Startups de hardware de IA voltadas para treinamento esportivo vertical ganham impulso

Recentemente, li um artigo sobre a empresa de hardware de esqui baseada em IA, Heygo: alguns ex-funcionários da ByteDance, DJI e Tencent colocaram dois sensores nas laterais externas das botas de esqui, treinaram um modelo com milhões de dados de deslizamento e tentaram resolver o problema de longa data na indústria de esqui de “botas não são iguais aos esquis”, conseguindo uma rodada semente de milhões de dólares da厚雪资本.

Seguindo essa pista, revisei a lista de financiamentos iniciais dos últimos dois anos nessa direção e descobri que um grupo de profissionais com experiência em hardware de consumo e robótica AI está se concentrando em cenários esportivos verticais — incluindo empresas estabelecidas entrando em novos negócios, bem como equipes de startups provenientes de grandes fabricantes de hardware como DJI, ByteDance, Amazon e锤子科技, com produtos abrangendo segmentos específicos como esqui, tênis, tênis de mesa e golfe.

Do ritmo de financiamento dos últimos dois anos, esse setor ainda não apresentou transações individuais de valor especialmente destacado, mas o interesse vem aumentando continuamente, com instituições renomadas como Sequoia Capital China, BlueRun Ventures e Lishi Capital entre os investidores. Conforme detalhado a seguir:

A seguir, analisaremos estas empresas uma a uma. O foco principal são as empresas de hardware AI verticais dedicadas a esportes individuais — o que elas estão resolvendo e como estão resolvendo; os relógios esportivos, óculos esportivos e câmeras esportivas voltados para registro geral de atividades compartilham a mesma lógica subjacente, mas têm focos diferentes, e serão mencionados brevemente posteriormente.

O ponto em comum desse tipo de empresa é um foco mais específico no cenário: desenvolver hardware dedicado para as etapas de treinamento de um esporte específico, respondendo à pergunta “este movimento está sendo feito corretamente?”, e não “quantos exercícios foram feitos hoje?”. O primeiro tem um nível superior tanto na implementação técnica quanto no valor para o usuário.

Nova forma de hardware AI para cenário de esqui: Heygo

O esqui possui um problema estrutural de longa data, denominado pela indústria como "o sapato não é igual à prancha". Existe uma clara atenuação e atraso entre o estado real da prancha na neve — ângulo de corte, torção e ritmo de rolagem — e o feedback recebido pelos pés: a sensação nos pés é tanto atrasada quanto nebulosa. O treinador, posicionado à beira da pista, consegue ver apenas contornos gerais; é difícil determinar exatamente qual curva ou qual instante apresentou problema.

A solução da Heygo fixa dois IMUs (unidades de medição inercial) na parte externa das botas de neve, utilizando um modelo para inferir a postura real dos esquis a partir dos dados dos pés — traduzindo a sensação corporal em descrições técnicas verificáveis, exatamente o que o IMU + modelo visa resolver. A versão em massa mantém apenas dois sensores externos, com precisão de medição controlada dentro de 3°, suportando impermeabilidade IP68 e autonomia de aproximadamente uma semana.

A inovação de design mais crucial está na forma de feedback: o ciclo de feedback no treinamento tradicional de esqui é muito longo, dependendo principalmente da percepção corporal e de poucas lembranças do treinador à beira da pista. Já o Heygo fornece dicas de voz por meio de fones de ouvido Bluetooth durante a descida, falando apenas nos giros críticos para não interromper o ritmo; após subir o teleférico, o usuário pode revisar imediatamente um relatório do dia; o tom e o nível de detalhe são ajustados automaticamente conforme o nível do usuário. Essa escolha visa um detalhe frequentemente ignorado nesse tipo de produto — ser sobrecarregado por uma sequência de dados durante a descida em alta velocidade, o que piora a experiência do usuário.

A composição da equipe também é um grande destaque: o fundador, Wu Zhenhua, anteriormente liderou negócios regionais e crescimento de usuários no Feishu da ByteDance; os cofundadores vêm das equipes de algoritmo da Tencent e da ByteDance, bem como das equipes de hardware da DJI e da Seeed. Com expertise em operações de conteúdo, algoritmos e hardware, a equipe cobre praticamente todos os componentes necessários para esse tipo de produto.

A empresa concluiu apenas um financiamento semente de vários milhões de dólares, exclusivamente investido pela Hou Xue Capital. O produto adota uma estrutura de precificação baseada em hardware de milhares de dólares mais assinatura, com pré-venda iniciada em setembro de 2026 e envio em outubro, cobrindo inicialmente 38 países.

