全球高爾夫訓練輔助器材市場持續成長（圖 1）。隨著球員更重視以數據了解揮桿動作，運動科技業者也需要更容易整合的揮桿分析工具。為回應這項需求，立普思LIPS 以 LIPSense™ 3D Body Pose SDK 為核心，整合球桿與高爾夫球追蹤，以及進階視覺語言模型（VLM）等自有 AI 技術，形成一套完整系統。開發者可藉此打造 AI 虛擬高爾夫教練，根據揮桿動作提供個人化、可直接採行的改善建議。
圖 1．全球高爾夫訓練輔助器材市場預測。資料來源：Data Bridge Market Research
以下將說明這套新一代高爾夫分析系統的建構方式、可創造的商業效益，以及如何與 LIPS 合作，將此解決方案導入市場。
實作流程：AI 虛擬高爾夫教練如何運作
打造虛擬高爾夫教練需要精準的空間感知與智慧資料處理能力。系統透過以下四個關鍵實作階段完成整體分析流程：
1. 透過 LIPSense™ 3D Body Pose SDK 進行骨架追蹤
任何高爾夫揮桿分析都建立在精準動作擷取的基礎上。系統使用 LIPSense™ 3D Body Pose SDK 辨識重要的骨架關鍵點，包括頭部、肩膀、手肘、手腕、髖部、膝蓋與腳踝（圖 2）。系統可持續追蹤球員在多軸空間中的動作，無須配戴可能限制活動的穿戴式感測器或動作標記點。
圖 2．針對高爾夫揮桿分析自訂的骨架關鍵點
2. 追蹤球桿、高爾夫球與揮桿階段
準確辨識並追蹤高爾夫球桿與高爾夫球，是判定揮桿所處階段的關鍵。為此，LIPS 訓練專用 AI 模型，用於偵測並追蹤揮桿過程中的球桿與高爾夫球（圖 3）。
圖 3．高爾夫球桿與高爾夫球的關鍵點
系統整合球桿與高爾夫球的追蹤資料，以及使用者的骨架量測數據，以提升揮桿階段切分的準確度。透過多源資料融合，平台可將連續動作拆分為 8 個明確階段：準備（Address）、桿頭趾端上提（Toe-up）、上桿中段（Mid-backswing）、上桿頂點（Top）、下桿中段（Mid-downswing）、擊球（Impact）、送桿中段（Mid-follow-through）與收桿（Finish）（圖 4）。
圖 4．高爾夫揮桿的八個階段
3. 參考選手比對
高爾夫揮桿的評估往往帶有主觀性，因為並不存在一套適用於所有人的單一「完美」標準。然而，觀察並模仿職業球員的動作，仍是有效的學習與改善方式。系統會將使用者已切分的揮桿階段與大型專業球員生物力學資料庫進行比對，找出體格與揮桿類型最相近的參考範本（圖 5）。這套比對系統不會要求使用者套用僵化模板，而是透過相近的參考對象，讓教練回饋更貼近個人需求。
圖 5．將使用者的揮桿姿勢與參考選手進行比對
4. VLM 回饋
找出最相近的參考選手後，系統會運用視覺語言模型（VLM）進行細部比較分析。傳統分析工具通常會輸出大量圖表與數據，一般球員可能難以解讀。導入 VLM 後，系統可將髖部旋轉差異、手腕立腕角度偏差等生物力學資訊，轉換為自然且易於理解的回饋。VLM 會依據使用者與參考選手之間的姿勢差異，提出可採行的改善建議，協助調整揮桿動作。
主要商業效益
- 無標記設定：使用者不必在身上配戴追蹤感測器或標記，即可自然練習。
- 專業級洞察：生成式 VLM 能以自然語言提供清楚、符合揮桿情境的教練建議。
- 加速產品上市：整合式解決方案可簡化工程整合流程，協助縮短開發週期。
與立普思 LIPS 合作
無論您要開發高爾夫訓練產品，或將電腦視覺應用延伸至其他運動項目，立普思LIPS 都能協助推進產品開發。LIPS SDK 可依不同運動追蹤需求進行調整。如果您有其他運動分析專案需求，例如籃球、棒球、健身追蹤或互動遊戲，歡迎與我們討論具體目標。
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