ऊर्ध्वाधर खेल प्रशिक्षण को लक्षित करने वाले एआई हार्डवेयर स्टार्टअप्स में तेजी आ रही है

हाल ही में Heygo नामक एक AI स्की हार्डवेयर कंपनी के बारे में एक लेख पढ़ा गया: कुछ पूर्व ByteDance, DJI और Tencent के कर्मचारियों ने दो सेंसर्स को स्की बूट के बाहरी ओर लगाया, और लाखों स्लाइडिंग डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित किया, ताकि स्की उद्योग में लंबे समय से चल रही “शूज़ नहीं बराबर बोर्ड” समस्या का समाधान किया जा सके, और उन्हें हाउ स्नो कैपिटल से कई मिलियन डॉलर का एंजिल फंडिंग मिला।

इस सुराग के साथ, मैंने पिछले दो वर्षों की शुरुआती फंडिंग सूची को देखा, जिससे पता चला कि उपभोक्ता हार्डवेयर और एआई रोबोट्स में काम करने वाले कई लोग अब वर्टिकल स्पोर्ट्स सीन में एकत्रित हो रहे हैं—पुरानी कंपनियाँ नए बिजनेस में प्रवेश कर रही हैं, और डाज़ी, बाइटडांस, अमेज़न, हमर टेक्नोलॉजी जैसी हार्डवेयर बड़ी कंपनियों से आए नए टीम्स भी हैं, जिनके उत्पाद स्कीइंग, टेनिस, पिंगपॉंग, गोल्फ जैसे सब-क्षेत्रों को कवर करते हैं।

पिछले दो वर्षों के फंडिंग रिदम के आधार पर, इस क्षेत्र में अभी तक कोई विशेष रूप से बड़ी एकल लेनदेन नहीं देखी गई है, लेकिन रुचि लगातार बढ़ रही है, और निवेशकों में Sequoia Capital China, BlueRun Ventures, Lishi Capital जैसे प्रमुख संस्थान शामिल हैं। विस्तार से निम्नलिखित हैं:

नीचे इन कंपनियों को एक-एक करके समझाया जा रहा है। मुख्य ध्यान वास्तविक रूप से एकल खेल पर केंद्रित वर्टिकल AI हार्डवेयर कंपनियों पर है—वे किन समस्याओं को हल कर रही हैं और किस तरह से हल कर रही हैं; सामान्य खेल रिकॉर्डिंग वाली स्पोर्ट्स घड़ियाँ, स्पोर्ट्स चश्मे और स्पोर्ट्स कैमरे, जिनकी नींव की तर्कशक्ति एक समान है, लेकिन उनका अंतिम उद्देश्य अलग है, उन्हें बाद में संक्षेप में शामिल किया जाएगा।

इस तरह की कंपनियों की आम बात यह है कि उनका उद्देश्य अधिक केंद्रित होता है: किसी विशिष्ट खेल के प्रशिक्षण चरणों के लिए विशेष हार्डवेयर विकसित करना, जो "आज कितना व्यायाम किया" के बजाय "यह गति सही तरीके से की गई है या नहीं" का उत्तर देता है। पहला तकनीकी लागूकरण और उपयोगकर्ता मूल्य दोनों में अधिक उन्नत है।

स्कींग सीन के लिए AI हार्डवेयर का नया रूप: Heygo

स्कीइंग में एक लंबे समय से चल रही संरचनात्मक समस्या है, जिसे उद्योग में "जूता बोर्ड के बराबर नहीं होता" कहा जाता है। स्नो पर स्की बोर्ड की वास्तविक स्थिति—एड्जिंग कोण, टॉर्शन मात्रा, रोलिंग रिदम—और पैर को मिलने वाली प्रतिक्रिया के बीच स्पष्ट अवमूल्यन और देरी होती है: पैर की महसूस करने की क्षमता देर से और अस्पष्ट होती है। कोच फील्ड के किनारे खड़े होकर केवल आकार ही देख सकते हैं, लेकिन यह कहना मुश्किल है कि कौन सा मोड़ या कौन सा क्षण समस्याग्रस्त था।