Treinador de visão AI no green: BirdieSense

O grupo principal de usuários do golfe é composto principalmente por indivíduos de alto patrimônio líquido, com maior disposição para pagar; no entanto, a maioria reconhece que seus movimentos apresentam problemas, mas não sabe exatamente onde estão esses problemas; o hardware de IA busca resolver exatamente essa lacuna de feedback: “ver, mas não conseguir explicar”.

PathFinder foi fundada em 2024 por jovens empreendedores nascidos após 2000 com formação em robótica da Universidade da Pensilvânia, cujo produto se chama BirdieSense e tem o formato de um pequeno dispositivo colocado no putting green (a área de grama onde fica o buraco, também conhecida como região final de cada buraco).

Ele implementa uma solução puramente visual por meio de uma câmera monocular, realizando localmente a captura do swing, análise de postura tridimensional e comparação de desvios, fornecendo feedback de voz diretamente. Todo o processo não depende da nuvem, com latência de resposta em milissegundos.

Em abril de 2026, a empresa concluiu um financiamento semente de dezenas de milhões de yuans, exclusivamente investido pelo fundo de estágio inicial focado em IA, Jinqiu Fund; a avaliação pós-investimento não foi divulgada. O produto é principalmente voltado para campos de golfe na América do Norte.

Robô de tênis baseado em IA: o novo campo de batalha para empresas de robótica como Pongbo

A empresa por trás do Pangbot é Chuangyi Technology, fundada em Xangai em 2019, que inicialmente desenvolveu robôs de serviço de tênis de mesa. Em abril de 2026, a empresa anunciou oficialmente Zhang Jike como embaixador global da marca, promovendo o produto como o "treinador de IA de tênis de mesa de Zhang Jike".

Desde então, seu caminho de produtos foi bastante claro, expandindo-se da tênis de mesa para outros esportes com bola: em outubro de 2024, o robô de tênis PACE arrecadou US$ 2,7 milhões no Kickstarter; em maio de 2026, o modelo multifuncional Aura, compatível com tênis, pickleball e padel, foi lançado, superando US$ 1 milhão em arrecadação em cinco horas e alcançando finalmente quase US$ 4 milhões, estabelecendo um recorde de financiamento coletivo para a categoria de robôs de tênis.

Ao mesmo tempo, a empresa concluiu rapidamente três rodadas de financiamento: a rodada A em maio de 2025, liderada pela Huachuang Capital e Blue驰 Venture Capital; a rodada A+ em agosto de 2025, com a adição da Mingshi Venture Capital e Jinqiu Fund; e a rodada A++ em abril de 2026, liderada pela Shenqi Capital e Blue驰 Venture Capital. De acordo com estatísticas da mídia do setor, as três rodadas acumularam aproximadamente 200 milhões de yuans.

O treino de tênis de mesa e tênis baseia-se em grande parte na repetição constante de bolas, e o robô substitui claramente a função de parceiro de treino; a justificativa para pagamento não precisa ser repetidamente explicada aos usuários, sendo mais plausível. Isso difere da lógica do esqui e do golfe: eles oferecem julgamentos posteriores, e os usuários devem primeiro reconhecer a precisão desses julgamentos antes de estarem dispostos a pagar.

Portanto, não faltam participantes nesse segmento, e novos entrantes estão chegando.

A SwitchBot lançou, em maio de 2025, o robô de tênis AI Acemate, cujo produto S10 arrecadou mais de US$ 2,4 milhões em crowdfunding e foi selecionado como uma das melhores invenções de 2025 pela Time. No entanto, segundo relatos da mídia do setor, sua taxa de precisão na coleta de bolas é de aproximadamente 30%.

Em janeiro de 2026, Inhan Si Dongli anunciou a conclusão consecutiva das rodadas de financiamento Series A e Series A+, com valor total superior a 100 milhões de yuans. Essa empresa de Shenzhen, originalmente focada em robôs exoesqueléticos, nos últimos anos mudou seu foco para hardware de IA para esportes.

Segundo informações mais recentes, o robô de tênis embutido, desenvolvido em conjunto por ZhiJi Power e YinghanSi Power, fará sua estreia na final da Copa Billie Jean King em 22 de setembro de 2026 — uma competição mundial de tênis feminino por equipes — enquanto o robô WuAn de 2025 é o parceiro oficial da final deste evento.

