近期读到一篇关于AI滑雪硬件公司Heygo的报道：几位前字节跳动、大疆、腾讯的从业者，把两枚传感器夹在雪靴外侧，用百万级滑行数据训练模型，试图解决滑雪行业长期存在的“鞋不等于板”难题，并拿到厚雪资本数百万美元天使轮。顺着这条线索，我把这个方向近两年的早期融资清单过了一遍，发现一批做过消费硬件与AI机器人的人正……

本文来自微信公众号： IT桔子 ，作者：吴梅梅

近期读到一篇关于AI滑雪硬件公司Heygo的报道：几位前字节跳动、大疆、腾讯的从业者，把两枚传感器夹在雪靴外侧，用百万级滑行数据训练模型，试图解决滑雪行业长期存在的“鞋不等于板”难题，并拿到厚雪资本数百万美元天使轮。

顺着这条线索，我把这个方向近两年的早期融资清单过了一遍，发现一批做过消费硬件与AI机器人的人正在集中进入垂直运动场景，既有老牌企业选择进入新业务，也有来自大疆、字节跳动、亚马逊、锤子科技等硬件大厂的新创团队，产品方向覆盖滑雪、网球、乒乓球、高尔夫等细分领域。

从近两年的融资节奏看，这一赛道尚未出现金额特别突出的单笔交易，但热度在持续上升，投资方中不乏红杉中国、蓝驰创投、砺思资本等知名机构。具体如下：

下面把这些公司逐一梳理。重点是真正聚焦单项运动的垂直类AI硬件公司——它们在解决什么痛点、用什么方式解决；偏通用运动记录的运动手表、运动眼镜与运动相机，底层逻辑一脉相承，但落点不同，放在后面简要带过。

真正用AI硬件辅助运动训练的几家公司

这一类公司的共同点是场景更聚焦：针对某一项运动的训练环节开发专用硬件，要回答的是“这个动作做得对不对”，而非“今天运动了多少”。前者在技术实现与用户价值上都更高一层。

滑雪场景的AI硬件新形态：Heygo

滑雪有一个长期存在的结构性问题，行业里称之为“鞋不等于板”。雪板在雪面上的真实状态——立刃角度、扭转幅度、滚动节奏——与脚部获得的反馈之间存在明显的衰减与延迟：脚感既滞后，也模糊。教练站在场边只能看到大致轮廓，具体是哪一个弯、哪一个瞬间出了问题，很难说清。

Heygo的方案是在雪靴外侧固定两枚IMU（惯性测量单元），通过模型从脚部数据反推雪板的真实姿态——把身体感受转译为可复核的技术动作描述，这正是IMU+模型致力于解决的部分。量产版本仅在外部保留两枚传感器，测量精度控制在3°以内，支持IP68级防水，续航约一周。

更关键的设计创新在于反馈方式：传统滑雪训练的反馈链条过长，主要依赖身体感知和教练在场边的几句提醒。而Heygo在用户滑行过程中由蓝牙耳机给出语音提示，且只在关键弯位开口，避免打断节奏；上缆车后可即时复盘当天报告；语气与详略会随用户水平自动调整。这一取舍针对的是这类产品最容易被忽略的细节——在高速滑行中被成串数据淹没，用户体验反而更差。

团队构成亦是一大亮点：创始人吴振华此前在字节跳动飞书负责区域业务与用户增长，联合创始人分别来自腾讯、字节跳动的算法团队，以及大疆、Seeed的硬件团队。内容运营、算法与硬件三种背景齐备，基本覆盖了这类产品所需的完整能力拼图。

公司目前仅完成天使轮数百万美元融资，由厚雪资本独家投资。产品采用千元级硬件加订阅的定价结构，2026年9月开启预售、10月发货，首批覆盖38个国家。

果岭上的AI视觉“教练”：BirdieSense

高尔夫这项运动的核心用户群体亦高净值人群为主，付费意愿更强，但多数人清楚自己的动作存在问题，只是不知道具体问题出在哪里；AI硬件试图解决的就是“看得到但说不清”的反馈断层。

