機會，投籃實驗室Shotlab 就是其中一家，我們請他們的聯合創始人黃斌給我們分享一些觀點。

是什么契機促使您決定創立投籃實驗室Shotlab？這一想法最初是源于個人對籃球的熱愛與興趣，還是經過對市場和行業深入思考后的決策？

簡單說一下我的背景，從2010年開始就加入國內一個老牌的知名投資機構，從最年輕的合伙人，到成為機構的股東，參與了很多大健康領域的項目，個人也投了些體育的項目。過去幾年在做一個并購項目的交割過程中，時間相對就比較多，就在自己辦公室里搞了一個小球場，身邊聚集了很多籃球圈的朋友。包括我自己抖音賬號也有近20萬粉絲，認識了當時正在做抖音賬號和小程序的楊熙和郭景杰，對于整個籃球行業的智能化持續保持深入的溝通交流，之后項目在線上的純軟件模式遇到一些障礙，團隊也陷入迷茫期，我就加入主導新的戰略方向和重組團隊的股權結構，我們首先是基于對籃球的熱愛，同時也對行業的未來發展做了深度思考，才一起創立了現在的Shotlab。

公司在創立初期，得到了深圳市政府和深圳科創學院（李澤湘教授孵化）的投資與支持，這些支持在公司起步階段起到了怎樣關鍵的作用？當時面臨的最大挑戰是什么，又是如何借助這些資源克服的？

在我們重新開始新模式的探索過程中，因為涉及了智能硬件層面，李澤湘教授作為我個人認同的中國智能硬件領域創投第一人，當有機會得到他的參與，對我們當初剛起步時，意義重大。讓我們有信心去完成智能硬件的轉型。當時最大的挑戰就是我們是一個純軟件的團隊，但李老師的體系給我們增加了硬件的能力，從而順利讓AI+軟件+智能硬件在體育領域的落地計劃首先在籃球上實現了。

能否詳細介紹一下智能投籃場地和系統從最初概念到成品的研發過程？經歷了幾次重要的迭代升級，每一次迭代的主要驅動因素和改進方向是什么？

我們一開始就想做成一個AI數據統計，AI籃球教練，AI籃球裁判，智能發球機器人，智能籃板等集合一體的智能化籃球場地，基本上在AI技術和軟硬件層面都完成了基礎的開發工作，中間做了大量的面向球員、球館、品牌的需求測試，在多個場地中實際落地運營并收集了大量的真實用戶反饋，也通過之前積累的行業人脈資源進行了海量的模式驗證，最終目標是打造一個球員喜歡用的，球館愿意裝的，品牌想合作的智能籃球產品矩陣。

在產品研發過程中，如何平衡技術創新與用戶實際體驗？有沒有收集到一些用戶反饋，從而促使產品做出重大調整的案例？

我們在不同城市打造了專門的測試場地，邀請了很多KOL和職業球員進行1000次三分投籃挑戰的直播測試，平時也對業余球員開放測試，收集了各個類型球員的反饋，創新不是光立足于我們的能力范圍，而是在滿足市場實際需求上，去找一個平衡點。

目前我們已經擁有了幾萬名用戶的投籃測試數據，以及他們在系統上完成的數百萬次投籃動作和結果數據，并在全網有數億的直播和短視頻流量傳播。除此之外我們也關注到，將城市本地文化與社群認同融入籃球生態，能有效增強球員的凝聚力。正如籃網隊老板蔡崇信在今年 BEYOND Expo 閉幕演講中所說，籃網隊始終致力于代表布魯克林的在地精神。

近年來，籃網通過與本地藝術家的合作探索文化表達的可能。例如2020–21賽季的城市版球衣首次融入布魯克林出生的藝術家Jean-Michel Basquiat的視覺語言，2021–22賽季球隊又攜手紐約當代藝術家 KAWS 推出城市版球館地板，并搭配當季球衣用于多場常規賽。這些嘗試不僅強化了球隊與城市文化的連接，也展示了藝術在體育空間中的敘事力量。展望未來，除了持續推動籃球空間的智能化發展，我們也計劃在場館專業化設計中，將藝術作為文化構建的一部分系統融入，最終服務的是每一位熱愛籃球的用戶，在運動過程中的體驗感與歸屬感。

目前投籃實驗室有哪些重要的合作伙伴？合作的模式和領域主要集中在哪些方面？

目前國內主要的籃球品牌、賽事、場館、球員都和我們有各種合作在推進，基于保密條款，只能說等之后的正式亮相。但是在全球范圍內，對整個用戶投籃行為數據化，數據智能化和Token化的產品矩陣和場景落地，我們應該是唯一一家已經在市場上跑通的。

能否分享一些實際落地的項目案例，并分享下對用戶和籃球行業產生的影響？

在上海和國內第一的籃球場館品牌，洛克公園的合作。在深圳的政府場地，和阿里體育運營的深圳新安文體中心的合作。在北京和三個不同類型的場館，包括只針對國際學校的，24小時開放的，私教訓練的各種場館。在廈門，和中國非職業三分第一人張佳濱的合作。在重慶，和國內抖音粉絲量第一的投籃訓練師籃球風云海波的合作。在澳門，和澳門本地第一的培訓機構合作。還有更多的目前還不對外公布的合作。

