28年老牌高尔夫科技公司，自研AI模拟器，营收数亿｜Insight全球

作者 | 黄楠

编辑 | 袁斯来

编者按：当出海越来越成为一家中国公司核心战略时，如何征战全球市场就成为一个极其专业的话题。在全球化的演变中，已有不少中国品牌站立潮头。鉴于此，硬氪特推出「Insight全球」专栏，从品牌成长与变迁，探索中国品牌出海的前沿方向与时代契机，为出海玩家与行业提供思考与启发。 这是我们专栏第64期——从打击垫起步，深耕近三十年的衡泰信已构筑起硬件感测与AI全栈自研实力。如今它以机器视觉和击球数据发力数字高尔夫，深度融入城市运动场景，业务现已覆盖全球170多个城市、服务逾50万用户。

在全中国高尔夫球场不到80个的年代，王继军就创立了一家高尔夫设备公司。

那是1996年，珠三角最不缺的就是赚大钱的工厂老板。高尔夫是这帮新贵们热衷的运动。全国能靠球场运营盈利的球会不过5、6家，珠三角占了一半。几十万一张的会籍，在这里向来不缺客户。步步高老板段永平，还盘算过邀请泰格·伍兹来中国打球。

王继军刚从国企辞职，在一家美国球杆的中国代理商公司做销售。 他喜欢打高尔夫，但更关注其中赚钱的机会。

当了两年销售后，王继军创办了衡泰信GREENJOY，从高尔夫打击垫、练习球等基础用品做起。彼时，国内打击垫主要依赖进口，不仅价格昂贵，还是练习场里更换频繁的消耗品。化学专业出身的王继军由此看到了机会，决定自己研发。

他没有走低价路线，而是选用成本更高的草丝、泡棉、基材和胶水；同时，还把价格做到仅需要进口产品的八五折，使用寿命能达到五年以上。

凭借这款产品，衡泰信迅速打开市场，并推出国内首张3D打击垫，又陆续发布洗球机、捡球机、自动上球机等产品，从一个爆款单品拓展至覆盖高尔夫练习场的产品体系。到2008年，衡泰信打击垫在国内市场占有率达到70%，并出口至澳大利亚、日本、美国、欧洲等数十个国家和地区。

但王继军能看得到这条路的尽头。“练习场设备是一门典型的低频B端生意，客户必须先投资建场，才考虑采购设备。市场规模天然受限，且项目回款周期长，业务难以持续滚动增长。”

转机在2011年。韩国高尔夫模拟器企业Golfzon上市当天，市值突破1万亿韩元。这家2000年成立的公司，用不到十年实现了近9亿美元的营收。

王继军敏锐地捕捉到这个信号。美国2万多个球场，彼时中国仅约400个；而韩国高尔夫发展比中国早约10年，用户习性高度相似。“韩国度过了用户教育的艰难过程，他们能走通，中国为什么不行？”

他去韩国试打了市场上所有模拟器产品，结论也逐渐清晰，模拟器市场几乎没有天花板，既能服务个人家庭，也可以切入企业、球馆等场景，并与KTV、家庭影院等成熟娱乐模式融合。

随即，衡泰信转入室内模拟器赛道，建立了GOLFJOY品牌和数字高尔夫软硬件体系，开始自研高速相机、感测器和AI算法，当时还没有ChatGPT，GOLFJOY实际上比国内同行早了很多年就开始布局。2026年，衡泰信GOLFJOY正式上线AI高尔夫助手功能。

数字技术还原高尔夫真实下场体验（图源/企业）

这款产品不替代专业教练，而是把超40万用户的真实击球数据与自研算法深度结合，量化用户挥杆、分析并给出改进建议，定位为随时在线的数字化AI高尔夫教练助手，做到“即打即反馈”。

官方数据显示，截至2026年上半年，衡泰信GOLFJOY业务已覆盖全球170多个城市、超50万用户，其产品在国内室内模拟器市占率超50%，营收数亿。

过往积累的海量数据成为衡泰信GOLFJOY最核心的壁垒。“随着底层大模型能力趋同，真正的壁垒不在于模型本身。谁拥有更精准、更丰富的垂直场景数据，就能在模型上跑出更好的结果。”王继军告诉硬氪。

