Стартапы в области ИИ-аппаратного обеспечения, ориентированные на вертикальные виды спортивной подготовки, набирают обороты

Недавно я прочитал статью о компании Heygo, производящей оборудование для сноуборда на основе ИИ: несколько бывших сотрудников ByteDance, DJI и Tencent поместили два датчика снаружи сноубордических ботинок, обучили модель на миллионах данных о спусках и попытались решить давнюю проблему в индустрии сноубординга — «ботинки не равны доске» — и привлекли несколько миллионов долларов США в рамках стартового финансирования от HouXue Capital.

Следуя этой подсказке, я просмотрел список ранних инвестиций за последние два года в этом направлении и обнаружил, что группа специалистов, ранее работавших в сфере потребительской электроники и робототехники на базе ИИ, сосредоточилась на нишевых спортивных сценариях — как у Established компаний, перешедших в новые направления, так и у стартап-команд из крупных производителей оборудования, таких как DJI, ByteDance, Amazon и Hammer Technology. Их продукты охватывают такие сегменты, как горные лыжи, теннис, настольный теннис и гольф.

С точки зрения темпов привлечения средств за последние два года, в этом сегменте еще не было сделок с особенно крупными суммами, однако интерес продолжает расти, и среди инвесторов можно найти такие известные институциональные фонды, как Sequoia Capital China, BlueRun Ventures и Lishi Capital. Конкретно:

Далее рассмотрим эти компании по порядку. Основное внимание уделим вертикальным ИИ-устройствам, специализирующимся на отдельных видах спорта — как они решают конкретные проблемы и каким образом. Устройства для общего отслеживания физической активности, такие как спортивные часы, спортивные очки и спортивные камеры, основаны на схожей логике, но имеют другую направленность — они будут кратко упомянуты далее.

Общая черта таких компаний — более узкая направленность сценариев: разработка специализированного оборудования для тренировочных этапов определенного вида спорта, где ключевой вопрос — «правильно ли выполнен это движение», а не «сколько было потрачено времени на спорт сегодня». Первый подход предлагает более высокий уровень как технической реализации, так и ценности для пользователя.

Новая форма AI-аппаратного обеспечения для сценария катания на лыжах: Heygo

В горнолыжном спорте существует долгосуществующая структурная проблема, которую в отрасли называют «ботинок не равен доске». Реальное состояние доски на снегу — угол заточки, степень скручивания, ритм качения — значительно ослаблено и задержано по сравнению с обратной связью, которую получает стопа: ощущения запаздывают и размыты. Тренер, стоящий у края трассы, может видеть лишь приблизительный контур, и точно определить, в каком повороте и в какой момент возникла проблема, крайне сложно.

Решение Heygo заключается в креплении двух IMU (инерциальных измерительных модулей) снаружи снегоступов, при этом с помощью модели по данным стопы восстанавливается истинная поза сноуборда — переводя ощущения тела в проверяемое описание технических действий, что и является задачей, которую решают IMU + модель. В серийной версии снаружи остаются только два датчика, точность измерений контролируется в пределах 3°, поддерживается водонепроницаемость по стандарту IP68, время автономной работы — около недели.

Более важным инновационным решением является способ обратной связи: в традиционных тренировках по горным лыжам цепочка обратной связи слишком длинная и в основном зависит от физических ощущений и нескольких напоминаний тренера с боковой линии. Heygo предоставляет голосовые подсказки через Bluetooth-наушники во время спуска, причем говорит только на ключевых поворотах, чтобы не нарушать ритм; после подъема на подъемник пользователь может мгновенно просмотреть отчет за день; тон и объем информации автоматически адаптируются в зависимости от уровня пользователя. Этот подход направлен на устранение деталей, которые чаще всего игнорируются в таких продуктах — перегрузка пользователей потоком данных во время высокоскоростного спуска, что ухудшает пользовательский опыт.

Состав команды также является большим преимуществом: основатель У Чжэньхуа ранее отвечал за региональные бизнес-направления и рост пользователей в Feishu ByteDance, сооснователи пришли из алгоритмических команд Tencent и ByteDance, а также из аппаратных команд DJI и Seeed. Наличие экспертизы в контент-менеджменте, алгоритмах и аппаратном обеспечении полностью покрывает все необходимые компетенции для такого продукта.

Компания на данный момент завершила лишь ангельский раунд финансирования на несколько миллионов долларов США, единственный инвестор — Houxue Capital. Продукт использует ценовую структуру с оборудованием стоимостью в тысячи долларов и подпиской; предзаказ начнется в сентябре 2026 года, отгрузка — в октябре, первоначально охватывая 38 стран.

