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投一个球AI自动剪高光,Hooop为鸿蒙端侧AI写下垂直场景范本

从新闻到球场:搜狐团队如何用鸿蒙端侧AI打造“会看球”的训练助手 Hooop出品 | CBI传媒在鸿蒙生态加速演进的20

从新闻到球场:搜狐团队如何用鸿蒙端侧AI打造“会看球”的训练助手 Hooop

出品 | CBI传媒

在鸿蒙生态加速演进的2025年,一款名为Hooop的篮球进球识别助手应用悄然上线,引发开发者与运动爱好者的双重关注。它不来自专业体育公司,而是出自最早推出鸿蒙新闻客户端的搜狐新闻技术团队之手。这款聚焦篮球投篮训练的工具,不仅能自动识别进球、统计命中率,还能一键生成高光视频——全程无需联网,数据本地存储,功耗降低40%。

从资讯分发到垂直运动场景,搜狐团队为何跨界?他们又如何将多年积累的AI能力,通过HarmonyOS 6的端侧AI与分布式特性,精准落地于篮球运动场景?CBI传媒专访了Hooop研发负责人李海亮,揭开这款鸿蒙AI创新应用背后的技术逻辑与生态思考。

“爱好催生创新”,从搜狐内部篮球赛到Hooop诞生

Hooop的起点,是一群篮球爱好者的共同困扰。

“我们老板Charles(张朝阳)热爱运动,公司每年举办运动会,篮球是最热门项目。”李海亮回忆,“团队里超过一半成员都是球友,经常一起打球。但独自训练时,想记录命中率就得频繁中断;想拍精彩进球,要么没人帮忙,要么拍完要花大量时间剪辑。”

这种“亲身痛点”成为产品创新的火种。与此同时,搜狐新闻团队近年来持续深耕AI技术——从智能内容分类、短视频自动剪辑到数字人交互,已积累计算机视觉、视频编解码、端侧推理等核心能力。“我们一直希望这些技术能‘走出资讯领域’,解决更具体的用户问题。”李海亮说。

在公司鼓励创新的氛围下(如定期举办内部研发比赛),团队决定将“AI + 运动”想法落地,于是Hooop应运而生——一款专为篮球爱好者设计的鸿蒙原生训练助手。

Hooop已上架

鸿蒙技术复用与攻坚,端侧AI如何实现“无网、实时、安全”

市面上已有不少运动类APP,但多数依赖云端处理,对网络和隐私构成挑战。Hooop则选择了一条更硬核的路径:完全离线运行,端侧完成所有AI推理。

这得益于HarmonyOS 6对端侧AI的深度支持。团队将自研的投篮识别模型部署至手机NPU,借助CANN Kit调度算力,将单帧处理时间从55ms压缩至10+ms,稳定实现20fps以上帧率。“这意味着用户在无网球场也能实时获得反馈,训练节奏不被打断。”李海亮强调。

不仅如此,Hooop在设计上极致轻量化:

仅采集篮筐局部画面,减少无效计算,整体功耗降低40%;

所有数据本地存储,不上传云端,既保障隐私,又避免弱网环境下的功能失效;

操作极简:启动APP → 点开始 → 开始录制,三步完成,契合“少操作、多专注”的训练需求。

“我们摒弃了泛化的多运动支持,专注把‘投篮识别’做到极致。”李海亮透露,模型针对篮球与篮筐特征专门优化,识别准确率超90%。

作为鸿蒙生态的早期建设者,搜狐团队将新闻客户端的多项技术经验无缝复用于Hooop:

ArkUI/ArkTS开发体系:声明式UI范式大幅提升开发效率,一套代码适配手机、平板等多设备;

系统核心Kit整合:Camera Kit动态调节参数确保画面清晰,Media Kit快速截取进球片段,AVCodec Kit硬件编码压缩视频体积;

Native与ArkTS交互:打通前端操作与底层AI识别链路,保障低延迟响应。

然而,模型转化仍是最大挑战。团队需将PyTorch模型经ONNX转为鸿蒙支持的OM格式。“初期遇到后处理不兼容、NMS算子缺失、混合精度错误等问题,一度导出2KB的残缺模型。”李海亮坦言。

通过反复试错,团队沉淀出一套标准化流程:

1. 使用ultralytics工具导出ONNX,固定输入尺寸、关闭动态shape;

2. 在Docker中运行CANN工具,显式指定input_shape,强制FP32精度避免量化错误;

3. 开发前置校验脚本,提前排查不兼容算子。

“我们建议开发者优先选用成熟工具链,并严格对齐CANN的底层要求。”李海亮总结道。

HarmonyOS 6新特性:不止于性能,更是体验升级

谈及HarmonyOS开发体验,团队不吝赞美之词,给出了“一体化、高效率”的评价。除了端侧AI,HarmonyOS 6的新特性让团队的开发如虎添翼。

DevEco Studio与ArkUI的深度集成,从根本上改变了开发模式。ArkUI的声明式范式通过@State、@Prop等装饰器实现数据驱动UI,无需手动操作视图状态,让代码维护效率提升50%;实时预览与动态交互功能,支持多设备同步查看效果,无需真机部署即可验证交互逻辑,大幅缩短调试周期。“DevEco Studio的实时预览让UI调试效率倍增,写代码时右侧即时渲染,还能直接点击交互,省去反复安装真机的麻烦。”李海亮表示。

超级终端模拟器支持多设备协同调试,让分布式应用开发告别“真机凑齐”的麻烦;统一代码工程通过资源分层与自适应布局,实现一套代码适配手机、平板、智慧屏等多设备,降低了跨终端开发成本。“这些工具特性让我们能聚焦核心功能,而非陷入适配细节”,李海亮表示。

录制界面右上角能够实时统计投篮数据,点击停止录制进入到视频剪辑分析页面,可以剪辑进球视频片段。

Hooop视频分析与剪辑功能页面示意图

对于HarmonyOS 6的超级助理小艺,团队已规划深度集成。短期将上线语音数据查询(如“小艺查本周3分命中率”)、训练模式启动等基础功能,解决训练后双手沾汗操作不便的痛点;长期将探索视觉交互,通过小艺实时纠正投篮动作,让数据转化为个性化训练建议。“依托搜狐新闻积累的系统接口调用经验,小艺接入的技术门槛很低,场景价值却很明确”。

此外,分布式能力正被用于构建多屏协同体验,团队正推进“手机采集画面+平板显数据+智慧屏回放高光”的分布式方案,复用了新闻客户端的数据同步经验。平板端将强化数据可视化,手表端探索心率等传感器数据融合。“这解决了远距离训练时‘操作端与数据端分离’的痛点。”李海亮表示,“未来通过原子化服务,用户无需安装App即可在智慧屏查看训练集锦。”

未来:从篮球出发,构建“运动+内容”生态闭环

Hooop 的迭代之路已清晰规划。在采访中,李海军向CBI传媒透露,团队将优先落地分布式协同功能,完成平板与手表的适配:平板端将强化数据可视化能力,优化命中率曲线、投篮热力图等展示效果;手表端则计划通过传感器同步运动心率、运动时长等数据,与投篮数据融合形成更完整的训练报告。后续还将拓展至跑步、羽毛球等更多运动场景,复用端侧 AI 识别与视频处理技术,打造全场景运动辅助工具。

技术的价值不止于单一应用,Hooop 积累的端侧 AI 推理、多模态交互等能力,将反哺搜狐新闻鸿蒙版,优化新闻视频本地剪辑效率与体育赛事数据可视化效果。“我们希望形成技术复用的良性循环,让鸿蒙生态的技术积累服务于更多核心业务”,团队表示。在鸿蒙生态布局上,搜狐将坚持 “核心业务深耕 + 创新场景延伸” 策略,除运动场景外,还计划探索教育、办公等领域,优先依托鸿蒙分布式技术、端侧 AI 与跨设备协同三大核心特性构建竞争力。

从新闻资讯到篮球训练,搜狐技术团队的跨界实践,不仅验证了鸿蒙端侧 AI 在垂直场景的落地潜力,更诠释了 “技术复用 + 场景深耕” 的创新逻辑。Hooop 的成功,是开发者对用户需求的敏锐捕捉,也是鸿蒙生态赋能创新的生动例证。

随着更多开发者加入,鸿蒙生态将催生更多跨界创新,让技术真正走进生活场景,或许下一个Hooop,就藏在你的爱好里。