हेयगो का समाधान बर्फ के जूते के बाहरी दोनों ओर दो IMU (इनर्शियल मेजरमेंट यूनिट) लगाकर बनाया गया है, जिससे मॉडल के माध्यम से पैर के डेटा से स्की की वास्तविक स्थिति का पता लगाया जाता है—यह शरीर के अनुभव को जांचने योग्य तकनीकी कार्रवाई के वर्णन में बदलता है, जो IMU + मॉडल का मुख्य उद्देश्य है। बड़े पैमाने पर उत्पादन के संस्करण में केवल बाहरी दो सेंसर रखे गए हैं, जिनकी मापन की सटीकता 3° से कम है, IP68 जलरोधी प्रमाणन का समर्थन करते हैं, और बैटरी लाइफ़ लगभग एक सप्ताह है।

अधिक महत्वपूर्ण डिजाइन नवाचार फीडबैक तरीके में है: पारंपरिक स्की ट्रेनिंग का फीडबैक चक्र बहुत लंबा होता है, जो मुख्य रूप से शरीर की संवेदना और कोच द्वारा किनारे से कुछ सुझावों पर निर्भर करता है। जबकि Heygo उपयोगकर्ता के स्लाइडिंग के दौरान ब्लूटूथ हेडफोन के माध्यम से वॉइस सुझाव देता है, और केवल महत्वपूर्ण मोड़ों पर ही बोलता है, जिससे गति में बाधा नहीं पड़ती; केबल कार पर चढ़ने के बाद उपयोगकर्ता तुरंत दिन की रिपोर्ट का समीक्षा कर सकता है; और टोन और विस्तार उपयोगकर्ता के स्तर के अनुसार स्वचालित रूप से समायोजित होते हैं। यह समझौता ऐसे उत्पादों के सबसे अनदेखे विस्तार पर केंद्रित है—उच्च गति से स्लाइडिंग के दौरान डेटा की लंबी श्रृंखला से उपयोगकर्ता का अनुभव खराब हो जाता है।

टीम का संगठन भी एक बड़ी खासियत है: संस्थापक वु ज़ेनहुआ पहले बाइटडांस के Feishu में क्षेत्रीय व्यापार और उपयोगकर्ता वृद्धि के लिए जिम्मेदार थे, और सह-संस्थापक टेन्सेंट, बाइटडांस के एल्गोरिदम टीमों और ड्रोन, सीइड के हार्डवेयर टीमों से आए हैं। कंटेंट ऑपरेशन, एल्गोरिदम और हार्डवेयर के तीनों पृष्ठभूमि समेटे हुए, इस प्रकार के उत्पाद के लिए आवश्यक पूर्ण क्षमता पज़ल को लगभग पूरा कर दिया गया है।

कंपनी अभी तक केवल एंजेल राउंड में लगभग तीन मिलियन डॉलर का फंडिंग पूरा कर चुकी है, जिसमें होउशुए कैपिटल एकमात्र निवेशक है। उत्पाद की कीमत संरचना हजार डॉलर स्तर के हार्डवेयर और सब्सक्रिप्शन पर आधारित है, जिसकी प्री-ऑर्डर 2026 की सितंबर में शुरू होगी और वितरण अक्टूबर में होगा, जिसमें पहले संस्करण में 38 देश शामिल होंगे।

ग्रीन पर AI विज़ुअल "कोच": BirdieSense

गॉल्फ खेल का मुख्य उपयोगकर्ता समूह उच्च-आय वाले व्यक्ति हैं, जिनकी भुगतान करने की इच्छा अधिक होती है, लेकिन अधिकांश लोग जानते हैं कि उनकी गति में समस्या है, केवल यह नहीं जानते कि समस्या कहाँ है; AI हार्डवेयर वह “देख सकते हैं लेकिन स्पष्ट नहीं कर सकते” का प्रतिक्रिया अंतराल हल करने की कोशिश करता है।

PathFinder 2024 में पेनसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के रोबोटिक्स शोध के पृष्ठभूमि वाले कुछ 00 के दशक के उद्यमी द्वारा स्थापित किया गया था, जिसका उत्पाद नाम BirdieSense है, जो एक छोटा उपकरण है जो ग्रीन (putting green, जो कि गुड़िया के स्थान वाला घास का हिस्सा है और प्रत्येक होल का अंतिम क्षेत्र है) पर रखा जाता है।

यह एकल कैमरे के माध्यम से शुद्ध दृश्य समाधान प्रदान करता है, जिसमें स्विंग कैप्चर, त्रिआयामी शरीर की स्थिति विश्लेषण और विचलन तुलना स्थानीय रूप से पूरा की जाती है और सीधे आवाज़ी प्रतिक्रिया प्रदान की जाती है। पूरी प्रक्रिया क्लाउड पर निर्भर नहीं है और प्रतिक्रिया देरी मिलीसेकंड स्तर की है।

