Recientemente leí un artículo sobre la empresa de hardware de esquí basada en IA, Heygo: varios exempleados de ByteDance, DJI y Tencent colocaron dos sensores en los laterales de las botas de esquí, entrenaron un modelo con millones de datos de deslizamiento y buscan resolver el problema persistente en la industria del esquí de que “la bota no es igual a la tabla”, logrando una ronda semilla de varios millones de dólares de Houxue Capital.
Siguiendo esta pista, revisé la lista de rondas de financiación tempranas de los últimos dos años en esta dirección y descubrí que un grupo de profesionales con experiencia en hardware de consumo y robots de IA está entrando en masa en escenarios deportivos verticales, con empresas establecidas que se incorporan a nuevos negocios, así como nuevos equipos provenientes de grandes fabricantes de hardware como DJI, ByteDance, Amazon y锤子科技, cuyos productos abarcan segmentos específicos como esquí, tenis, tenis de mesa y golf.
Desde el ritmo de financiación de los últimos dos años, este sector aún no ha registrado una sola operación con un monto especialmente destacado, pero el interés sigue aumentando, y entre los inversores se encuentran instituciones reconocidas como Sequoia Capital China, BlueRun Ventures y Lishi Capital. A continuación, los detalles:
A continuación, se analizan estas empresas una por una. El enfoque principal está en las empresas de hardware AI verticales dedicadas a deportes individuales: qué problemas resuelven y cómo lo hacen. Los relojes deportivos, gafas deportivas y cámaras deportivas orientados al registro general de actividad comparten una lógica subyacente similar, pero difieren en su enfoque; se mencionarán brevemente al final.
A few companies that truly use AI hardware to assist with athletic training
El punto en común de este tipo de empresas es que su enfoque es más específico: desarrollan hardware dedicado para las sesiones de entrenamiento de un deporte en particular, respondiendo a la pregunta “¿Estás haciendo este movimiento correctamente?” en lugar de “¿Cuánto ejercitaste hoy?”. El primero ofrece un nivel superior tanto en implementación técnica como en valor para el usuario.
Nueva forma de hardware AI para escenarios de esquí: Heygo
El esquí presenta un problema estructural de larga data, conocido en la industria como "el zapato no es igual a la tabla". Existe una clara atenuación y retraso entre el estado real de la tabla sobre la nieve —ángulo de canto, torsión, ritmo de rodillo— y la retroalimentación que recibe el pie: la sensación del pie es tanto retardada como borrosa. El entrenador, desde el costado de la pista, solo puede ver el contorno general, y es difícil precisar exactamente qué curva o qué instante específico tuvo un problema.
La solución de Heygo consiste en fijar dos IMU (unidades de medición inercial) en el exterior de las botas de nieve, y mediante un modelo, reconstruir la postura real de los esquís a partir de los datos del pie: traducir la sensación corporal en descripciones técnicas verificables, precisamente lo que IMU + modelo busca resolver. La versión de producción conserva solo dos sensores externos, con una precisión de medición controlada dentro de 3°, y soporta resistencia al agua IP68, con una autonomía de aproximadamente una semana.
La innovación de diseño más clave radica en el método de retroalimentación: en los entrenamientos de esquí tradicionales, la cadena de retroalimentación es demasiado larga y depende principalmente de la percepción corporal y de algunos recordatorios del entrenador desde la orilla. Heygo, en cambio, proporciona indicaciones de voz a través de auriculares Bluetooth durante el deslizamiento del usuario, hablando únicamente en las curvas clave para evitar interrumpir el ritmo; tras subir al telesilla, el usuario puede revisar inmediatamente un informe del día; el tono y el nivel de detalle se ajustan automáticamente según el nivel del usuario. Esta elección aborda un detalle que suele pasarse por alto en este tipo de productos: en un deslizamiento a alta velocidad, los usuarios se sienten abrumados por una secuencia constante de datos, lo que empeora la experiencia.
La composición del equipo también es un gran punto fuerte: el fundador, Wu Zhenhua, anteriormente se encargó de los negocios regionales y el crecimiento de usuarios en Feishu de ByteDance; los cofundadores provienen de los equipos de algoritmos de Tencent y ByteDance, así como de los equipos de hardware de DJI y Seeed. Con experiencia en operaciones de contenido, algoritmos y hardware, se cubren prácticamente todas las habilidades necesarias para este tipo de productos.
La empresa ha completado solo una ronda ángel de varios millones de dólares, invertida exclusivamente por Hou Xue Capital. El producto utiliza una estructura de precios basada en hardware de mil dólares más suscripción, con preventa iniciada en septiembre de 2026 y envíos en octubre, cubriendo inicialmente 38 países.
