أخبار ar.wedoany.com، في 5 يونيو، أعلنت شركة XintLabs، وهي شركة صينية متخصصة في تكنولوجيا الرياضة بالذكاء الاصطناعي ومقرها بكين، عن إتمام جولة تمويل أولي بقيمة عشرات الملايين من اليوانات، بقيادة واستثمار حصري من صندوق Hillhouse Ventures. ستُخصص هذه الأموال بشكل أساسي لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، وتطوير المنتجات، والتوسع في الأسواق، بهدف دفع عجلة تطبيق نظامها التدريبي الذكي المخصص لرياضة الجولف.
تتخصص XintLabs في سيناريو تدريب رياضي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، وهو سيناريو متخصص نسبيًا لكنه يتطلب سلسلة تقنية طويلة. يتطلب تدريب الجولف مستوى عالٍ من الدقة في وضعية التأرجح، ومركز ثقل الجسم، ومسار الكرة، وإيقاع الحركة، وزاوية وجه المضرب، وترتيب انقباض العضلات. يعتمد التدريب التقليدي بشكل كبير على ملاحظة المدرب، وإعادة مشاهدة الفيديو، والتكرار من قبل المتدربين، مما يؤدي إلى فترات ردود فعل طويلة، كما تتأثر تفاصيل الحركة بزاوية التصوير، وخبرة الملاحظة، والأحكام الذاتية. يتمثل توجه منتجات XintLabs في الجمع بين التحليل البصري بالذكاء الاصطناعي، وأجهزة الاستشعار عالية الدقة، والهندسة الدقيقة، والميكانيكا الحيوية، لجمع وتحليل بيانات عملية التأرجح وضرب الكرة بالكامل، ثم تقديم توصيات تحسين مخصصة بناءً على خصائص حركة المستخدم. يُظهر الموقع الرسمي للشركة أن منتجاتها تركز على التدريب على الجولف بالذكاء الاصطناعي وتحليل الميكانيكا الحيوية، مع التركيز على تحليل التأرجح عبر الرؤية الحاسوبية، وتتبع 33 نقطة من الميكانيكا الحيوية، وقدرات التوجيه الفوري، لتزويد المستخدمين بردود فعل أكثر دقة لتحسين أدائهم الرياضي. بالنسبة لتعليم الجولف، لا تقتصر قيمة هذه الأنظمة على "تسجيل الحركة" فحسب، بل تكمن في تفكيك التأرجح الواحد إلى بيانات قابلة للقياس والمقارنة والتتبع المستمر، مما يمكّن الهواة العاديين والمدربين والمؤسسات التدريبية من تحديد مشاكل الحركة بشكل أسرع، وتشكيل حلقة تدريبية مغلقة طويلة الأمد.
سيتم توجيه استثمارات جولة التمويل الأولي البالغة عشرات الملايين من اليوانات بشكل أساسي نحو نماذج الذكاء الاصطناعي، وتطوير المنتجات، والتوسع في الأسواق، مما يشير إلى أن XintLabs لا تزال في مرحلة متوازية من صقل التكنولوجيا والتحقق التجاري.
يشهد سوق التدريب الرياضي بالذكاء الاصطناعي تحولًا من الأجهزة الذكية المنفردة إلى نموذج يجمع بين "جمع البيانات + فهم الحركة + ردود الفعل الفورية + الخطط الشخصية". في الماضي، كانت منتجات التكنولوجيا الرياضية تركز بشكل أكبر على عد الخطوات، وقياس معدل ضربات القلب، والسعرات الحرارية، والتسجيل بالفيديو، أو الإحصائيات الأساسية للبيانات، مما كان يخبر المستخدم "بما حدث". أما الآن، ومع دخول مرحلة نماذج الذكاء الاصطناعي، تحتاج المنتجات إلى القدرة على تحديد "لماذا حدث ذلك" و"كيف يجب التدريب في الخطوة التالية". تعتبر رياضة الجولف مناسبة بشكل خاص لهذا المسار نظرًا لارتفاع مستوى توحيد الحركات، وإمكانية تفكيك الحركات الفنية، وامتلاك المتدربين قدرة دفعية معينة، كما تشكل صالات التدريب الداخلية والمؤسسات التعليمية وأجهزة التدريب الشخصية مداخل تجارية واضحة نسبيًا. لكن الحواجز التقنية في هذا المجال ليست منخفضة؛ إذ لا يجب على النموذج فقط فهم النقاط الرئيسية للجسم ومسار المضرب، بل يجب أيضًا فهم الاختلافات بين الأطوال المختلفة، وأشكال الأجسام، ومستويات القوة، وعادات الحركة، ومراحل المهارة، لتجنب تطبيق معايير اللاعبين المحترفين بشكل آلي على المستخدمين العاديين. ستحدد دقة أجهزة الاستشعار، واستقرار خوارزميات الرؤية، وسرعة ردود الفعل الفورية، وتراكم معرفة المدربين، ما إذا كان المنتج يمكن أن يتحول من "تكنولوجيا رياضية ممتعة" إلى نظام مدرب ذكي حقيقي ذي قيمة تدريبية.
بعد هذا التمويل، ستعتمد قدرة XintLabs على توسيع نفوذها في السوق على ثلاثة أنواع من القدرات: أولاً، قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على التعرف بثبات على تفاصيل الحركة في بيئات التدريب المعقدة؛ ثانيًا، قدرة المنتجات البرمجية والعتادية على توفير تجربة استخدام منخفضة الحواجز؛ ثالثًا، القدرة على إنشاء مسار تجاري قابل لإعادة الاستخدام بين ملاعب تدريب الجولف، وأنظمة المدربين، والمستخدمين الأفراد. إذا تمكنت ردود فعلها التدريبية من تحسين كفاءة المستخدمين في تحسين حركاتهم باستمرار، فإن نظام التدريب على الجولف بالذكاء الاصطناعي لديه الفرصة للتوسع من كونه أداة مساعدة رياضية عالية المستوى إلى سوق تعليم الرياضة الذكي وخدمات البيانات الرياضية.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com