अप्रैल 2026 में, कंपनी ने एआई क्षेत्र में विशेषज्ञ शुरुआती फंड, जिनक्यू फंड द्वारा अकेले निवेश के साथ कई करोड़ रुपये का एंजिल फंडिंग राउंड पूरा किया, जिसके बाद की मूल्यांकन अज्ञात रही। उत्पाद मुख्य रूप से उत्तरी अमेरिकी गोल्फ कोर्स के लिए उपलब्ध है।

AI टेनिस रोबोट: पॉमबर्ट सहित कई रोबोट कंपनियों का नया मैदान

पैंबोट का स्वामित्व 2019 में शंघाई में स्थापित चुआनयी टेक्नोलॉजी के पास है, जो शुरू में टेबल टेनिस सर्विंग रोबोट बनाती थी। कंपनी ने 2026 अप्रैल में आधिकारिक रूप से ज़ांग जीके को वैश्विक ब्रांड प्रतिनिधि घोषित किया और उत्पाद को ज़ांग जीके का "टेबल टेनिस AI कोच" बताया।

इसके बाद इसका उत्पाद मार्ग स्पष्ट रूप से टेबल टेनिस से अन्य गेंद खेलों तक विस्तारित हुआ: अक्टूबर 2024 में, PACE टेनिस रोबोट ने Kickstarter पर 2.7 मिलियन डॉलर जुटाए; मई 2026 में, टेनिस, पिकलबॉल और स्लैब टेनिस के लिए समर्थित एकीकृत मॉडल Aura लॉन्च हुआ, जिसने 5 घंटे में 1 मिलियन डॉलर से अधिक जुटाए और अंततः लगभग 4 मिलियन डॉलर तक पहुंच गया, जिससे टेनिस रोबोट श्रेणी का सबसे बड़ा क्राउडफंडिंग रिकॉर्ड बना।

इसी समय, कंपनी ने तीन फंडिंग राउंड्स पूरे किए: 2025 की मई में A राउंड में Huachuang Capital और Lanchi Ventures ने निवेश किया; 2025 के अगस्त में A+ राउंड में Mingshi Ventures और Jinqiu Fund शामिल हुए; 2026 के अप्रैल में A++ राउंड में Shenqi Capital और Lanchi Ventures ने निवेश किया। उद्योग मीडिया के अनुसार, तीनों राउंड्स का कुल योग लगभग 200 मिलियन चीनी युआन है।

टेबल टेनिस और टेनिस की प्रशिक्षण अपने आप में बहुत सारी दोहराई गई गेंदों पर आधारित है, जिसमें रोबोट केवल साथी प्रशिक्षक के स्पष्ट भूमिका को बदलता है, और इसके लिए उपयोगकर्ता को बार-बार भुगतान करने का कारण समझाने की आवश्यकता नहीं है। यह स्कीइंग और गोल्फ के तर्क से अलग है: वे पीछे की ओर निर्णय प्रदान करते हैं, और उपयोगकर्ता को पहले इस निर्णय की सटीकता को स्वीकार करना होगा, तभी वह भुगतान कर सकता है।

इसलिए, इस रेस के प्रतियोगी कम नहीं हैं, और नए प्रतियोगी भी प्रवेश कर रहे हैं।

2025 में, स्विचबॉट ने AI टेनिस रोबोट Acemate लॉन्च किया, जिसके S10 उत्पाद की क्राउडफंडिंग 2.4 मिलियन डॉलर से अधिक थी और इसे टाइम मैगजीन के 2025 के बेस्ट इन्वेंशन्स में शामिल किया गया। हालाँकि, उद्योग की समाचार पत्रिकाओं के अनुसार, इसकी गेंद एकत्र करने की सटीकता लगभग 30% है।

जनवरी 2026 में, इंगहानसी डायनेमिक्स ने A और A+ राउंड की फंडिंग पूरी करने की घोषणा की, जिसमें करोड़ों रुपये की निवेश राशि शामिल है। यह शेन्ज़ेन स्थित कंपनी मूल रूप से एक्सोस्केलेटन रोबोट्स में लगी थी, लेकिन पिछले कुछ वर्षों में इसने मूवमेंट AI हार्डवेयर की ओर रुख किया है।