PathFinder由几位拥有宾夕法尼亚大学机器人研究背景的00后创业者于2024年创立，产品名为BirdieSense，形态是一台放置在果岭（putting green，即球洞所在的那片草坪，也是每一洞的终点区域）上的小型设备。

它通过单目摄像头实现纯视觉方案，在本地端完成挥杆捕捉、三维姿态分析与偏差比对，并直接输出语音反馈。全流程不依赖云端，响应时延为毫秒级。

2026年4月，公司完成数千万元人民币天使轮融资，由专注AI领域的早期基金锦秋基金独家投资，投后估值未披露。产品主要面向北美高尔夫球场。

AI网球机器人：庞伯特等多家机器人公司的新战场

庞伯特的主体是2019年成立于上海的创屹科技，最初做乒乓球发球机器人，公司在2026年4月正式官宣张继科成为全球品牌代言人，并宣传产品为张继科的“乒乓球AI教练”。

此后它的产品路径相当明确，从乒乓球扩展到其他球类运动：2024年10月，PACE网球机器人在Kickstarter筹得270万美元；2026年5月，支持网球、匹克球与板式网球的多合一机型Aura上线，5小时众筹破百万美元，最终累计接近400万美元，创下网球机器人品类的众筹纪录。

同时，公司快速完成三轮融资：2025年5月A轮由华创资本与蓝驰创投投资；2025年8月的A+轮新增明势创投与锦秋基金；2026年4月的A++轮由神骐资本与蓝驰创投投资。据行业媒体统计，三轮累计接近2亿元人民币。

乒乓球与网球的训练本身建立在大量重复喂球之上，机器人替代的是陪练这一明确环节，付费理由无需向用户反复解释，更能成立。这和滑雪与高尔夫的逻辑不同：它们提供的是事后判断，用户必须先认可判断的准确性，才可能付费。

因此，这条赛道上的参与者并不少，还有新的入局者进场。

卧安科技（SwitchBot）在2025年5月推出了AI网球机器人Acemate，其产品S10众筹金额超过240万美元，并入选《时代》2025年度最佳发明。但据行业媒体报道，其收球准确率约为三成。

2026年1月英汉思动力宣布连续完成A轮、A+轮融资，融资金额在亿元以上。这家深圳公司原本主业是做外骨骼机器人，这几年却转向了运动AI硬件。

据最新消息称，逐际动力与英汉思动力共同研发的具身网球机器人将在2026年9月22日的“比利·简·金”杯总决赛上首次亮相——这是一项女子网球团体世界杯比赛，而2025年卧安机器人是该赛事总决赛的官方合作伙伴。

还有2024年底成立的一思智能也在AI网球机器人，创始人是大疆出身的刘礼谦，今年7月完成天使轮融资，公司首款产品Aceiilab A1海外众筹超过82万美元，目前已进入批量交付阶段。

玩家密集进入的背后，是需求端长期未被满足的缺口。

据虎嗅报道，英汉思与庞伯特两家合计占据北美市场八成以上的份额，而整个品类的月出货量仅为1000至2000台。头部高度集中，整体规模却仍然有限。这意味着当前入场的公司所押注的并非存量份额的争夺，而是这一品类能否从发球机演进为真正意义上的智能陪练。

投资人亲自下场创业、切入篮球运动：LUMISTAR

LUMISTAR的主体为皓翊星辰（上海）机器人科技，2024年1月成立，总部位于上海，在深圳设有研发与运营中心。创始人侯昊翔还有另一重身份——厚雪资本创始合伙人兼总裁、Heygo投资方。

公司现有两条产品线：AI网球训练伙伴TERO，集发球、陪练与数据分析于一体，定价1299美元起；AI篮球训练伙伴CARRY，由四颗4K摄像头构成190°全向视觉，先定位人员位置，再决定传球路径，训练结束后自动生成出手角度、投篮热力图等二十余项数据报告，零售价4999美元。

