如果你是羽毛球爱好者，你可能会喜欢这款智能硬件。
此前在微信硬件创新大赛预赛中亮相的USENSE羽毛球拍传感器，与羽毛球拍的关系就像咖啡与咖啡伴侣的关系一样——它可以更清楚地知道并记录你球拍的每一次挥拍。
USENSE羽毛球拍传感器非常紧凑，长宽高仅为27mm x 27mm x 10mm，重量为8克。
它可以通过硅胶套和底座固定在羽毛球拍的末端。
就其重量而言，不会对挥拍手感产生太大影响，但由于设置在球拍末端，无形中增加了球拍长度，或多或少会对中线造成影响球拍的重力，所以会影响挥杆。
拍手的感觉有一定的影响。
但对于普通高尔夫球手来说，这种变化可能并不那么明显。
毕竟他们不是职业选手。
USENSE可以记录挥杆速度、挥杆次数、运动时间、卡路里消耗，通过比较，你可以看到你的最大挥杆速度。
它还可以通过分析击球类型（扣杀、上手、下手）来分析您的比赛风格。
这些数据对于羽毛球爱好者有什么用呢？首先，我是一名羽毛球爱好者，所以我就从这个角度来分析一下。
挥拍速度将决定击球的强弱——虽然球打得好不好与击球时是否击中羽毛球拍的“最佳击球点”有关，但挥拍速度本身就是一个基础数据，比如因为杀球的力量与挥杆速度有直接关系。
作为一名羽毛球爱好者，如果你想知道为什么别人能击球这么快，只要把USEENSE戴在别人的羽毛球拍上，就可以比较一下他们的最大挥拍速度有多高。
在羽毛球双打比赛中，通过比较自己和别人的挥拍次数，可以知道比赛过程中两个人的体力分布如何，下次可以做出改进。
另外，如果你是一名进攻型球员，一场比赛结束后，USENSE提供的数据显示你是“防守型”的，这证明你在这场比赛中受到了别人的压制。
在USENSE的配套应用程序中，即将推出“3D训练模式”，可以记录球当前的轨迹，并以图形方式分析高击球速度的阶段。
——与纯数据相比，这种图形表达将帮助高尔夫球手更清楚地了解自己的击球情况。
而且通过这个功能，你不仅可以比较两个人的挥杆速度，还可以比较他们的动作和最大用力点，让人们更好地向别人学习。
例如，如果一个高尔夫球手觉得自己击球不好，请一个擅长击球的高尔夫球手示范一下，然后自己再试一次。
然后他就可以通过数据和图形来了解自己与他人之间的差距。
以下是爱范儿与USENSE创始人黄宇的专访： 爱范儿：当初是如何瞄准羽毛球智能硬件市场的？黄宇：首先，我们的几位创始人都喜欢打羽毛球。
我在大学时是校队的成员；随着国内城市化的发展，羽毛球因其上手容易而成为继步行之后第二受欢迎的运动。
有2.5亿人打羽毛球。
爱好者有4000万，整个群体也正处于从为玩而出汗到热衷于装备和技能的阶段。
整个羽毛球市场非常大，规模达到1亿元人民币（按每人每年在器材上的花费1亿元计算）。
因此，我们看好羽毛球智能硬件市场。
艾范儿：USENSE去年底开始小批量发货。
现在销售情况如何？黄宇：去年底第一代，问题还很多。
因为是运动硬件，所以需要考虑很多场景应用问题，比如如何可靠地固定在球拍上。
经过产品外观、硬件、UI的两次迭代，我们于4月份在京东和淘宝重新上线。
目前销售情况良好，用户反馈也很好。
爱范儿：USENSE的主要买家有哪些？用户反馈是什么？黄宇：主要买家是打高尔夫球的人，而且以年轻爱好者为主。
不过我发现也有职业运动员。
用户的反馈还不错，我可以从新的角度看待我喜欢的运动。
而且我发现了以前看视频或者找教练没有发现的问题，比如内旋和发力的问题。
USENSE在记录数据方面做得很好。
接下来，用户希望我们有更多的功能，比如数据分析、训练建议等，其实我们已经计划实现这些功能，包括3D挥杆轨迹分析、实时训练模式、视频教学等。
我们预计将于 9 月份推出这些功能。
希望您能给我们更多的建议。
爱范儿：我发现USENSE的识别率非常高。
用什么方法来识别人的有效挥杆动作？黄宇：首先，我们发现市场上标准的6轴传感器融合算法都是针对手机和计算的简单应用。
没有其他办法。
我们只能根据羽毛球的运动特点制定自己的融合算法。
当然，另一个原因是我们有一个在算法和MEMS传感器方面拥有十年行业经验的合作伙伴。
USENSE团队合影 艾范儿：目前USENSE团队有多少人？已经筹集资金了吗？黄宇：目前USENSE团队有12人。
之前有天使轮融资，目前我们正在进行A轮融资。
爱范儿：今年你们参加了微信硬件创新大赛初赛，获得了不错的评价。
您如何看待微信与智能硬件的关系？您希望微信能为智能硬件产品提供哪些帮助？黄宇：微信是一个手机软件，手机是一个超级智能硬件。
它产生的任何信息，比如照片、视频，都会通过微信朋友圈强大的关系链迅速传播，使得这些信息变得有价值。
这就是我认为的微信和智能硬件的关系。
一是产生数据信息，二是让信息流通创造价值。
希望微信能让人们更方便地获取更多智能硬件尤其是运动智能硬件的数据和信息，分享运动中的每一个进步、成就、里程和快乐。
爱范儿：开发USENSE花了多长时间，中间发生了什么？黄宇：开发了一年半的时间。
我们开始面临工业设计的问题，如何可靠地连接市面上的羽毛球拍，如何防止运动时产生的汗水等问题，只能通过反复试验和改进来解决。
我们的算法工程师还专门制作了一套PC软件，然后在高尔夫球场上花了整整三个月的时间来研究不同年龄段、不同技术水平的人的挥杆动作，收集他们的动作和3D轨迹的回放来调整算法。