背靠通义大模型，这家阿里系公司正在重写体育场馆新的「定价公式」

用 AI，把百万级的鹰眼系统打造「万元级」的平民运动生意。

作者｜曹思颀

编辑｜郑玄

最近，不止一个朋友在跟我聊起网球时，都推荐了他们身边的「乐动力」球场。

在他们的讲述中，除了选场地时大家最在意的距离、价格这两个传统因素之外，「乐动力」球场还可以在打完球之后直接生成赛后个人集锦。这成为了吸引大家订场的第三大决定因素。

老实说，听到这些描述的时候，我的第一反应是：这大概率是一个「good-to-have」的附加功能——就像两年前人们在买车时，讨论智能辅助驾驶一样，应该是一个听起来很酷，但未必完全好用和实用的功能。

但是，当我在小红书上查看了相关笔记，并在线下亲自打卡之后，我发现这套叫做「橙狮慧影 Smartshot」的方案，除了「出片」之外，竟然还可以提供包括击球落点、球速、跑动距离等一系列运动数据。

而我不用佩戴任何单独的采集设备，甚至现阶段居然不需要在场地费之外，再单独为这套服务付一分钱。

01

一个免费的「网球私教」

从「Good-to-have」变成「Must-have」，往往只隔着一层窗户纸：能否击中用户最隐秘的刚需。

Smartshot 的聪明之处在于，它同时扮演了球场上最稀缺的两个角色：一个随叫随到的「专属摄影师」，和一个从不缺席的「数据分析师」。

首先，它解决了用户最显性的痛点，大幅降低了球场出片的门槛。

以往，想出片要么需要一个很会拍照的搭子，在场边轮休的时候专门负责拍照或录视频；要么就需要自带一个手机支架，提前把电充满，再让它长时间自动录制。这两种方法前者「废人」，后者又受限于低机位+广角布局，很难得到好看的画面。

「Smartshot」提供的解决方案是：提前在场馆顶部安装至少 2 个 4K 高清摄像头，既解放了人手，又可以得到一个类似专业网球比赛里「战术机位」一样的全局视野。

而且，这套系统拍完之后，支持通过 AI 自动生成高光瞬间的切片，基本上打完球之后回家的路上，就可以快速筛选出朋友圈或者小红书素材。再也不需要纠结某个球没有被录下来，或者后期剪视频太麻烦了。

如果说「自动生成集锦」满足了用户外在的社交分享欲，那么对运动数据的深度挖掘，则回应了运动爱好者内在对于「变强」的渴望。

Smartshot 可以提供多种丰富的数据维度 | 图源：橙狮体育

例如，在「训练模式」里，用户可以在训练结束后得到击球落点分布图、平均球速和最高球速、最大击球回合数等数据统计。

除此之外，「Smartshot」还支持通过 AI 智能生成关键动作细节，对于希望纠正击球动作的新手可以起到一些参考作用。

而在「比赛模式」里，这套系统可以自动完成后台计分、出界判断等功能，甚至还支持「在线观看」等功能。对于小范围球友之间的定期切磋，我觉得这是一个非常实用的功能。

此外，基于视频采集和后台计算，「Smartshot」也可以在比赛过程中统计每位球员的击球成功率、正反手击球比例和跑动数据等更高阶数据。

总之，一句话概括就是：无论你是「1.0」的新手，还是「3.0」以上的熟练参与者，这套系统都可以给你提供过往在正式比赛或者运动队专业训练过程中才能得到的数据和影像服务。

02

AI，让大满贯走进日常

但问题来了：把这样一套看起来很「重」的专业服务搬进大众球场，它是如何跨越成本鸿沟的？

这套名为「Smartshot」的系统，中文名为「橙狮慧影」，是由阿里集团旗下的运动科技公司「橙狮体育」（原阿里体育）研发打造的。

实际上，第一代 Smartshot 在 2024 年就已经发布。但真正让它在能力和体验取得大幅提升的变化，来自于 2025 年 4 月，橙狮体育将通义千问开源推理模型 QwQ-32B 接入 Smartshot。

简单来说，接入开源大模型以后，Smartshot 可以算得更快、更准了。

在前 AI 时代里，顶级网球赛事中使用的鹰眼技术重点是「看得准」。所以，赛事方需要在场馆中布置多台高帧率相机（一般是 8-20 台），经过三维重建和即时计算，得到一个无限逼近绝对坐标值的物理结果。

专业的「鹰眼系统」，不仅硬件成本高，安装、操作和维护也需要专业的人力支持 | 图源：视觉中国

而相比物理层面的「绝对坐标」，诞生于 AI 时代的 Smartshot，更强调通过 AI 模型提高「语义理解」的能力。 它的核心逻辑变了：「看」不再是终点，「算」才是灵魂。