Também em finais de 2024, a Yisi Intelligence foi fundada no setor de robôs de tênis com IA, cujo fundador é Liu Liqian, ex-da DJI. Em julho deste ano, a empresa concluiu seu financiamento semente, e seu primeiro produto, Aceiilab A1, arrecadou mais de US$ 820.000 em crowdfunding no exterior e já entrou na fase de entrega em massa.

Por trás da entrada intensa de jogadores está a lacuna de demanda que não foi atendida por muito tempo.

Segundo o Huixian, Yinghansi e Pangbote juntas ocupam mais de 80% do mercado norte-americano, enquanto o volume mensal total da categoria é de apenas 1.000 a 2.000 unidades. A concentração entre os líderes é alta, mas o tamanho geral ainda é limitado. Isso significa que as empresas que entraram atualmente não estão apostando na disputa por quota de mercado existente, mas sim na capacidade desta categoria de evoluir de uma máquina de lançamento para um treinador inteligente verdadeiramente autêntico.

Investidores entram diretamente no empreendedorismo e entram no esporte basquete: LUMISTAR

A entidade por trás do LUMISTAR é Hao Yi Xing Chen (Shanghai) Robot Technology, fundada em janeiro de 2024, com sede em Xangai e um centro de pesquisa e desenvolvimento e operações em Shenzhen. O fundador, Hou Haoxiang, também é sócio fundador e presidente da Hou Xue Capital e investidor da Heygo.

A empresa possui duas linhas de produtos: o TERO, parceiro de treino de tênis com IA, que integra saques, treino e análise de dados, com preço a partir de US$ 1.299; e o CARRY, parceiro de treino de basquete com IA, composto por quatro câmeras 4K com visão omnidirecional de 190°, que primeiro localiza a posição dos jogadores e depois determina a trajetória de passes, gerando automaticamente mais de vinte relatórios de dados após o treino, como ângulos de arremesso e mapas de calor de arremessos, com preço de varejo de US$ 4.999.

CARRY foi lançado no Kickstarter em julho de 2026, arrecadando US$ 600.000 no primeiro dia e ultrapassando US$ 1 milhão no final, com mais de 90% dos compradores provenientes do exterior.

O ritmo de financiamento também não foi lento: em setembro de 2025, concluiu a rodada angelical, com investimento exclusivo da HouXue Capital; em março de 2026, concluiu a rodada Pre-A, com a entrada conjunta da HouXue Capital e da Oasis Capital; e no mesmo mês de junho, recebeu investimento da Lisi Capital. Em menos de dois anos, foram concluídas três rodadas consecutivas.

Atualmente, a categoria de robôs de tênis já entrou em fase de competição acirrada, enquanto o cenário de treinamento de basquete permanece基本mente vazio. As máquinas tradicionais de arremesso ainda estão no estágio de disparo fixo e não permitem treino sem a entrega da bola; mesmo com alguém entregando a bola, ninguém aponta os erros na técnica. A CARRY está entrando exatamente nessa lacuna há muito tempo não atendida.

No entanto, uma concorrência direta entre eles acabará surgindo: o primeiro se expande para o pickleball e o padel, enquanto o segundo se expande para o basquete, e ambos posteriormente incluem futebol e badminton em seus planos.

Além disso, há também a empresa recém-criada Huan Dong Innovation, registrada em Shenzhen em maio de 2026. Em termos de direção empresarial, a empresa se concentra principalmente em robôs móveis ao ar livre para cenários esportivos, adotando uma abordagem de inteligência embutida, com atividades que abrangem dispositivos inteligentes vestíveis e dispositivos inteligentes para consumo esportivo. A equipe central vem da DJI e da Anker. Em julho de 2026, a empresa concluiu seu round semente, com investimentos da Shunwei Capital e da Songling Robotics, cuja principal atividade é a fabricação de chassi para robôs móveis, indicando um investimento estratégico industrial mais do que financeiro.

Ao analisar essas cinco ou seis empresas juntas, a semelhança não está na rota tecnológica, mas na escolha do ponto de entrada. Esportes como esqui, golfe, tênis e basquete têm alto custo de instrução profissional e são difíceis de acessar de forma estável, mas também são esportes cujos movimentos podem ser decompostos em dados. Em contraste, projetos como corrida e ciclismo, cuja barreira de entrada já é baixa, quase não são abordados.

As empresas anteriores resolveram problemas relacionados a treinadores, auxílio no treino e correção de movimentos. Outro grupo de empresas lida com um tipo diferente de problema: registrar integralmente os exercícios realizados pelos usuários. As direções são adjacentes, mas os pontos de aplicação diferem em um nível, incluindo principais categorias como relógios esportivos, óculos esportivos e câmeras esportivas.