El "entrenador" de visión por IA en el green: BirdieSense
El grupo principal de usuarios del golf son personas de alto patrimonio neto, con mayor disposición a pagar; sin embargo, la mayoría reconoce que tiene problemas en su técnica, pero no sabe exactamente cuáles son; el hardware de IA busca resolver esta brecha de retroalimentación: “lo ves pero no puedes describirlo”.
PathFinder fue fundada en 2024 por unos emprendedores nacidos después del año 2000 con antecedentes en investigación robótica de la Universidad de Pensilvania; su producto se llama BirdieSense y tiene la forma de un pequeño dispositivo colocado en el putting green (el área de césped donde se encuentra el hoyo, también conocida como la zona final de cada hoyo).
Implementa un enfoque puramente visual mediante una cámara monocular, realizando en el dispositivo local la captura del swing, el análisis de postura tridimensional y la comparación de desviaciones, con salida directa de retroalimentación vocal. Todo el proceso no depende de la nube y presenta una latencia de respuesta en milisegundos.
En abril de 2026, la empresa completó una ronda de financiación semilla de varios millones de yuanes chinos, invertida exclusivamente por el fondo de capital de riesgo Jinqiu, enfocado en IA. La valoración posterior a la inversión no se reveló. El producto está dirigido principalmente a campos de golf en Norteamérica.
Robot de tenis con IA: El nuevo campo de batalla para empresas de robots como Pangbopte
La empresa principal de Pangbo is Chongyi Technology, fundada en Shanghái en 2019, que inicialmente se dedicaba a la fabricación de robots para servir en tenis de mesa. En abril de 2026, la empresa anunció oficialmente que Zhang Jike se convirtió en embajador global de marca y promocionó el producto como el "entrenador de IA de tenis de mesa de Zhang Jike".
Después, su ruta de productos fue bastante clara, extendiéndose desde el tenis de mesa a otros deportes con pelota: en octubre de 2024, el robot de tenis PACE recaudó 2,7 millones de dólares en Kickstarter; en mayo de 2026, se lanzó el modelo multifuncional Aura, que admite tenis, pickleball y paddle tennis, superando los 1 millón de dólares en 5 horas de crowdfunding y alcanzando finalmente casi 4 millones de dólares, estableciendo un récord en la categoría de robots de tenis.
Al mismo tiempo, la empresa completó rápidamente tres rondas de financiación: la ronda A en mayo de 2025, invertida por Huachuang Capital y Blue驰 Venture Capital; la ronda A+ en agosto de 2025, con la adición de Mingshi Venture Capital y Jinqiu Fund; y la ronda A++ en abril de 2026, invertida por Shenqi Capital y Blue驰 Venture Capital. Según estadísticas de medios de la industria, las tres rondas suman casi 200 millones de yuanes chinos.
El entrenamiento de tenis de mesa y tenis se basa en gran medida en la repetición constante de bolas, y los robots reemplazan un componente claro: el compañero de entrenamiento. La razón para pagar no necesita ser explicada repetidamente al usuario, lo que hace que sea más válida. Esto difiere de la lógica del esquí y el golf: estos ofrecen evaluaciones posteriores, y el usuario debe primero aceptar la precisión de esas evaluaciones antes de estar dispuesto a pagar.
Por lo tanto, no faltan participantes en esta categoría, y nuevos jugadores siguen entrando.
SwitchBot lanzó en mayo de 2025 el robot de tenis con IA Acemate, cuyo proyecto de financiación colectiva recaudó más de 2.4 millones de dólares y fue seleccionado como uno de los mejores inventos de 2025 por Time. Sin embargo, según informes de la industria, su tasa de precisión para recoger pelotas es aproximadamente del 30 %.
En enero de 2026, Yinghan Si Dongli anunció la finalización consecutiva de las rondas de financiación Series A y Series A+, con una recaudación superior a 100 millones de yuanes. Esta empresa de Shenzhen, originalmente dedicada a la fabricación de exoesqueletos robóticos, ha cambiado recientemente su enfoque hacia hardware de IA para el deporte.
Según los últimos informes, el robot de tenis embodiado desarrollado conjuntamente por Zhujì Dynamics e InHance Dynamics se estrenará en la final de la Copa Billie Jean King el 22 de septiembre de 2026, un campeonato mundial por equipos femeninos de tenis, donde Wodian Robotics fue socio oficial de la final en 2025.