王继军并没有刻意追求风口，但他对技术保持着热情和好奇。在成立28年后，这家做小众赛道的老公司，在这个时代找到了持久的生存之道。

硬件到AI算法全栈自研

衡泰信GOLFJOY在技术路线上曾面临一个关键抉择，搭载多普勒雷达还是使用机器视觉方案。

多普勒雷达成本低、技术成熟，此前市面上大多数入门级产品都基于此方案，一台设备几百美金就能拿下。王继军清晰地知道，在模拟器市场早期，低价意味着更容易打开市场。但他最终选择了机器视觉——一条更难、更贵、但更长期的技术路线。

“机器视觉方案可兼顾室内、户外全场景使用，而部分雷达类设备在感测距离不足或设备无法稳定放置时，测量精度会受到限制。”王继军说。

多普勒雷达方案通过发射并接收微波信号，依据频移等信息估算球的运动参数，在开阔的户外场地表现尚可，一旦进入室内环境，信号易受空间反射干扰；同时，雷达设备需放置在球后方固定距离，难以覆盖沙坑、短切、推杆等近距离和低球速场景，场景适应性不足，普遍存在打球漏测、部分球和杆数据测量不准、弹道失真等技术缺陷。

衡泰信GOLFJOY从研发之初便瞄准全场景应用：置顶版主要面向室内固定场景，地面版则突破空间限制，不仅适用于室内环境，还能在户外、练习场乃至真实球场的沙坑、球道上稳定运行。

“这不是简单的硬件组合，而是对整个感测系统的重新设计。”王继军告诉硬氪，“它融合了光学工程、集成电路、材料科学、机器视觉、工业设计、AI算法、深度学习等专业理论和实际应用，让设备在不同的光线、温度、地面条件甚至静电干扰下，依旧能保持稳定的性能、精准的测量和良好的响应速度。”

仅这一全场景适配的产品定位，就给研发团队带来了巨大挑战。

高速相机是整个感测系统的核心部件，单个相机每秒需要捕捉2500帧高清画面，在击球瞬间的千分之几秒里，连续记录球体的位置、姿态和运动变化，为后续计算球速、飞行方向和旋转等关键数据提供依据。此时，如果球速过快，进光时间极短，光线不足就容易造成图像模糊，从而导致感测误差，系统必须在运动清晰度、画面亮度和识别稳定性之间取得平衡。

拍摄所得的照片会从图像传感器传送至处理器，由处理器在0.5秒以内完成关键特征提取、运动参数计算与结果输出，时间一旦超过，用户就会感受到明显的延迟感，体验也大打折扣。

高帧相机每秒拍摄2500张照片，算法抽取关键帧并进行结果输出（图源/企业）

为了解决这些体验难题，研发团队对硬件架构进行多层优化，在感测器中内嵌多个加速芯片，通过控制软件动态分配计算任务；在单芯片算力无法承载运算负荷时，主动调用第二个芯片并行计算，并整合所有运算结果统一输出，保障一次击球的一系列高速图像在规定时限内完成解析和输出。

“高速相机不能采用现成的工业品，需要针对高尔夫场景做深度定制。感测范围、抗环境光干扰、不同光照条件下的稳定性等，这些都是工程难题。”王继军解释称，“单是‘不同光照下保持捕捉精度’问题，就需要重新设计光圈、快门控制逻辑和图像预处理算法。”

衡泰信模拟器可实现全维度40+项数据（图源/企业）

更细的功夫藏在用户看不见的地方。抗静电是另一个工程难点。高尔夫打击垫、鞋底、衣物及人体在反复运动和接触分离过程中都可能积累静电；当静电通过球杆、接口或设备外壳耦合进入电路，瞬态放电可能造成感测器异常、系统复位，甚至损伤器件。干燥寒冷环境通常比潮湿环境更易积累静电。这就导致了设备可能在潮湿的南方运行正常，一到干燥寒冷的北方就可能频繁死机。