नवीनतम सूचनाओं के अनुसार, ज़हुजी डायनेमिक्स और इंगहानसी डायनेमिक्स द्वारा संयुक्त रूप से विकसित एम्बॉडीड टेनिस रोबोट 22 सितंबर, 2026 को "बिली जेन किंग" कप फाइनल में पहली बार पेश किया जाएगा—यह एक महिला टेनिस टीम विश्व कप प्रतियोगिता है, और 2025 में वूएन रोबोट्स इस प्रतियोगिता के फाइनल के आधिकारिक साझेदार थे।

2024 अंत में स्थापित एकसिंटेलिजेंस ने एआई टेनिस रोबोट विकसित किया है, जिसके संस्थापक डाज़ी के पूर्व कर्मचारी लिउ लिक्वियान हैं। इस कंपनी ने इस वर्ष जुलाई में एंजेल फंडिंग पूरी की, और इसका पहला उत्पाद Aceiilab A1 विदेशी क्राउडफंडिंग पर 82 डॉलर से अधिक एकत्र कर चुका है, और अब यह बड़े पैमाने पर डिलीवरी के चरण में है।

खेलाड़ियों के घने प्रवेश के पीछे, मांग के लंबे समय से अपूर्ण अंतराल हैं।

हुसिंग की रिपोर्ट के अनुसार, यिंगहानसी और पांगबोटे दोनों मिलाकर उत्तरी अमेरिका बाजार का अधिकांश अंश, यानी 80% से अधिक हिस्सा रखते हैं, जबकि पूरे श्रेणी की मासिक डिलीवरी केवल 1,000 से 2,000 यूनिट है। शीर्ष स्थान पर अत्यधिक केंद्रीकरण है, लेकिन कुल आकार अभी भी सीमित है। इसका मतलब है कि वर्तमान में प्रवेश करने वाली कंपनियाँ स्टॉक शेयर के लिए प्रतिस्पर्धा नहीं, बल्कि इस श्रेणी के एक स्वयंचालित मशीन से वास्तविक रूप से स्मार्ट प्रैक्टिस पार्टनर में विकसित होने की क्षमता पर निर्भर करती हैं।

निवेशक स्वयं उद्यम शुरू करते हैं और बास्केटबॉल खेल में प्रवेश करते हैं: LUMISTAR

लुमिस्टार का स्वामित्व हाओयी चेन्सिंग (शंघाई) रोबोटिक्स टेक्नोलॉजी के पास है, जिसकी स्थापना जनवरी 2024 में हुई थी और जिसका मुख्यालय शंघाई में है, जबकि इसका अनुसंधान और संचालन केंद्र शेन्ज़ेन में स्थित है। संस्थापक हो हाओशियांग की एक अन्य पहचान है—होउशुए कैपिटल के सह-संस्थापक और प्रेसिडेंट, हेयगो के निवेशक।

कंपनी के पास वर्तमान में दो उत्पाद रेखाएँ हैं: AI टेनिस ट्रेनिंग पार्टनर TERO, जो सेविंग, प्रैक्टिस और डेटा विश्लेषण को एकीकृत करता है, जिसकी कीमत 1299 डॉलर से शुरू होती है; और AI बास्केटबॉल ट्रेनिंग पार्टनर CARRY, जो चार 4K कैमरों से बना 190° ऑल-व्हील विज़ुअल सिस्टम है, जो पहले व्यक्ति की स्थिति को पहचानता है, फिर पासिंग पथ तय करता है, और ट्रेनिंग के बाद 20 से अधिक डेटा रिपोर्ट्स जैसे शूटिंग कोण, शूटिंग हीट मैप आदि स्वयं उत्पन्न करता है, जिसकी रिटेल कीमत 4999 डॉलर है।

CARRY ने जुलाई 2026 में Kickstarter पर लॉन्च किया, जिसमें पहले दिन 600,000 डॉलर एकत्रित किए गए और अंततः एक मिलियन डॉलर से अधिक एकत्रित किए गए, जिनमें से नौ प्रतिशत से अधिक खरीदार विदेशी थे।

फाइनेंसिंग की गति भी धीमी नहीं है: सितंबर 2025 में एंजेल राउंड पूरा हुआ, जिसमें होउशुए कैपिटल ने अकेले निवेश किया; मार्च 2026 में प्री-ए राउंड पूरा हुआ, जिसमें होउशुए कैपिटल और ओएसिस कैपिटल ने संयुक्त रूप से प्रवेश किया; उसी वर्ष जून में लीसी कैपिटल द्वारा निवेश प्राप्त हुआ। दो साल से कम समय में, लगातार तीन राउंड पूरे हो चुके हैं।