目前而言，遇到的困難是我們作為初創公司，面對的市場太大，需要進一步聚焦于一個單點突破的方向，還需要聯合更多的資源方一起來推動AI智能籃球產品的落地。之前有遇到過合作的場館方，花錢買了我們的產品，在前期合作測試市場期間，他們覺得產品的模式和數據很好，但可能由于旗艦版本產品包括基礎命中率和AI教練的成本過高，因此找了個借口說其中的第三方發球機出故障，自己搞定不需要我們售后了。后來發現他們用業內落后的技術做了他們覺得更便宜但只包含命中率的版本在使用，實際上當時我們已經完成了功能更好但價格僅為一半的產品，只是沒有急著推向市場，這給我們帶來的反思是產品矩陣的普適性要加強，同時需要讓更多產品在市場上出現。

我們現在最基礎的一款命中率版本產品，支持記錄投籃命中數據和線上線下PK，將標準化隱藏式無感改造一個智能投籃場地的成本降低至5000元左右。未來規模化批量生產后，成本將進一步下探至千元級別，讓傳統場館的智能化改造門檻大幅度降低。命中率版本產品沒有AI的實際應用提升價值，但依然能夠極大地提升場地的智能化水平。而如果使用結合AI教練和AI裁判的旗艦版本產品，就能真正體驗到AI帶來的顛覆式創新。我們一直在努力降低旗艦版本產品的成本，用和球館共同運營的方式，提升球館的營業收入增項。目前而言，價格已經做到了海外某投籃結果分析產品的十分之一了。但我們也并沒有開始去銷售設備，還是和頭部的場館合作，以完善整個產品矩陣，增強產品壁壘。最為主要的是我們在最頂層賽事品牌合作都還在推進中，今年的計劃完成后，會讓Shotlab的品牌價值達到一個高度，同時也在和頂級的資本進行了多輪的接觸，這幾點，就等我們最后官宣吧。

就國內市場而言，投籃實驗室目前的市場覆蓋情況如何，主要的目標客戶群體是哪些？

國內目前，我分兩塊來談論，第一是投籃結果的數據，就是命中率版本，很多投籃機會用紅外的方案。或者是智能籃球或者籃筐，也可以用感應器的方案，但這些實際上和AI沒有關系，存在各自的優缺點，我不做評價，使用過了就有體會。

我們的投籃結果，主要是技術上的天然優勢，訓練越多，對環境越熟悉，就越精準，并且支持線上和線下各種游戲化PK玩法。最為關鍵的是，成本遠低于市場上的所有產品。做到了產品最好，價格最低。為什么要這么反市場常識去做這個產品，因為我們要讓所有的城市場館，在我們的相互選擇之下，形成各自的數據聯網，小網絡去聯通全國乃至全球的大網絡，比如最終我能夠在全球10000個場地實現跨時間跨空間的在線投籃PK。

我們已經快接近于實現一個頂級賽事的合作，在我們合作的球場去訓練，有機會將每次訓練的數據轉化為積分獎勵，還能夠完成投籃挑戰并通過動作和結果數據獲得頂級賽事的相關獎勵，實現品牌的商業化價值傳遞、用戶的數據化行為激勵、投籃的娛樂化大眾參與。對于愛好者之外的偏專業的球員，從少兒培訓機構到小學初中高中大學，體校職業隊乃至國家隊，都有對應的產品和合作在開展中，讓一個球員的訓練數據終身得到記錄，從小就有最科學的訓練方法論指導，專屬于個人的AI教練一直陪伴，并且在訓練行為中加入各種激勵措施。

對于有實現完整數據閉環要求的球隊和俱樂部類客戶，我們能夠提供私有化的定制版本產品，與客戶已有的訓練體系和數據管理系統打通，實現客戶自有的智能籃球訓練生態。同時我們還在推進新的文旅行業運動場景的誕生，創造全新的文旅+智能運動體驗。重新定義線下流量的運動行為和線上商業化的協同價值，也已經和國內體育新媒體、體展的頭部公司達成深度合作，在各類賽事中增加體育科技體驗的活動環節。

在海外市場拓展方面，公司有怎樣的戰略規劃？

海外拓展方面，我們正在與美國最好的訓練師之一、NBA現役球員、NBA退役后參與投資機構的相關人士、其他地區的籃球業內人士，包括多國的籃協、國家隊、當地最大的球館品牌方等展開合作。

你可以去對比市場上現有產品，就會得出結論，但最關鍵的是，中國供應鏈帶來的成本優勢，我比你做得好，做得全，還比你更便宜。還有，雖然我們公司是一個初創公司，但是我們的股東，會讓你對于和我們的合作，完全能夠信任。你不是和我們幾個年輕創業者在合作，而是和中國最牛的智能硬件生態在合作。