因此，衡泰信GOLFJOY的电路设计中加入了多层静电保护，并将抗静电能力从商用级标准提升至工业级标准，令设备在不同气候条件下也能稳定运行。

但硬件只是入口。GOLFJOY真正想建立的，是一套“硬件+AI算法+数据”的闭环系统。

王继军对AI的态度比外界想象中更审慎。此前，GOLFJOY已推出AI高尔夫助手，其定位是训练辅助工具而非AI教练。

“教练的价值在于经验和现场判断，这是AI短期内无法替代的。我们希望借助AI帮教练节省重复性工作，补充感官信息，将训练细节转化为可量化的数据，让过去依赖‘望闻问切’的经验判断变得更加科学、精准，而不是取代他们。”王继军说。

传统教学中存在一个普遍困境。当教练提出“球不扎实”时，用户往往不清楚问题所在——是胸椎旋转不足，髋关节旋转不足，还是重心转移不够？模糊的判断很难直接转化为改进动作。而GOLFJOY AI高尔夫助手要解决的，正是这个“说不清”难题。

通过捕捉杆头、球体轨迹、人体挥杆姿态、重力分布等多维信息，GOLFJOY AI高尔夫助手会对用户的每次挥杆记录分析、并给出改进建议，包括膝盖角度、髋关节旋转、重心转移幅度等，整个过程在击球后几秒内即可完成。

视觉姿态识别-多维数据分析-AI诊断-个性化训练指导（图源/企业）

当数据化把过去模糊的“手感”变成具体的指标，还要解决一个更深层的问题：用户该依据哪些评判标准，找准自己的训练提升方向？

王继军指出，“如今用户的需求已经变了。他们不满足于知道‘球飞了多远’，还想知道‘为什么没打远’以及‘怎么才能打远’。”因此，GOLFJOY在功能设计上提出了另一个思路——阶梯式进步。

市面上多数AI教学产品的做法，是给用户一套标准模型。然而，即使美国传奇球手泰格·伍兹的动作很标准、北爱尔兰顶尖球手罗里·麦克罗伊的动作很漂亮，但普通用户并不具备专业运动员的柔韧性，对着一个难以达到的模板反复练习，挫败感远大于收获感。

而衡泰信GOLFJOY的“阶梯式进步”思路中，AI系统会自动抓取用户近期最好的一次击球作为锚点，让其后续训练朝着“已实现的最好球路”靠拢，打出更好的球时再度更新。此时，系统比较的不是用户和世界冠军的差距，而是用户和“昨天的自己”之间的差距。

根据不同高尔夫水平，AI高尔夫助手定制个性化练球方案（图源/企业）

“与其让用户模仿永远达不到的模板，不如令其无限接近最好的自己。”王继军说。当每一次挥杆都能获得清晰、具体且可执行的个性化反馈，训练就不再是“凭感觉”，而是一个有参照、有路径的持续迭代过程。

如今，超过50万用户在衡泰信GOLFJOY各类产品应用场景中产生新的击球数据，2025年用户全年打球轮次超过600万轮，练习场击球次数2.1亿次。产品既能挂在室内天花板，也能拎到户外练习场、球道甚至长草和沙坑上使用，不同场景数据通过统一账户实现无缝衔接，所有挥杆记录、技术短板和进步轨迹都沉淀在同一套系统中，随着用户使用频次增加，AI高尔夫助手的数据理解也在持续深化，让系统越来越懂自己的击球需求。

最终，这些能力共同指向一个结果：让用户在模拟器上打出的每一杆修正，都指向真实球场上的每一次进步。

被重构的数字高尔夫市场

王继军有个保持了二十多年的习惯。无论出差去哪个国家，飞机落地、酒店放下行李，第一件事就是找最近的高尔夫球场。有时连时差都来不及倒，他打了辆车就直奔过去，打完18洞才算真正“落地”。

