36氪首发 |「微队」获数千万人民币A1轮融资,持续投入AI智能足球鞋研发与海外供应链

刘年华 · 2021-03-25
3000万踢球学生,99%的潜在用户,足球鞋智能化的时代还有多远?

36氪获悉,AI智能足球鞋制造商「微队」完成数千万人民币的A1轮融资,由北京、上海、深圳的三家机构联合投资。本轮融资主要用于5-10个国家的供应链优化和相关算法迭代研发。

微队致力于打造云化、AI化的数字足球底座,此前已和皇马、巴萨、阿森纳、本菲卡、AC米兰、圣保罗俱乐部等众多专业青训机构交流合作,与全球覆盖最广的Coerve青训、EAsports欧洲总部、英足总、法国足球联盟、韩国足协、加拿大足协青少部等机构探讨智能比赛、智能青训、远程AI教学等需求,并与教育部、中国足协以及国内多位资深足球专家探讨AI足球的需求。

微队CEO李有春告诉36氪,足球是世界第一大运动,海外市场潜力巨大。目前,他们已在各大洲建立代理渠道,有四十多个国家的合作伙伴,正在推进境内的A2轮与境外的A3轮融资,力争在全球范围扩大市场份额。

图片来源:微队

发布三款AI智能足球鞋

微队」创始团队是来自华为、大疆、腾讯等企业的足球爱好者,调研发现了足球运动员缺少运动数据的市场痛点,以及职业俱乐部、业余青训团队的强烈需求,决定创办微队。

经过四年时间,微队完成了多项足球运动相关的芯片、算法、柔性电路、工艺的研发,于2020年五月面向海内外市场推出了风火轮(F)、后羿(H)、盘古(P)三个系列的AI智能足球鞋,主要面向业余青训和职业球员,覆盖幼儿到成人的所有年龄段,国内售价1388元到2688元人民币不等,千元以下的精简版也即将发布。

李有春告诉36氪,从产品发布至今,微队已经确定了上百家海外合作方与代理商,各方体验使用后的反馈很好。由于疫情的原因,当前在芯片供货和物流方面都受到一定影响。当前芯片供应正在逐渐恢复,预计今年五月份能开始大规模发货。

图片来源:微队

3000万踢球学生,99%的潜在用户群

足球是世界第一大运动,全球足球人口数以十亿计。根据2020年教育部体卫艺司公布的数据,当前中国有3万所足球特色学校、有3000万学生踢球。然而,99%的球员、球队没有任何人球数据。国外顶级职业比赛用多台热成像高速摄像机获取人球数据,操作复杂,价格高昂,还需大量人工介入。而且,护腿板、背心、手环、脚环等基于GPS、六轴加速器等解决方案,也存在使用不便、传触球数据不准或人球数据严重缺失等问题。

李有春认为,足球鞋连着人和球,理论上是精准人球数据的钥匙。通过人球感知、柔性电路、AI算法等技术打造的AI智能足球鞋,在比赛、青训、远程训练、体感训练等多元化场景均能有效发挥作用。在日常户外比赛场景,微队AI智能足球鞋数据可获取等数百项人球数据,包括触球、跑动、盘带、配合、热区等。球员或教练可选择自己关注的数据,有针对地改进和排兵布阵。这些数据也可以通过可视化形式在社交媒体分享,提升运动乐趣。

在户外智能青训场景,由于当前足球教练资源有限,几十个学生一上场,要求的动作有没有做,做了多少次,做的质量如何,教练根本看不过来。微队AI智能足球鞋可帮助教练自动跟踪每个球员所有训练动作并形成评估分析。在虚拟现实体感游戏中,AI球鞋则相当于游戏手柄,球员穿上AI球鞋,电视中的游戏人物与球员动作保持一致,在家中享受全感官足球游戏体验。

图片来源:微队

全球顶尖的精准人球感知技术

足球数据的潜在用户群体巨大,为什么这个市场没有发展起来?李有春表示,主要原因在于足球运动的复杂性和人球结合数据获取的困难。

足球是激烈的团体运动,球员1秒钟有32种跑位方式,11人足球场上触球、带球、传球、跑位,每秒则会有 1132 次方组合变化,1分钟的变化组合数量则超过宇宙粒子之和。跑来跑去的22名球员与飞来飞去的足球产生的人球结合数据获取极其困难。5G网络的发展,芯片创新和边缘计算、云计算、终端计算等算法算力的提升为实现AI赋能足球带来新的契机。

类似围棋AlphaGo的人工智能体系,足球运动也有着类似的体系结构的竞技场景。AlphaGo通过穷举几乎所有专家级对弈过程的复盘来学习。足球和围棋不同的是,智能体从原来的1个变成了11个(10个队员1个守门员)。这样给足球AI自决策机制提出了巨大的挑战,无论从算力还是数据存储上都是围棋的数倍甚至数百倍。另外一方面,围棋的量化数据很容易从历史数据中得到。而真实的足球运动只能得到一些视频数据,这些动态非结构化数据还要转化为每个运动员的实际位移数据才能为模型所理解。

微队AI智能足球鞋通过人球感知模块和加速度陀螺仪模块等获取数据,并时序序列模型识别运动姿态。获取的运动员数据在很大程度上体现了非常强的时间特性,通过RNN和LSTM等众多先进的深度学习模型对网络的记忆机制提供支持。网络不稳定造成的数据传输失败和反复重连,可能导致用户体验大幅下降。基于当今边缘计算的大发展,芯片级的算力也有了大幅度提升。微队基于柔性电路在球鞋内嵌了稳定的边缘计算芯片,以实时准确地获取数据。在姿态识别方面,采用机器学习方式就能降低底层芯片的算力和空间需求,只需要通过训练获取到算法相关量级的参数,直接引用到程序的底层数据库即可。

综合顶尖的人球感知技术和智能硬件,微队正在逐步挖掘足球大数据与智能足球装备的蓝海市场。

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