CARRY于2026年7月上线Kickstarter，首日筹得60万美元，最终收官超过百万美元，其中九成以上买家来自海外。

融资节奏同样不慢：2025年9月完成天使轮，由厚雪资本独家投资；2026年3月完成Pre-A轮，厚雪资本与绿洲资本联合进入；同年6月再获砺思资本投资。不到两年时间，连续完成三轮。

目前网球机器人赛道已进入近距离竞争阶段，而篮球训练场景基本空白。传统投篮机仍停留在定点弹射阶段，没有喂球就无法练习，有人喂球也无人指出动作问题所在，CARRY切入的正是这一长期未被覆盖的环节。

不过，它与庞伯特的正面竞争迟早会出现：前者向匹克球、板式网球延伸，后者向篮球扩展，而两家后续都把足球与羽毛球列入规划。

此外还有一家成立时间极晚的公司寰动创新，2026年5月于深圳注册。从创业方向来看，主要面向体育场景的户外移动机器人，走具身智能路线，经营范围同时涵盖可穿戴智能设备与体育消费智能设备。核心团队来自大疆与安克，2026年7月完成天使轮，投资方为顺为资本与松灵机器人，后者主业为移动机器人底盘，产业方战略投资的意味比财务投资更重。

把这四五家放在一起看，其共性并不在技术路线，而在切入点的选择。滑雪、高尔夫、网球、篮球都属于专业指导成本高且难以稳定获得的运动，也都是动作能够被拆解为数据的运动。相反，跑步、骑行这类入门门槛本就不高的项目，它们几乎不涉及。

另一条支线：用AI解决运动记录

前面几家解决的是陪练、辅助训练与动作纠正。另有一批公司处理的是另一类问题：把用户做过的运动完整记录下来。方向相邻，落点相差一层，主要品类包括运动手表、运动眼镜与运动相机等。

苔源MossCode：AI运动手表

苔源的主体是深圳无垠动力科技，2024年底成立，团队来自正浩、OPPO、Apple、Suunto与高驰，创始人倪若阳此前在红杉中国从事投资工作——这也是投资人亲自下场的一例。

它切入的角度颇为巧妙：佳明主打运动过程中的数据，Whoop侧重恢复状态，两者之间留有空白，硬核用户往往需要在两只手腕上各戴一块设备，MossCode希望用一块表同时覆盖这两件事。

2026年2月完成数千万元人民币天使轮融资，投资方为XVC创投与清流资本，从接触到交割仅用一个月，投后估值1亿美元。

致敬未知BleeqUp：AI运动眼镜

创始人吴德周曾任锤子科技合伙人、华为荣耀产品线总经理，2022年创业。2024年他判断通用AI眼镜属于手机厂商的射程范围，创业公司难以正面对抗，因此选择专注户外运动场景。

产品Ranger于2025年9月发售，一副眼镜集成了运动护目镜、1600万像素运动相机、开放式耳机与实时对讲四项功能。

2023年7月致敬未知完成1000万美元天使轮，投资方中包括阿里巴巴；2025年5月与8月连续完成两轮Pre-A，泥藕资本与博裕资本先后进入；2026年2月公司再完成1亿元人民币Pre-A+轮，创维集团、博裕资本、天图投资、广发乾和、联想创投联合投资。

XbotGo：场边的自动追踪运动相机

以前拍一场运动员比赛的视频，需要摄影师扛着笨重的器材设备跑步，非常考验体力、耐力；而现在，只需要一台智能相机架设在场边，由AI自动追踪球员与球的运动，并可一键剪出进球、三分、点球等高光片段。

XbotGo创始人谈科峰为加州大学计算机博士，回国前曾任亚马逊前沿硬件实验室Lab126技术负责人，并数次获得高通顶级技术奖项。2021年创立深眸远智，公司在硅谷、北京、深圳、苏州设有四个团队，成员来自华为、亚马逊、字节跳动与大疆。