También en finales de 2024, Yisi Intelligence se estableció en el campo de robots de tenis con IA, fundada por Liu Liqian, exempleado de DJI. En julio de este año, la empresa completó su ronda de financiación ángel, y su primer producto, Aceiilab A1, recaudó más de 820.000 dólares en crowdfunding internacional y actualmente ha entrado en la fase de entrega en masa.
Detrás de la entrada masiva de jugadores hay una brecha no satisfecha durante mucho tiempo en la demanda.
Según Huoseng, Yinghansi y Pangbote combinadas representan más del 80% del mercado norteamericano, mientras que el volumen mensual total de envíos de esta categoría solo oscila entre 1.000 y 2.000 unidades. Aunque el liderazgo está altamente concentrado, el tamaño general sigue siendo limitado. Esto implica que las empresas que ingresan actualmente al mercado no están compitiendo por cuotas existentes, sino que apuestan a si esta categoría puede evolucionar desde una máquina de lanzamiento hasta un entrenador inteligente verdadero.
Inversores que emprenden directamente y se adentran en el baloncesto: LUMISTAR
LUMISTAR está representada por Hao Yi Xing Chen (Shanghai) Robot Technology, fundada en enero de 2024, con sede en Shanghái y un centro de investigación y operaciones en Shenzhen. El fundador, Hou Haoxiang, también es socio fundador y presidente de Hou Xue Capital, así como inversionista de Heygo.
La empresa cuenta actualmente con dos líneas de productos: TERO, un compañero de entrenamiento de tenis con IA que integra servicio de saque, entrenamiento y análisis de datos, con un precio desde 1299 dólares; y CARRY, un compañero de entrenamiento de baloncesto con IA compuesto por cuatro cámaras 4K que ofrecen una visión omnidireccional de 190°, primero localiza la posición de los jugadores y luego determina la trayectoria del pase; tras el entrenamiento, genera automáticamente más de veinte informes de datos, incluyendo ángulos de lanzamiento y mapas de calor de tiros, con un precio al por menor de 4999 dólares.
CARRY se lanzó en Kickstarter en julio de 2026, recaudando 600.000 dólares el primer día y finalizando por encima de un millón de dólares, con más del 90 % de los compradores provenientes del extranjero.
El ritmo de financiación también no es lento: en septiembre de 2025 se completó la ronda ángel, invertida exclusivamente por Hou Xue Capital; en marzo de 2026 se completó la ronda Pre-A, con la entrada conjunta de Hou Xue Capital y Oasis Capital; y en junio del mismo año se recibió una inversión adicional de Li Si Capital. En menos de dos años, se completaron tres rondas consecutivas.
Actualmente, el sector de robots de tenis ha entrado en una fase de competencia cercana, mientras que el escenario de entrenamiento de baloncesto sigue prácticamente vacío. Las máquinas de lanzamiento tradicionales aún se encuentran en la etapa de disparo fijo y no permiten practicar sin un alimentador; incluso cuando hay alguien que suministra las pelotas, nadie señala los errores en el movimiento. CARRY se enfoca precisamente en esta área que ha estado sin atender durante mucho tiempo.
Sin embargo, una competencia directa con PaddleBot eventualmente surgirá: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。
Además, existe una empresa recientemente fundada, Huan Dong Innovation, registrada en Shenzhen en mayo de 2026. Desde la perspectiva de su emprendimiento, se enfoca principalmente en robots móviles al aire libre para escenarios deportivos, siguiendo una ruta de inteligencia encarnada, y su ámbito de operaciones también abarca dispositivos inteligentes portátiles y dispositivos inteligentes para el consumo deportivo. El equipo principal proviene de DJI y Anker. En julio de 2026, completó su ronda天使, con inversiones de Shunwei Capital y Songling Robotics, cuya actividad principal son los chasis de robots móviles, lo que implica una inversión estratégica industrial más que financiera.
Al observar juntas estas cuatro o cinco empresas, su similitud no radica en la línea tecnológica, sino en la elección del punto de entrada. El esquí, el golf, el tenis y el baloncesto son deportes con altos costos de instrucción profesional y difíciles de acceder de manera estable, pero también son deportes cuyos movimientos pueden descomponerse en datos. En cambio, proyectos como correr o andar en bicicleta, que ya tienen una barrera de entrada baja, casi no los abordan.
Otra rama: usar IA para resolver registros deportivos
Los primeros abordan la práctica, el entrenamiento de apoyo y la corrección de movimientos. Otra serie de empresas se enfoca en un problema diferente: registrar completamente los ejercicios realizados por el usuario. Son direcciones relacionadas, pero con un enfoque un nivel diferente, y sus categorías principales incluyen relojes deportivos, gafas deportivas y cámaras deportivas, entre otros.