वर्तमान में टेनिस रोबोट वर्ग में निकट स्पर्धा शुरू हो चुकी है, जबकि बास्केटबॉल प्रशिक्षण के स्थिति में लगभग कोई उपस्थिति नहीं है। पारंपरिक शूटिंग मशीनें अभी भी स्थिर बिंदु पर गेंद फेंकने के चरण पर ही हैं, बिना गेंद दिए आप प्रशिक्षण नहीं कर सकते, और भले ही कोई गेंद दे रहा हो, कोई भी आपकी गति में समस्या की पहचान नहीं करता। CARRY ठीक इसी लंबे समय से अनदेखी रही जगह में प्रवेश करता है।

हालांकि, इसकी पॉम्बर्ट के साथ सीधी प्रतिस्पर्धा जल्द ही आएगी: पहला पिकलबॉल और पैडलटेनिस में विस्तार करता है, दूसरा बास्केटबॉल में विस्तार करता है, और दोनों बाद में फुटबॉल और बैडमिंटन को अपनी योजनाओं में शामिल करते हैं।

इसके अलावा, एक बहुत ही नवीन कंपनी हुआ डोंग इनोवेशन है, जिसकी 2026 में मई में शेन्ज़ेन में स्थापना हुई। उद्यम की दिशा के अनुसार, यह मुख्य रूप से खेल संबंधी परिदृश्यों के लिए बाहरी मोबाइल रोबोट पर केंद्रित है, जो एम्बॉडीड इंटेलिजेंस के मार्ग पर चलती है, और इसका व्यापार क्षेत्र विशिष्ट स्मार्ट वियरेबल उपकरणों और खेल उपभोक्ता स्मार्ट उपकरणों को भी शामिल करता है। मुख्य टीम डाज़ी और Anker से आती है, और 2026 के जुलाई में इसने एंजिल राउंड पूरा की, जिसमें Shunwei Capital और Songling Robotics निवेशक हैं; बाद की कंपनी का मुख्य कार्य मोबाइल रोबोट चेसिस है, जिसका अर्थ प्रत्यक्ष उद्योग-आधारित साम्राज्यवादी निवेश, सिर्फ़ वित्तीय निवेश से अधिक है।

इन चार या पाँच कंपनियों को एक साथ देखने पर, उनकी सामान्यता तकनीकी दृष्टिकोण में नहीं, बल्कि प्रवेश बिंदु के चयन में है। स्कीइंग, गॉल्फ, टेनिस, बास्केटबॉल सभी ऐसे खेल हैं जिनकी पेशेवर मार्गदर्शन लागत अधिक होती है और जिनका स्थिर रूप से प्राप्त करना कठिन होता है, और जिनकी गतिविधियाँ डेटा में विभाजित की जा सकती हैं। इसके विपरीत, दौड़ना, साइकिल चलाना जैसे ऐसे प्रोजेक्ट्स जिनकी प्रवेश सीमा मूल रूप से कम होती है, उनमें लगभग कोई शामिल नहीं है।

पिछले कुछ कंपनियाँ ट्रेनिंग सहायता और गतिविधि सुधार पर केंद्रित हैं। दूसरी ओर, कुछ कंपनियाँ एक अलग समस्या को सुलझा रही हैं: उपयोगकर्ता द्वारा किए गए व्यायाम को पूरी तरह से रिकॉर्ड करना। ये दोनों दिशाएँ समान हैं, लेकिन उनका लक्ष्य एक स्तर अलग है, जिसमें मुख्य उत्पादों के रूप में स्पोर्ट्स घड़ियाँ, स्पोर्ट्स चश्मे और स्पोर्ट्स कैमरे शामिल हैं।

MossCode: AI स्मार्टवॉच

टाइयुआन का मुख्य संस्थापक शेन्ज़ेन वुयिन डायनेमिक्स टेक्नोलॉजी है, जिसकी स्थापना 2024 के अंत में हुई थी। टीम ज़हेंग, OPPO, Apple, Suunto और Gaochi से आई है, और संस्थापक नी रुयांग पहले शोनहाइ कैपिटल में निवेश कार्य कर चुके हैं—यह एक ऐसा उदाहरण है जहां निवेशक सीधे कार्य कर रहे हैं।