2026年深眸远智推出的独立机型猎鹰配备双镜头4K拍摄与6TOPS端侧算力，无需连接手机即可完成全程跟拍，定价299美元，在众筹平台筹得近250万美元；公司产品覆盖100多个国家和地区，累计服务超过10万场赛事拍摄，海外还与体育赛事管理平台TeamSnap达成独家合作。

2026年5月，XbotGo完成近亿元人民币新一轮融资，由九号资本领投，元禾控股、不同资本跟投，早期股东零一创投超额跟投，云岫资本担任长期独家财务顾问。

这三家的共同点，是把运动过程完整记录下来，包括画面、声音、心率等；但记录之后如何使用，问题仍被交还给用户。分界线正在于此：记录是入口，判断才是终点。越靠近判断环节的公司，技术难度越大，天花板也越高。

AI硬件与运动场景，

为什么在这两年集中爆发？

原因可以从需求与供给两端拆开来看。

首先是需求端。运动中的专业指导长期存在价格高、难获得的问题。

全球网球参与人数2025年已超过1.06亿，较2021年增长21.6%，但美国市场活跃玩家与教练的配比高达800比1，欧美专业教练的时薪超过100美元；滑雪教练按天计费、高尔夫教练按小时计费，均难以被普通爱好者长期负担。

人类教练受体力、时间与注意力限制，会疲劳、会缺席，也可能判断失误，机器则不受这些约束。这一缺口存在了数十年，此前只是缺少低成本的填补方式。

第一项成熟的条件，是端侧算力变得足够便宜且可用。

BirdieSense那台高尔夫设备搭载瑞芯微RDK X5，提供10TOPS算力，可在本地完成挥杆捕捉与三维姿态分析，即使不联网也能保持毫秒级响应。同样的成本水平，五年前无法实现。

第二项是大模型让语言化指导变得可行。

早年间这类硬件最大的困境在于，它能输出大量曲线，用户却无从解读；如今模型可以直接用自然语言表达，并能根据用户水平调整表述方式。

第三项是渠道。

海外独立站与众筹平台的组合，显著降低了早期硬件公司验证市场的门槛——庞伯特5小时众筹破百万美元、XbotGo猎鹰筹得近250万美元，都是通过这一路径完成的。

最后，几点观察

技术路线分为两类。

一类依靠IMU与传感器采集身体数据，Heygo与MossCode属于这一类；另一类依靠纯视觉获取影像，XbotGo、BirdieSense，以及庞伯特与LUMISTAR的机器人属于后者。路线选择取决于关键信息存在于身体内部，还是外显于可见的动作轨迹。

产品形态反而是最不重要的变量。

所谓运动AI硬件早已不只是可穿戴的硬件，AI运动眼镜、雪靴夹扣、场边相机、训练机器人、移动机器人等虽然外形差异极大，但基本都避开了手表手环这一拥挤赛道，选择从现有设备无法测量的窄场景切入并做透。

创始人硬件大厂背景浓度极高。

梳理近两年的早期融资清单，可以看到一批大厂背景高度集中的团队，来源包括大疆、字节跳动、华为、亚马逊Lab126与锤子科技。亚马逊Lab126走出了XbotGo，锤子科技走出了BleeqUp，从大疆走出了Aceiilab一思智能以及寰动创新，字节跳动飞书走出了Heygo，宾大机器人实验室走出了PathFinder。

其中，更有看消费的投资人亲自下场创业。比如LUMISTAR的侯昊翔是厚雪资本创始合伙人，MossCode背后的无垠动力由前红杉中国投资人倪若阳创办。这样的路径在过去两年的消费硬件领域反复出现。

最后，从这些创业公司的切入点来看，可以发现一个趋势：把一项运动中肉眼无法察觉、教练难以言明的数据提取出来，转化为用户可直接使用的反馈，这是AI的能力，也是AI赋予硬件的新价值。由此可见，当运动动作正在被AI量化后，那么个性化的训练将逐步成为常态。