01
理解动作
在连续比赛视频中识别并整理正手、反手、发球和其他击球事件。
在找 SwingVision？
寻找真正能理解视频的 网球 AI。
每年都有人宣布自己做出了下一个 SwingVision。仔细一看，所谓“AI”往往只是剪掉无效时间。实用吗？也许。理解网球吗？还差得远。RallySense 能逐拍理解比赛：筛选击球类型，分析旋转、球速、落点和比赛模式，甚至还能复核电子司线挑战。我们又把原本依赖 Apple 芯片的端侧能力带到了云端。有浏览器就能使用，Android 自然不必多说。
✓筛选正手、反手与发球✓查看旋转和球速分布✓打开每次识别击球对应的视频
落点分布
回合片段
比赛趋势
为真实比赛视频而生
我们如何定义网球 AI。
如果一个 AI 只会剪掉无效时间，剪映大概在下一次换边前就能完成。网上随处可见的大模型套壳、网球检测代码和计算机视觉演示，用来交作业没问题，但还称不上产品。真正的网球产品必须理解时间和空间中的连续事件。RallySense 会对完整击球过程进行场景建模：从引拍、触球，到球的飞行和落点，把连续画面理解成一次完整击球。只有这样，视频才能真正变成落点、球速、动作类型、旋转，以及可以随时回看的画面证据。
02
理解球的表现
把每次击球与预估球速、旋转类型、结果和场地落点关联起来，而不只是给出时间点。
03
找回画面证据
按动作或旋转筛选报告，再打开统计结果对应的准确击球片段，亲自复核。
别停在 AI 总结，直接查看比赛证据。
打开 RallySense 示例报告，看看动作、球速、旋转、落点、回合与视频片段如何保持关联。
试试 RallySenseRallySense 为独立产品，与 SwingVision 不存在关联或认可关系。