यह बहुत ही चतुर दृष्टिकोण है: Garmin व्यायाम के दौरान के डेटा पर ध्यान केंद्रित करता है, Whoop रिकवरी स्थिति पर ध्यान केंद्रित करता है, और दोनों के बीच एक खाली स्थान बना हुआ है, जिसमें हार्डकोर उपयोगकर्ता अक्सर दोनों कलाई पर अलग-अलग डिवाइस पहनते हैं, MossCode एक ही घड़ी के साथ इन दोनों बातों को कवर करना चाहता है।

2026 फरवरी में, XVC वेंचर्स और चिंगलियू कैपिटल द्वारा करीब करोड़ों रेनमिन्बी का एंजिल फंडिंग राउंड पूरा हुआ, जिसमें संपर्क से लेकर लेनदेन तक केवल एक महीना लगा, और निवेश के बाद का मूल्यांकन 1 अरब डॉलर था।

अज्ञात BleeqUp को समर्पित: AI एथलेटिक्स चश्मा

संस्थापक वु डेज़ोउ ने पहले हमर टेक्नोलॉजी के साझेदार और हुआवेई रोनिंग उत्पाद लाइन के प्रबंधक निदेशक के रूप में काम किया, 2022 में उन्होंने उद्यम शुरू किया। 2024 में, उन्होंने निर्णय लिया कि जनरल AI ग्लासेज़ मोबाइल फोन निर्माताओं के दायरे में आते हैं, और स्टार्टअप्स के लिए सीधी प्रतिस्पर्धा करना कठिन है, इसलिए उन्होंने आउटडोर स्पोर्ट्स सीन पर ध्यान केंद्रित किया।

उत्पाद Ranger 2025 की सितंबर में लॉन्च होगा, जिसमें एक चश्मा खेल के लिए गोगल, 16 मिलियन पिक्सेल स्पोर्ट्स कैमरा, ओपन-एयर हेडफोन और रियल-टाइम रेडियो का समावेश है।

2023 जुलाई में, Unknown ने 10 मिलियन अमेरिकी डॉलर की एंजिल फंडिंग पूरी की, जिसमें अलीबाबा शामिल था; 2025 में मई और अगस्त में, उन्होंने लगातार दो Pre-A फंडिंग राउंड पूरी कीं, जिसमें नीको कैपिटल और बोयू कैपिटल क्रमशः शामिल हुए; 2026 फरवरी में, कंपनी ने 1 बिलियन चीनी युआन की Pre-A+ फंडिंग पूरी की, जिसमें Skyworth Group, Boyu Capital, TianTu Investment, Guangfa Qianhe और Lenovo Capital ने संयुक्त रूप से निवेश किया।

XbotGo: ऑटोमैटिक ट्रैकिंग कैमरा फील्ड साइड के लिए

पहले एक एथलीट के मैच का वीडियो शूट करने के लिए, फोटोग्राफर को भारी कैमरा उपकरण लेकर दौड़ना पड़ता था, जिससे शारीरिक शक्ति और सहनशक्ति पर बहुत बोझ पड़ता था; अब, केवल एक स्मार्ट कैमरा मैदान के किनारे स्थापित किया जाता है, जो AI द्वारा खिलाड़ियों और गेंद की गति का स्वचालित रूप से ट्रैक करता है, और गोल, थ्री-पॉइंट, पेनल्टी जैसे हाइलाइट्स को एक क्लिक से काटा जा सकता है।

XbotGo के संस्थापक के फेंग, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के कंप्यूटर विज्ञान के डॉक्टर हैं, और भारत लौटने से पहले अमेज़ॉन के फ्रंटियर हार्डवेयर लैब, Lab126 के तकनीकी प्रमुख रहे और कई बार क्वालकॉम के शीर्ष तकनीकी पुरस्कार प्राप्त किए। 2021 में, उन्होंने शेनमो युएनज़ी की स्थापना की, जिसके सिलिकॉन वैली, बीजिंग, शेन्ज़ेन और सूज़ो में चार टीमें हैं, जिनके सदस्य हुआवेई, अमेज़ॉन, बाइटडांस और DJI से आए हैं।