海外的專業化訓練需求和國內的娛樂化需求，是一個動態的變化過程，我們認為用戶對于智能化的需求最終會趨同，但在制定具體策略時我們必須理解不同市場需求發展階段存在的差異。

籃球場引入 AI 技術是產品發展的一個重要里程碑，當初是基于怎樣的思考決定將 AI 融入產品中的？

所有的體育運動都值得被AI+智能硬件，或者說是被機器人賦能一遍。目前籃球場的智能化程度非常低，加入行為感知和AI分析反饋能極大提升運動的科學性和效率。

AI 技術為投籃訓練帶來了哪些傳統訓練方式無法比擬的優勢？

首先是訓練效率，在我們的智能投籃場地，用戶半小時能完成超過300次投籃，并且每一次投籃的動作都會得到AI教練的即時指導，每一次投籃的結果都能通過量化方式得到精準的實時反饋。其次是生涯數據的記錄和分析，用戶在智能投籃場地的所有訓練數據將積累形成生涯數據庫，支持隨時查看任意時間段內的基礎數據和AI定期提供的專業投籃訓練分析報告。最終形成個人的AI教練，提供針對性的投籃訓練計劃。

隨著 AI 技術的不斷發展，投籃實驗室在 AI 算法優化、功能拓展上有怎樣的規劃？

投籃實驗室的AI規劃是“深度優化核心能力，廣度探索應用價值”。我們將持續投入研發，讓AI成為實現籃球場景數據化和智能化的關鍵力量，提升籃球群體的娛樂、訓練和比賽體驗。我們已經使用百萬次的私有球員版數據對模型進行訓練，尤其是對線下場景的落地應用，我們有完全自主研發設計的智能硬件方案。重要的不是某個單項技術的優勢，而是針對具體落地場景的商業化應用。

您認為人工智能在未來運動領域還會有哪些新的應用場景和發展方向？投籃實驗室是否有計劃涉足這些新領域？

目前我們專注于籃球，但是實際上人體發力和結構的底層邏輯是一致的，因此將來也計劃推出面向其他運動的智能化產品。高爾夫、網球、足球都分別有不同資源背景的合作伙伴想讓我們開發出相應的智能硬件，這部分屬于地基已經搭建完畢，就是看團隊的精力和項目進展的節奏，我再提這個觀點，所有的運動行為和運動結果數據化并由AI實現智能化的關聯指導，這個在未來將成為常態。同時行為數據化，數據Token化，Token商業化，能實現用戶、場館、品牌、社媒和我們的價值一體化。這個很快大家就能體會到。

隨著人工智能在運動領域的深入應用，可能會對傳統運動行業和相關從業者帶來哪些影響？投籃實驗室如何看待這種變革，并計劃如何在其中發揮積極作用？

我們應該有機會去作為領先者參與到這個趨勢當中，誰先擁抱AI，肯定會先收獲，可以試著先和我們相擁來共同參與這樣的變革。因為體育的市場巨大，我們立志在一個大生態中和各方共建，不同的場景除了AI+智能硬件機器人等技術優勢，對于場景的認識，用戶的實際需求，商業化的進程，我們在其中屬于關鍵的一個環節，但依然需要各自有優勢和資源的一起來完成。直白地說，我們的技術完成度更高，成本更低，品牌更硬，我還愿意用各種方式合作共建，你有場景有資源，自己做不如找我合作，這句話，有格局的人應該能聽懂掌聲了。

在您看來，要實現人工智能在運動領域更廣泛、更深入的應用，目前還需要克服哪些技術、市場或觀念上的障礙？

首先我并不是技術專家，從運動角度和用戶角度來說，我可以有自己的一些看法，僅供參考，技術上來說，算力的發展肯定會進一步對所有場景的覆蓋加速，市場也會因為場景的落地應用更直觀地感觸到帶來的價值，觀念上會從一個比較寬泛的理解到實際應用的體驗并習慣于AI輔助到不可或缺。

回顧公司的發展歷程，您認為投籃實驗室 Shotlab 取得的最大成就是什么？對于公司未來 1-3 年的發展，您有怎樣的目標和期望？

到目前而言，最大的成就就是把連李老師都覺得一個初創團隊很難做的產品做了出來，同時頂級的賽事和品牌也主動用了我們的產品，凡是用過的個人用戶，也都給出了極高的評價，頭部的場館也愿意付費合作。接下來就是如何打開全球市場的目標實現。對于未來公司的發展，我們的目標就是讓大部分的場館實現數據化和智能化，讓大部分的用戶享受AI帶來的全新訓練體驗，讓運動行為數據化成為常態。

最后，您想對關注投籃實驗室 Shotlab 的用戶和籃球愛好者說些什么？有沒有什么新的產品或項目可以提前透露一些信息？

來試試我們的產品，甚至行業內的訓練師、場館方、賽事方、品牌方可以加入我們。新的產品會一直進行迭代和升級，產品會永遠隨著市場去進化。也許看到這個文章的你，可以和我們一起去開創體育AI領域的新未來。

本文為動點科技記者原創文章，未經授權不得轉載，如需轉載或開白請在后臺回復“轉載”。

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