MossCode: Reloj inteligente con IA
La entidad detrás de Tiyuan es Shenzhen Wuyin Power Technology, fundada a finales de 2024, con un equipo proveniente de HEYDAY, OPPO, Apple, Suunto y Coros. El fundador, Ni Ruoyang, anteriormente trabajó en inversiones en Sequoia Capital China —un ejemplo de un inversionista que participa directamente.
Su enfoque es bastante ingenioso: Garmin se enfoca en los datos durante el ejercicio, Whoop se centra en el estado de recuperación, dejando un vacío entre ambos; los usuarios avanzados suelen llevar un dispositivo en cada muñeca, y MossCode espera cubrir ambos aspectos con un solo reloj.
En febrero de 2026, se completó una ronda de financiación semilla de varios millones de yuanes chinos, con inversionistas XVC Ventures y Qingliu Capital; desde el primer contacto hasta el cierre transcurrió solo un mes, con una valoración posterior a la inversión de 100 millones de dólares estadounidenses.
Homenaje a BleeqUp desconocido: gafas de deporte con IA
El fundador, Wu Dezhou, fue anteriormente socio de Smartisan Technology y gerente general de la línea de productos Huawei Honor, y emprendió en 2022. En 2024, él determinó que las gafas de IA general pertenecen al alcance de los fabricantes de teléfonos móviles, y que las startups tendrían dificultades para competir directamente, por lo que optó por centrarse en escenarios de deportes al aire libre.
El producto Ranger se lanzará en septiembre de 2025; unas gafas que integran cuatro funciones: gafas de protección deportivas, cámara deportiva de 16 megapíxeles, auriculares abiertos y comunicación por intercomunicador en tiempo real.
En julio de 2023, Unknown completó una ronda天使 de 10 millones de dólares, con inversores que incluyen Alibaba; en mayo y agosto de 2025, completó consecutivamente dos rondas Pre-A, con Nihao Capital y Boyu Capital ingresando sucesivamente; en febrero de 2026, la empresa completó otra ronda Pre-A+ de 100 millones de yuanes chinos, con inversión conjunta de Skyworth Group, Boyu Capital, Tiantu Investment, Guangfa Qianhe y Legend Capital.
XbotGo: Cámara de seguimiento automático para deportes de campo
Antes, grabar un partido deportivo requería que un fotógrafo corriera con equipo pesado, lo que exigía mucha fuerza y resistencia; ahora, solo se necesita una cámara inteligente colocada al costado del campo, que rastrea automáticamente el movimiento de los jugadores y la pelota, y permite recortar con un solo clic los momentos clave, como goles, triples o penales.
El fundador de XbotGo, Ke Feng, es doctor en informática por la Universidad de California. Antes de regresar a China, fue responsable técnico del laboratorio de hardware de vanguardia Lab126 de Amazon y recibió múltiples premios técnicos de alto nivel de Qualcomm. En 2021 fundó Shenmou Yuanzhi, una empresa con cuatro equipos en Silicon Valley, Pekín, Shenzhen y Suzhou, cuyos miembros provienen de Huawei, Amazon, ByteDance y DJI.
En 2026, el modelo independiente Falcon lanzado por Shenmou Yuanzhi cuenta con dos lentes de grabación 4K y una capacidad de procesamiento en el borde de 6 TOPS, permitiendo seguir toda la acción sin necesidad de conectarse a un teléfono, con un precio de 299 dólares y recaudando casi 2,5 millones de dólares en una plataforma de financiación colectiva; los productos de la empresa están disponibles en más de 100 países y regiones, habiendo servido más de 100.000 eventos deportivos, y además ha establecido una colaboración exclusiva con la plataforma de gestión de eventos deportivos TeamSnap en el extranjero.
En mayo de 2026, XbotGo completó una nueva ronda de financiación de casi 100 millones de yuanes, liderada por Nine Square Capital, con participaciones adicionales de Yuanhe Holdings y Butong Capital, y una participación adicional excedente de los accionistas iniciales de ZeroOne Venture Capital. Yunxiu Capital actuó como asesor financiero exclusivo a largo plazo.
El punto en común de estas tres empresas es que registran completamente el proceso de ejercicio, incluyendo video, audio, frecuencia cardíaca, etc.; pero el uso posterior de esos registros sigue siendo una decisión que se deja en manos del usuario. Ahí radica la línea divisoria: el registro es la entrada, pero el juicio es el objetivo final. Cuanto más cerca esté una empresa del proceso de juicio, mayor será la complejidad técnica y más alto será su techo.
Hardware de IA y escenarios deportivos, ¿por qué se han disparado en estos dos años?