2026 में Shēn mó yuǎn zhì द्वारा लॉन्च किए गए स्वतंत्र डिवाइस फैल्कन में डुअल लेंस 4K कैमरा और 6TOPS एज कैलकुलेशन क्षमता शामिल है, जिससे आपको फोन से जोड़ने की आवश्यकता नहीं होती और पूरी फिल्माई प्रक्रिया स्वचालित रूप से पूरी हो जाती है; इसकी कीमत 299 डॉलर है, और इसने क्राउडफंडिंग प्लेटफॉर्म पर लगभग 2.5 मिलियन डॉलर जुटाए; कंपनी के उत्पाद 100 से अधिक देशों और क्षेत्रों में उपलब्ध हैं, जिन्होंने अब तक 100,000 से अधिक स्पोर्ट्स इवेंट्स की फिल्माई की है, और विदेशों में यह स्पोर्ट्स इवेंट मैनेजमेंट प्लेटफॉर्म TeamSnap के साथ एक्सक्लूसिव साझेदारी करती है।

मई 2026 में, XbotGo ने नौ करोड़ रुपये के लगभग नए फंडिंग राउंड को पूरा किया, जिसमें नाइन सिक्योरिटीज ने नेतृत्व किया, युआनहेहोंग होल्डिंग्स और बुडाओ कैपिटल ने अनुसरण किया, और प्रारंभिक शेयरधारक लिंगयी कैपिटल ने अतिरिक्त अनुसरण किया, जबकि युनशियू कैपिटल ने दीर्घकालिक एकल वित्तीय सलाहकार का कार्य किया।

इन तीनों की सामान्य बात यह है कि वे गतिविधि की पूरी प्रक्रिया को, जिसमें वीडियो, ध्वनि, हृदय गति आदि शामिल हैं, पूरी तरह से रिकॉर्ड करते हैं; लेकिन रिकॉर्डिंग के बाद इसका उपयोग कैसे किया जाए, यह प्रश्न फिर से उपयोगकर्ता के हवाले कर दिया जाता है। यहीं सीमा बनती है: रिकॉर्डिंग प्रवेश है, जबकि निर्णय अंतिम बिंदु है। जितना अधिक कंपनी निर्णय के चरण के करीब होती है, उतनी ही अधिक तकनीकी कठिनाई होती है और उसकी सीमा भी अधिक ऊँची होती है।

कारणों को मांग और आपूर्ति दोनों पहलुओं से अलग-अलग देखा जा सकता है।

सबसे पहले मांग की ओर। व्यायाम के लिए पेशेवर मार्गदर्शन की लंबे समय तक उच्च कीमत और कठिनाई की समस्या रही है।

2025 तक विश्वभर में टेनिस में भाग लेने वाले लोगों की संख्या 106 मिलियन से अधिक हो गई है, जो 2021 की तुलना में 21.6% की वृद्धि है, लेकिन संयुक्त राज्य अमेरिका में सक्रिय खिलाड़ियों और कोचों का अनुपात 800:1 है; यूरोप और अमेरिका में पेशेवर कोचों की प्रति घंटे मजदूरी 100 डॉलर से अधिक है; स्की कोच की शुल्क दिन के आधार पर और गोल्फ कोच की शुल्क घंटे के आधार पर होती है, जिसे सामान्य प्रेमी लंबे समय तक वहन नहीं कर सकते।

मानव कोच शारीरिक सीमाओं, समय और ध्यान की कमी के कारण थक जाते हैं, अनुपस्थित हो जाते हैं और गलत निर्णय भी ले सकते हैं, जबकि मशीनें इन सीमाओं से मुक्त होती हैं। यह अंतर कई दशकों से मौजूद था, लेकिन पहले कम लागत वाला भरपाई का तरीका नहीं था।

पहली परिपक्वता की शर्त यह है कि एंड-साइड कैलकुलेशन पर्याप्त रूप से सस्ता और उपलब्ध हो जाए।

BirdieSense गोल्फ डिवाइस RDK X5 के साथ लैस है, जो 10TOPS की कैलकुलेशन क्षमता प्रदान करता है और लोकल रूप से स्विंग कैप्चर और 3D पोज़ एनालिसिस कर सकता है, भले ही इंटरनेट कनेक्शन न हो, तब भी मिलीसेकंड स्तर की प्रतिक्रिया बनाए रखता है। पांच साल पहले इसी लागत स्तर पर ऐसा संभव नहीं था।