AI-визуальный «тренер» на зеленой: BirdieSense

Основная аудитория гольфа — это лица с высоким уровнем дохода, обладающие более высокой готовностью платить, однако большинство из них осознают наличие проблем в своей технике, но не могут точно определить, в чем именно они заключаются; AI-устройства призваны устранить этот разрыв в обратной связи — «видно, но не можешь объяснить».

PathFinder был основан в 2024 году группой молодых предпринимателей, имеющих опыт исследований в области робототехники в Университете Пенсильвании. Их продукт называется BirdieSense и представляет собой небольшое устройство, размещаемое на грине (putting green — участке газона, где находится лунка и завершается каждая дыра).

Он реализует чисто визуальное решение с помощью однокамерной системы, выполняет захват движения клюшки, анализ трехмерной позы и сравнение отклонений на локальном устройстве, а также непосредственно выдает аудио-обратную связь. Весь процесс не зависит от облачных сервисов, задержка ответа составляет миллисекунды.

В апреле 2026 года компания завершила ангельский раунд финансирования на сумму несколько десятков миллионов юаней, который был проведен исключительно фондом Jinqiu, специализирующимся на ранних инвестициях в ИИ. Пост-инвестиционная оценка не раскрывалась. Продукт в первую очередь ориентирован на поля для гольфа в Северной Америке.

AI-роботы для тенниса: новое поле битвы для таких компаний, как Pangbopte

Основной компанией Паньбо является Chuangyi Technology, основанная в Шанхае в 2019 году, изначально занимавшаяся производством роботов для подачи теннисного мяча. В апреле 2026 года компания официально объявила, что Чжан ЦзиКэ стал глобальным послом бренда, а продукт позиционируется как «AI-тренер по настольному теннису» Чжан ЦзиКэ.

После этого его продуктовый путь стал достаточно четким: от настольного тенниса к другим видам мячевых видов спорта. В октябре 2024 года робот для тенниса PACE собрал 2,7 миллиона долларов на Kickstarter; в мае 2026 года была запущена многофункциональная модель Aura, поддерживающая теннис, пикбол и настольный теннис, — за пять часов было собрано более миллиона долларов, а в итоге — почти 4 миллиона долларов, что стало рекордом для категории роботов для тенниса.

В то же время компания успешно завершила три раунда финансирования: раунд A в мае 2025 года был профинансирован Hua Chuang Capital и Lanchi Ventures; раунд A+ в августе 2025 года привлек дополнительные инвестиции от Ming Shi Capital и Jinqiu Fund; раунд A++ в апреле 2026 года был профинансирован Shenqi Capital и Lanchi Ventures. Согласно данным отраслевых СМИ, общая сумма трех раундов составила почти 200 миллионов юаней.

Тренировки в настольный теннис и теннис сами по себе основаны на большом количестве повторяющихся подач мяча; робот заменяет явный этап тренировки с партнером, и основание для оплаты не требует постоянного объяснения пользователям, что делает его более убедительным. Это отличается от логики катания на лыжах и гольфа: они предоставляют анализ после действия, и пользователь должен сначала признать точность этого анализа, прежде чем будет готов платить.

Таким образом, на этом рынке не мало участников, и новые игроки продолжают входить.

SwitchBot представила AI-робота для тенниса Acemate в мае 2025 года; сбор средств на его продукт S10 превысил 2,4 миллиона долларов США, и он был включен в список лучших изобретений 2025 года по версии Time. Однако, согласно отраслевым СМИ, точность сбора мячей составляет около 30%.

В январе 2026 года Inhand Networks объявила о последовательном завершении раундов A и A+, привлекая более чем 100 миллионов юаней. Эта шэньчжэньская компания изначально специализировалась на экзоскелетных роботах, но за последние годы переключилась на аппаратные решения с ИИ для спорта.

Согласно последним сообщениям, робот-теннисист, разработанный совместно Zhujì Dònglì и Yinghansī Dònglì, впервые будет представлен на финале Кубка Билли Джин Кинг 22 сентября 2026 года — это командный женский теннисный чемпионат мира, а в 2025 году робот Wuan стал официальным партнером финала этого турнира.

Также в конце 2024 года была основана Yisi Intelligence, занимающаяся разработкой робота для тенниса на базе ИИ; основатель — Лю Личжянь, бывший сотрудник DJI. В июле этого года компания завершила раунд анжел-инвестиций, а первый продукт компании, Aceiilab A1, привлек более 820 000 долларов США на зарубежной краудфандинговой платформе и уже перешла на этап серийной поставки.