La razón puede desglosarse desde ambos lados: demanda y oferta.
En primer lugar, la demanda. La orientación profesional en el ejercicio ha enfrentado históricamente problemas de precios elevados y dificultad para acceder a ella.
En 2025, la participación mundial en tenis superó los 106 millones, un aumento del 21,6% respecto a 2021; sin embargo, la proporción de jugadores activos a entrenadores en el mercado estadounidense es de 800 a 1, y los salarios por hora de los entrenadores profesionales en Europa y Estados Unidos superan los 100 dólares; los entrenadores de esquí cobran por día y los de golf por hora, lo que resulta difícil de mantener a largo plazo para los aficionados comunes.
Los entrenadores humanos están limitados por la fuerza física, el tiempo y la atención; pueden fatigarse, ausentarse o cometer errores de juicio, mientras que las máquinas no están sujetas a estas restricciones. Esta brecha ha existido durante décadas, pero antes carecía de una forma económica de llenarla.
La primera condición madura es que la capacidad de cómputo en el extremo se vuelva lo suficientemente barata y disponible.
El dispositivo de golf BirdieSense, equipado con el Rockchip RDK X5, ofrece 10 TOPS de potencia de cálculo, permitiendo la captura del swing y el análisis de postura tridimensional en local, manteniendo una respuesta en milisegundos incluso sin conexión a internet. Al mismo nivel de costo, esto no era posible hace cinco años.
El segundo punto es que los modelos grandes hacen viable la guía basada en lenguaje.
En los primeros años, el mayor desafío de este tipo de hardware era que generaba una gran cantidad de curvas, pero los usuarios no sabían cómo interpretarlas; hoy en día, los modelos pueden expresarse directamente en lenguaje natural y adaptar su forma de comunicación según el nivel del usuario.
El tercer punto es el canal.
La combinación de sitios web independientes externos y plataformas de financiación colectiva ha reducido significativamente las barreras de entrada para que las empresas de hardware tempranas validen su mercado: Pongbaot logró recaudar más de un millón de dólares en cinco horas, y XbotGo Falcon recaudó casi 2.5 millones de dólares, ambos a través de esta vía.
Finalmente, algunas observaciones
La hoja de ruta técnica se divide en dos categorías.
Una categoría depende de IMU y sensores para recopilar datos corporales; Heygo y MossCode pertenecen a esta categoría. Otra categoría obtiene imágenes mediante visión pura; XbotGo, BirdieSense, y los robots de Pangbopte y LUMISTAR pertenecen a esta última. La elección de la ruta depende de si la información clave reside dentro del cuerpo o se manifiesta en la trayectoria visible de los movimientos.
La forma del producto es de hecho la variable menos importante.
El hardware de IA para el deporte ya no se limita a dispositivos portátiles; gafas deportivas de IA, clip para botas de nieve, cámaras en las gradas, robots de entrenamiento, robots móviles, entre otros, aunque su apariencia varía enormemente, básicamente evitan la saturada categoría de relojes y pulseras, optando por enfocarse profundamente en escenarios estrechos que los dispositivos existentes no pueden medir.
El fondo de los fundadores en empresas de hardware es extremadamente alto.
Al revisar la lista de financiación temprana de los últimos dos años, se puede observar un grupo de equipos con fuertes antecedentes en grandes empresas, provenientes de DJI, ByteDance, Huawei, Amazon Lab126 y Smartisan Technology. Amazon Lab126 dio origen a XbotGo, Smartisan Technology a BleeqUp, DJI a Aceiilab y Huan Dong Innovation, ByteDance Feishu a Heygo, y el Laboratorio de Robótica de la Universidad de Pennsylvania a PathFinder.
Entre ellos, algunos inversores enfocados en el consumo han emprendido directamente. Por ejemplo, Hou Haoxiang de LUMISTAR es socio fundador de HouXue Capital, y Wuyin Power, detrás de MossCode, fue fundada por Ni Ruoyang, exinversor de Sequoia Capital China. Este camino se ha repetido constantemente en el sector de hardware de consumo durante los últimos dos años.
Finalmente, desde la perspectiva de estas startups, se puede observar una tendencia: extraer datos imperceptibles a simple vista y difíciles de describir para los entrenadores, y convertirlos en retroalimentación directamente utilizable por el usuario, es una capacidad de la IA y el nuevo valor que la IA aporta al hardware. Por lo tanto, cuando los movimientos deportivos sean cuantificados por la IA, el entrenamiento personalizado se convertirá progresivamente en la norma.
Este artículo proviene del canal oficial de WeChat "IT Juzi" (ID: itjuzi521), autor: Wu Meimei