दूसरा बिंदु है कि बड़े मॉडल भाषायी निर्देशों को संभव बनाते हैं।

प्रारंभिक वर्षों में इस प्रकार के हार्डवेयर की सबसे बड़ी समस्या यह थी कि यह बहुत सारे वक्र उत्पन्न कर सकता था, लेकिन उपयोगकर्ता उन्हें समझने में असमर्थ थे; आज मॉडल सीधे प्राकृतिक भाषा में व्यक्त किए जा सकते हैं और उपयोगकर्ता के स्तर के अनुसार अभिव्यक्ति को समायोजित किया जा सकता है।

तीसरा बिंदु चैनल है।

ओवरसीज इंडिपेंडेंट स्टोर और क्राउडफंडिंग प्लेटफॉर्म के कॉम्बिनेशन ने प्रारंभिक हार्डवेयर कंपनियों के लिए बाजार की पुष्टि करने की सीमा को काफी कम कर दिया है—पैंबोर्ट ने 5 घंटे में 1 मिलियन डॉलर से अधिक जुटाए और XbotGo फाल्कन ने लगभग 2.5 मिलियन डॉलर जुटाए, जो इसी मार्ग से पूरा हुआ।

दो प्रकार के तकनीकी मार्ग हैं।

एक प्रकार IMU और सेंसर के उपयोग से शरीर के डेटा को इकट्ठा करता है, जिसमें Heygo और MossCode शामिल हैं; दूसरा प्रकार केवल दृश्य डेटा के आधार पर छवियाँ प्राप्त करता है, जिसमें XbotGo, BirdieSense, और Pombert तथा LUMISTAR के रोबोट शामिल हैं। रास्ते का चयन यह निर्धारित करता है कि महत्वपूर्ण जानकारी शरीर के अंदर है या दृश्यमान गति के पथ पर प्रकट होती है।

Product form is the least important variable.

ऐसे एआई हार्डवेयर केवल वियरेबल हार्डवेयर ही नहीं हैं; एआई स्पोर्ट्स ग्लासेज, स्की बूट क्लैम्प, कोर्ट साइड कैमरे, ट्रेनिंग रोबोट, मोबाइल रोबोट आदि हालांकि उनका आकार बहुत अलग है, लेकिन वे मुख्य रूप से घड़ी और बैंड के भीड़भाड़ वाले मार्ग से बचते हुए, मौजूदा उपकरणों द्वारा मापे जाने के असमर्थ क्षेत्रों में प्रवेश करते हैं और उन्हें पूरी तरह से विकसित करते हैं।

संस्थापकों के पास हार्डवेयर बड़े उत्पादकों की पृष्ठभूमि है।

पिछले दो वर्षों की प्रारंभिक फंडिंग सूची को देखने पर, एक समूह दिखाई देता है जिनकी पृष्ठभूमि बड़ी कंपनियों से जुड़ी है, जिनमें DJI, ByteDance, Huawei, Amazon Lab126 और锤子科技 शामिल हैं। Amazon Lab126 से XbotGo निकला, 锤子科技 से BleeqUp निकला, DJI से Aceiilab और Huandong Innovation निकले, ByteDance Feishu से Heygo निकला, और पेनसिल्वेनिया विश्वविद्यालय रोबोटिक्स लैब से PathFinder निकला।

इसमें, कुछ उपभोक्ता क्षेत्र में निवेश करने वाले निवेशक स्वयं उद्यमी बन गए। उदाहरण के लिए, LUMISTAR के हो हाओशियांग थॉउशुए कैपिटल के संस्थापक साझेदार हैं, और MossCode के पीछे की वुयिन डायनेमिक्स की स्थापना पूर्व रेड सी क्वांटम निवेशक नी रुओयांग ने की। ऐसा मार्ग पिछले दो वर्षों में उपभोक्ता हार्डवेयर क्षेत्र में बार-बार देखा गया।

अंत में, इन उद्यमों के दृष्टिकोण से एक प्रवृत्ति दिखाई देती है: एक खेल में अदृश्य और प्रशिक्षक द्वारा व्यक्त करने में कठिन डेटा को निकालकर उपयोगकर्ता के लिए सीधे उपयोगी प्रतिक्रिया में बदलना, यह AI की क्षमता है और AI द्वारा हार्डवेयर को दी गई नई मूल्य है। इससे स्पष्ट होता है कि जब खेल की गतिविधियाँ AI द्वारा मापी जाने लगती हैं, तो व्यक्तिगत प्रशिक्षण धीरे-धीरे सामान्य होता जाएगा।

यह लेख वेचेन ग्रुप "IT जुज़ि" (ID: itjuzi521) से आया है, लेखक: उ मेमेई