MossCode: Relógio esportivo com IA

A entidade por trás do Taiyuan é a Shenzhen Wuyin Power Technology, fundada no final de 2024, com equipe proveniente de EcoFlow, OPPO, Apple, Suunto e Coros. O fundador, Ni Ruoyang, anteriormente trabalhou em investimentos na Sequoia Capital China — um exemplo de investidor atuando diretamente.

O ângulo de abordagem é bastante engenhoso: Garmin enfatiza os dados durante o exercício, enquanto o Whoop se concentra no estado de recuperação, deixando uma lacuna entre os dois — usuários avançados frequentemente precisam usar um dispositivo em cada pulso, e a MossCode espera cobrir ambos os aspectos com um único relógio.

Concluiu um financiamento semente de dezenas de milhões de yuans em fevereiro de 2026, com investidores XVC Ventures e Qingliu Capital; o processo, do contato ao fechamento, levou apenas um mês, com avaliação pós-investimento de 100 milhões de dólares americanos.

Homenagem ao desconhecido BleeqUp: óculos de esporte com IA

O fundador Wu Dezhou foi anteriormente sócio da Hammer Technology e gerente geral da linha de produtos Huawei Honor, fundando sua própria empresa em 2022. Em 2024, ele concluiu que óculos de IA geral estão dentro do alcance das fabricantes de smartphones, tornando difícil para startups competirem diretamente, e por isso optou por se concentrar no cenário de esportes ao ar livre.

O produto Ranger será lançado em setembro de 2025, integrando em um único par de óculos: óculos de proteção esportivos, câmera esportiva de 16 megapixels, fones de ouvido abertos e intercomunicação em tempo real.

Em julho de 2023, o Unknown completou um rodada semente de US$ 10 milhões, com investidores incluindo a Alibaba; em maio e agosto de 2025, concluiu consecutivamente duas rodadas Pre-A, com Niou Capital e Boyu Capital entrando respectivamente; em fevereiro de 2026, a empresa completou mais uma rodada Pre-A+ de RMB 100 milhões, com investimento conjunto da Skyworth Group, Boyu Capital, TianTu Investment, Guangfa Qianhe e Legend Capital.

XbotGo: Câmera de rastreamento automático à beira do campo

Antes, gravar um vídeo de uma partida esportiva exigia que um cinegrafista corresse carregando equipamentos pesados, o que exigia grande esforço físico e resistência; agora, basta instalar uma câmera inteligente à beira do campo, que, com IA, rastreia automaticamente o movimento dos jogadores e da bola, permitindo criar com um clique clipes de destaques como gols, arremessos de três pontos e pênaltis.

O fundador da XbotGo, Ke Feng, é doutor em ciência da computação pela Universidade da Califórnia. Antes de retornar à China, foi líder técnico no laboratório de hardware avançado Lab126 da Amazon e recebeu diversas vezes prêmios técnicos de topo da Qualcomm. Em 2021, fundou a Shenzhen Muyuan Zhihui, que possui quatro equipes na Silicon Valley, Pequim, Shenzhen e Suzhou, cujos membros vêm da Huawei, Amazon, ByteDance e DJI.

O modelo independente Falcon, lançado em 2026 pela DeepEye Intelligence, possui duas lentes 4K e capacidade de processamento de borda de 6 TOPS, permitindo filmagem contínua sem necessidade de conexão com celular, com preço de US$ 299 e arrecadou quase US$ 2,5 milhões em plataformas de financiamento coletivo; os produtos da empresa estão disponíveis em mais de 100 países e regiões, servindo mais de 100.000 eventos esportivos, e possui parceria exclusiva com a plataforma de gestão de eventos esportivos TeamSnap no exterior.

Em maio de 2026, o XbotGo concluiu um novo ciclo de financiamento de quase 100 milhões de yuans, liderado pelo Nine Square Capital, com participação da Yuanhe Holdings e Duitong Capital, e superadaptação dos acionistas originais da Zero One Venture Capital, com o Yunxiu Capital atuando como consultor financeiro exclusivo de longo prazo.

O ponto em comum dessas três empresas é registrar integralmente o processo de exercício, incluindo vídeo, áudio, frequência cardíaca, etc.; porém, o uso desses dados após o registro ainda é deixado a cargo do usuário. A linha divisória está exatamente aí: o registro é a entrada, mas o julgamento é o ponto final. Quanto mais próxima uma empresa estiver do estágio de julgamento, maior será a complexidade técnica e mais alto será seu teto.

A razão pode ser analisada separadamente do lado da demanda e do lado da oferta.

