Cynthia ChenによるTenniix テニストレーニングロボットは、スポーツ用品・フィットネス・レクリエーション機器デザインコンペティションカテゴリーにおける非常に権威ある2026 A' Design Award 銀賞の優れた受賞作品です。

銀スポーツ用品· 2026

Tenniix テニストレーニングロボット

デザイナー： Cynthia Chen

クライアント: Tenniix

スポーツ用品カテゴリーのA' Design Award 銀賞受賞者

20,425

認証済み受賞者

#180414の受賞ステータスを認証

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カラー

デザイン

Tenniix テニストレーニングロボットについて

Tenniixは、トレーニングパートナーとして機能するように設計された人工知能テニスロボットです。デュアルビジョンシステムが、プレーヤーの位置とボールの軌道をリアルタイムで追跡します。Tenniixは自律的に移動して打球を返し、連続的なラリーを生み出します。トレーニングのペースやモードは、音声コマンドまたはアプリケーションを通じて選択できます。使い方はシンプルで、折りたたみパネルを開き、ボールを装填すれば、練習を始められます。本体寸法は392×271×448ミリメートルです。あらゆるレベルのプレーヤーが高度なトレーニングを利用できるようにすることを目指しています。

受賞

A' Design Award 銀賞について

Tenniix テニストレーニングロボットは、見事で印象的なハイエンドのデザインに授与される、非常に権威ある評価である A' Design Award 銀賞の受賞作品です。銀賞の受賞作品は、きわめて輝かしく創造性に富んだ作品であり、デザイナーの傑出した専門知識、才能、洞察力を示しています。Tenniix テニストレーニングロボットは、素晴らしい代表作であり、驚くほどプロフェッショナルで、深く革新的であることが期待されます。この A' Design Award 銀賞を受賞したデザインは、非常に注目すべき称賛される発明であり、芸術・科学・デザイン・技術の境界に寄与し、それを前進させます。Tenniix テニストレーニングロボットは、多くの人に羨まれる創造物であり、欲求を呼び覚まし、前向きな感情をもたらし、驚きと感嘆を灯します。

デザインの裏側

プレスキット

デザイナーが提供するクレジット、チームメンバー、技術的な詳細。

独自の特性: Tenniix is an AI-powered tennis robot that combines artificial intelligence, voice control, and advanced robotics to act as an intelligent training partner. With a dual-vision AI system, it tracks player position and ball trajectory in real time, moves autonomously for realistic rallies, and delivers personalized, game-like training through continuous AI learning.
寸法とパッケージ: 392*271*448mm
タグ: Tenniix, AI tennis robot, AI ball machine, tennis training, smart sports, solo tennis, tennis practice, sports technology, intelligent training, tennis innovation
製造技術: Tenniix was realized through an integrated process combining mechanical engineering, embedded systems, and AI software development. The product utilizes precision-molded structural components, durable lightweight materials, and a modular hardware architecture. A dual-vision AI system, onboard processors, and motion control algorithms were developed through iterative prototyping and real-world testing, ensuring reliable performance, accurate tracking, and scalable production readiness.
デザインの課題: The main challenge was balancing advanced AI and robotics with simplicity and reliability for everyday users. Internally, the team needed to translate professional training standards into an intuitive experience. Externally, constraints such as hardware durability, production scalability, cost control, and real-time AI performance required continuous optimization. Overcoming these factors demanded close integration of design, engineering, and real-world testing.
リサーチ: Type of Research: Applied design and user-centered research.
Research Objectives: To create an intelligent tennis training partner that improves realism and accessibility.
Methodology: Iterative prototyping combined with field testing.
Data Collection and Tools: Motion tracking, AI vision data, usage logs, and user feedback.
Participants/Experiments: Professional athletes, coaches, and amateur players.
Results: Improved training continuity and realism.
Insights and Impacts: The research bridges elite technology and everyday training, influencing sports product design and scalable business applications.
インスピレーション: The inspiration for Tenniix emerged from extensive experience in robotics engineering and AI vision, combined with close collaboration with professional athletes and elite teams. Observing the gap between high-level training technology and everyday practice, the project was driven by the goal of translating advanced AI, motion tracking, and data-driven analysis into an intelligent, accessible training partner for tennis players at all levels.
プロジェクト期間: The project was officially initiated in October 2024 in Hong Kong, completed in September 2025 in Shenzhen, and subsequently exhibited at the CES exhibition in Las Vegas in January 2026.
オペレーションフロー: Tenniix is intuitive and easy to use. Users simply open the folding panel, load the tennis balls, and begin training. The device automatically follows the player’s position and returns shots intelligently to create continuous rallies. Training pace and modes can be adjusted via voice commands or the app, without the need for complex setup.