这个习惯从王继军2001年第一次去美国考察开始养成。随后的十几年里，他几乎每年都会花一半时间在欧美国家跑市场、跟一线用户交流，参展之余，球场就是最好的调研现场。

王继军亲眼目睹了洛杉矶同一家球场，从过去每个小时25美金、涨到如今120美金，也见证了Google搜索“高尔夫”的结果从清一色的户外球场变成满屏室内球馆。

美国国家高尔夫基金会数据显示，2025年，美国高尔夫参与人数达4810万，较2019年增长41%，有1900万人仅参与室内模拟器、练习场等非传统球场形态的活动，近四成参与者从未踏入真实球场。Grand View Research预测，到2033年，全球高尔夫模拟器市场规模将攀升至41亿美元、年复合增长率8.7%。其中，北美以46.6%份额占据最大市场，亚太将是预测期内增长最快的区域。

这些数字背后，室内高尔夫的崛起，本质上是其运动形态经历了一次重构。

传统高尔夫的核心痛点很直接：耗时、耗地、耗钱。一场球四五个小时，18洞球场占地1200亩，加上动辄数万甚至数百万的会员费，把绝大多数爱好者挡在门外。反之，室内模拟器把这一切压缩到了新的尺度，几十平方米的空间、一两个小时的时间、几十块钱的单次消费。

门槛被拆解之后，这项运动第一次向更多人敞开了入口。“当用户对室内高尔夫的态度，从条件受限时的被动替代，转向因为更好的体验优势主动选择它时，室内高尔夫就不再只是传统球场的补充，而是成为一项独立运动。”王继军说。

具体到用户层面，王继军将其画像划分为几个层次。

训练需求是室内高尔夫最早被验证的场景，也是用户粘性最高的层次。他们的核心诉求只有一个字：准。模拟器上打出的每一杆，从起飞角度到倒旋转速，从落点距离到偏离中线，必须和真实球场的数据高度吻合。

当职业球员愿意用它练球，业余爱好者愿意用它调整动作，这些用户对数据的可靠程度最为敏感，而一旦获得专业层面的认可，其判断便会对更广泛的人群产生直接影响。

衡泰信感测器作为高尔夫职业赛事的数据监测设备（图源/企业）

第二层是娱乐和社交需求。室内球馆可以开在商场、写字楼、社区底商，用户不需要专门安排半天时间往返远郊球场。练习场模式、球馆模式、酒吧结合模式，不同选址对应不同消费场景。

进入更高形态的城市高尔夫，在一个室内或户外空间里，由果岭、真沙坑，搭配餐厅、酒吧和宴会厅构成完整的商业综合体。这种业态在极端气候地区或者土地稀缺的城市中心的价值尤为突出，比如一年中九个月处于高温的中东地区、仅四个月适合户外运动的加拿大、广州城市核心区等，城市高尔夫让这些地方的用户不必再受制于季节和天气变化。

完整商业综合体（图源/企业）

这三个层次并非简单的需求分级，而是同一套技术能力在不同场景下的价值延伸。训练验证感测精度，娱乐检验商业运营的稳定性，城市高尔夫则要求从单设备到综合性的商业业态场馆联动的全链路能力。每一层都是对技术能力的递进验证。

王继军判断，室内高尔夫最终会形成一个从教学、训练、娱乐、赛事到多业态商业运营的完整生态闭环。用户从零基础入门到日常训练，再到参与赛事竞技，全过程都在数字高尔夫系统内完成。

模拟器把球场搬进几十平方米的室内，AI训练助手让每个人都能拥有随身的挥杆教练助手，全场景感测让数据化的练球从室内贯穿到真实球场。“高尔夫本身就是个游戏，是有极强上瘾性的游戏。”王继军说，“上瘾的核心是控制，是自我挑战。越难驾驭，越想驾驭它。”

在美国，高尔夫只是大众运动，社区的小孩、老人都能到附近公园打球。但在中国，因为户外场地限制，高尔夫仍然只属于少数人。而衡泰信GOLFJOY试图通过AI数字技术，让高尔夫能卸下“精英运动”的标签，走进人群中。

“过去高尔夫在中国的问题是场地不够、价格太贵、教练太少。这三个问题本质上都是效率问题，科技正在解决效率问题。当它被解决了，一台设备能装进客厅、AI能帮你纠正每一杆，高尔夫就应该回到它本来该有的样子——一项大家都能享受的运动。”王继军说。