Primeiro, a demanda. A orientação profissional em atividades físicas enfrenta há muito tempo problemas de preços elevados e dificuldade de acesso.

O número de participantes de tênis em todo o mundo ultrapassou 106 milhões em 2025, um aumento de 21,6% em relação a 2021, mas a proporção entre jogadores e treinadores ativos nos Estados Unidos é de 800 para 1; os treinadores profissionais na Europa e nos Estados Unidos têm taxas horárias superiores a 100 dólares; os treinadores de esqui cobram por dia e os treinadores de golfe por hora, ambos sendo difíceis de sustentar a longo prazo por entusiastas comuns.

Treinadores humanos estão sujeitos a limitações físicas, de tempo e de atenção, podendo se cansar, faltar ou cometer erros de julgamento, enquanto máquinas não sofrem essas restrições. Essa lacuna existiu por décadas, mas antes não havia maneiras acessíveis de preenchê-la.

O primeiro critério maduro é que a capacidade de processamento na borda se torne suficientemente barata e disponível.

O dispositivo de golfe BirdieSense, equipado com o Rockchip RDK X5, oferece 10 TOPS de poder de processamento, permitindo a captura do swing e análise de postura tridimensional localmente, mantendo resposta em milissegundos mesmo sem conexão à internet. Cinco anos atrás, isso não seria possível ao mesmo custo.

O segundo é que os grandes modelos tornam viável a orientação por linguagem.

Nos primeiros anos, o maior desafio desse hardware era que ele gerava grandes quantidades de curvas, mas os usuários não sabiam como interpretá-las; hoje, os modelos podem expressar diretamente em linguagem natural e adaptar a forma de apresentação conforme o nível do usuário.

O terceiro é o canal.

A combinação de sites independentes no exterior e plataformas de crowdfunding reduziu significativamente a barreira para empresas de hardware iniciantes validarem seus mercados — a campanha de crowdfunding do Pangboote arrecadou mais de um milhão de dólares em cinco horas, e o XbotGo Falcão levantou quase 2,5 milhões de dólares, ambos por meio desse caminho.

A rota técnica é dividida em duas categorias.

Uma categoria depende de IMU e sensores para coletar dados corporais, sendo Heygo e MossCode exemplos dessa categoria; outra categoria depende exclusivamente de visão para capturar imagens, incluindo XbotGo, BirdieSense, e os robôs da Pangbopte e LUMISTAR. A escolha da abordagem depende de onde estão as informações-chave: internamente no corpo ou externamente na trajetória visível dos movimentos.

A forma do produto é, na verdade, a variável menos importante.

O chamado hardware de IA para esportes já não se limita a dispositivos vestíveis; óculos de esporte com IA, clipe para botas de neve, câmeras laterais, robôs de treinamento e robôs móveis, embora tenham aparências muito diferentes, basicamente evitam a lotada categoria de relógios e pulseiras, optando por entrar em cenários estreitos que os dispositivos existentes não conseguem medir e aprofundar-se neles.

O fundador tem uma forte origem em grandes fabricantes de hardware.

Ao revisar a lista de financiamentos iniciais dos últimos dois anos, pode-se observar um grupo de equipes com forte origem em grandes empresas, incluindo DJI, ByteDance, Huawei, Amazon Lab126 e Smartisan Technology. A Amazon Lab126 deu origem à XbotGo; a Smartisan Technology, à BleeqUp; a DJI, às Aceiilab Yisi Intelligence e寰动创新; o Feishu da ByteDance, à Heygo; e o Laboratório de Robótica da Universidade da Pensilvânia, à PathFinder.

Entre eles, investidores com foco em consumo entraram diretamente no empreendedorismo. Por exemplo, Hou Haoxiang, da LUMISTAR, é sócio fundador da Hou Xue Capital, e a Wuyin Power, por trás da MossCode, foi fundada por Ni Ruoyang, ex-investidor da Sequoia Capital China. Esse caminho se repetiu frequentemente no setor de hardware de consumo nos últimos dois anos.

Por fim, ao analisar os pontos de entrada dessas startups, pode-se identificar uma tendência: extrair dados imperceptíveis a olho nu e difíceis de descrever por treinadores, transformando-os em feedback diretamente utilizável pelo usuário, é uma capacidade da IA e também o novo valor que a IA confere aos dispositivos. Assim, quando os movimentos esportivos forem quantificados pela IA, o treinamento personalizado tornar-se-á progressivamente comum.

Este artigo é do canal oficial do WeChat "IT Juzi" (ID: itjuzi521), autor: Wu Meimei