Smartshot 标准版，只需要 2 台专业级摄像机相机作为「眼睛」，把收集到信息先在边缘端完成识别，再将一系列结构化数据（例如每个球的落点坐标、速度、轨迹等）打包发送给开源模型，就可以利用模型的能力输出用户需要的数据。而在更高需求的非职业赛事中，应主办方需要，摄像头数量可提升至 6 个，大幅提升定位精准度。

所以，相比赛事级鹰眼提供的高精度「感知智能」，Smartshot 为大众运动提供了另一条利用「认知智能」获取智能化运动服务的新思路。

它的显性优势是：可民用、成本大幅降低。

目前，标准版的 Smartshot 全套定价仅为 61000 元，包含 5 年云服务和软件运维服务，折合一年成本万元出头，较国内外专业场地使用的同类型产品低至少 50%。

并且，对于普通运动参与者来说，这套系统现阶段完全免费开放。

Smartshot 可以在运动中和运动后提供了落点查看与统计功能 | 图源：橙狮体育

我们可以把它视作一种「B2B2C」的商业模型：

橙狮体育基于阿里通义模型能力及云计算服务，提供一整套可复制升级的基础技术

场馆方以相对较低的费用进行布设，作为场馆差异化竞争力的一部分，以期望赢得流量

用户目前可以免费使用这套技术，获得专业化的服务

而对于行业来说，Smartshot 还有一重「隐形优势」：它让过往只可能存在于顶尖赛事的专业系统，变得更易于复制了。

前文提到，以「精准采集」为核心的鹰眼流派，由于各个球场的几何结构不同，所以单次的安装及调试成本很高，很难被标准化复制；而支撑 Smartshot 的，是一套强调通用能力的模型，可复用是这套软件的核心优势。随着 AI 能力上升和用户量提升，这套服务的边际成本有望进一步降低。

目前， Smartshot 已经在全国 150 多个网球场实现了布设。

根据极客公园的了解，除了可以在上述提到的网球场景下被运用在赛事、运动影响、运动分析等多个场景，Smartshot 目前也开始运用在了篮球、匹克球等运动中。

03

全民运动的数字化新时代

如果把视角从 Smartshot 这个产品中拆分开来，我们发现其实这个案例好像也并没有那么复杂：

在技术端，无论是背后的视觉采集，还是开源模型能力，都并非这家公司首创；而在产品端，为用户交付的 AI 高光集锦和运动数据也都是过往通过其他方式可以得到的成熟产品形态。

但橙狮体育的成功之处，恰恰在于它把两者成功地结合了起来。

首先，它巧妙地通过 AI 以及软件端的能力，把一套成本动辄数十万甚至上百万高昂的产品，转化成了万元级可复制的标准化服务，做成了普惠全民健身的赛事基建。

其次，更关键的是，Smartshot 并没有亦步亦趋地照搬「鹰眼」技术——它并不像顶级国际赛事那样强调判罚的准确性，而是针对普通用户最在意的「出片」（运动社交）和「数据」（运动提升）两个需求，包装出了新的功能点，从而得到了一个全新的产品形态。

Smartshot 让普通用户得到以往专业级运动员才拥有的运动体验 | 图源：橙狮体育

其实，关于 Smartshot 背后的「橙狮体育」，关注体育产业的小伙伴们可能会比较熟悉。2015 年，这家公司的前身阿里体育正式成立，当年阿里巴巴取代丰田成为国际足联世俱杯冠名赞助商，马云亲自为梅西队友苏亚雷斯颁奖，背后操盘的正是这家公司。

只不过，在后续的发展过程中，阿里体育并没有继续以顶级赛事赞助营销为主的高举高打路线，而是转向了一条依托数字化、科技智能等为主的发展路线。

截止目前，橙狮体育在全国 22 个省市落地了 75 处线下不同类型的体育场馆（乐动力体育中心），其中包括超大型场馆杭州奥体中心，所以了解用户需求对他们来说，是一种基本功。

极客公园曾在今年 9 月底和橙狮体育 CEO 穆旸有过一次线上交流，他认为比起单纯的「效率提升」，用户更在意 AI 带来的「体验提升」。

他说，AI 和运动的结合，价值一定不会体现在 AI 硬件和降本上，用户真正愿意付费的，是通过 AI 带来的增值服务。

在过去很长一段时间里，我们对于智能体育的理解，往往很容易陷入唯参数论的误区——追求更昂贵的传感器、更极致的精度。但橙狮体育的实践证明，技术的价值不只在于攀登「珠穆朗玛峰」顶端的极限高度，更在于低头看清用户的真实场景，进而填平专业赛场与大众运动之间那道巨大的鸿沟。

所以，Smartshot 的本质，是将大模型的能力封装进真实的场馆场景，从而让冰冷的技术变身为一个更懂球友的 AI 助理。

正如穆旸所言，用户愿意为体验买单。在 AI 硬件寻找落地场景的当下，与其死磕参数，不如像 Smartshot 这样，退一步思考：在一个具体的场景里，技术究竟能让普通人的体验变得有多好？

这或许才是全民运动数字化时代，最该有的样子。

*头图来源：橙狮体育

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