За интенсивным притоком игроков стоит долгосрочно неудовлетворенный дефицит со стороны спроса.

Согласно сообщению HuXiu, компании Yinghansi и Pangbote вместе занимают более 80% рынка Северной Америки, при этом общий месячный объем поставок всей категории составляет всего 1000–2000 единиц. Высокая концентрация лидеров, но ограниченный общий объем рынка. Это означает, что компании, входящие на рынок сейчас, делают ставку не на борьбу за существующую долю, а на возможность развития этой категории от машин-раздачиков до настоящих интеллектуальных тренеров.

Инвесторы лично выходят на рынок и выходят на баскетбол: LUMISTAR

Основателем LUMISTAR является компания «Хао И Син Син» (Шанхай) Робототехника, основанная в январе 2024 года, штаб-квартира которой расположена в Шанхае, а исследовательский и операционный центр — в Шэньчжэне. Основатель Хоу Хаосян также является соучредителем и генеральным директором Hou Xue Capital и инвестором Heygo.

У компании есть две линейки продуктов: AI-партнер по тренировке тенниса TERO, объединяющий подачу, тренировку и анализ данных, цена от 1299 долларов США; AI-партнер по тренировке баскетбола CARRY, оснащенный четырьмя 4K-камерами с 190° всенаправленным зрением, который сначала определяет положение игроков, а затем выбирает траекторию передачи, а после тренировки автоматически генерирует более двадцати отчетов, включая углы броска, тепловые карты бросков и другие данные, розничная цена — 4999 долларов США.

CARRY вышел на Kickstarter в июле 2026 года, собрав за первый день 600 000 долларов США, в итоге превысив миллион долларов, причем более девяноста процентов покупателей пришли из-за рубежа.

Темпы финансирования также не медленные: в сентябре 2025 года завершен ангельский раунд, исключительно профинансированный HouXue Capital; в марте 2026 года завершен Pre-A раунд, в который совместно вошли HouXue Capital и Oasis Capital; в том же июне получены инвестиции от Lisi Capital. За менее чем два года успешно завершено три раунда.

Сегмент теннисных роботов уже перешел на этап жесткой конкуренции, тогда как сценарии баскетбольной тренировки практически не затронуты. Традиционные машины для бросков по-прежнему находятся на стадии фиксированного выброса и не позволяют тренироваться без подачи мяча; даже при наличии подающего никто не указывает на ошибки в технике. CARRY именно в этом долгое время игнорируемом сегменте.

Однако прямая конкуренция с Помбертом неизбежна: первая расширяется на пикбол и настольный теннис, вторая — на баскетбол, а обе в дальнейшем планируют включить футбол и бадминтон.

Кроме того, существует компания Huan Dong Innovation, зарегистрированная в Шэньчжэне в мае 2026 года. Направление деятельности компании — разработка мобильных роботов для спортивных сценариев с акцентом на эмбоди-интеллект, а также производство носимых интеллектуальных устройств и интеллектуальных устройств для спортивного потребления. Основная команда пришла из DJI и Anker. В июле 2026 года компания завершила раунд天使-инвестиций, в который вложились Shunwei Capital и Songling Robotics. Последняя специализируется на шасси мобильных роботов, и ее участие носит скорее стратегический, чем финансовый характер.

Глядя на эти пять компаний вместе, их общее не в технологическом подходе, а в выборе точки входа. Горнолыжный спорт, гольф, теннис и баскетбол — это виды спорта с высокой стоимостью профессионального обучения и труднодоступные для стабильного получения, но при этом их движения можно разложить на данные. Напротив, такие виды спорта, как бег и велоспорт, порог входа для которых изначально низок, практически не затрагиваются.

Предыдущие компании решают задачи тренировки с тренером, вспомогательной подготовки и коррекции движений. Другая группа компаний занимается другой задачей: полной фиксацией всех выполненных пользователем упражнений. Направления смежные, но фокус отличается на один уровень, основные продукты включают спортивные часы, спортивные очки и спортивные камеры и т.д.

MossCode: Умные часы с ИИ

Основателем Taiyuan является Shenzhen Wuyin Power Technology, основанная в конце 2024 года. Команда пришла из ECOVACS, OPPO, Apple, Suunto и Coros. Основатель Ни Роян ранее работал в Sequoia Capital China — это пример того, как инвестор сам вышел на рынок.

Его подход довольно изящен: Garmin акцентирует внимание на данных во время физической активности, Whoop — на состоянии восстановления, между ними остается пробел, и серьезные пользователи часто носят по одному устройству на каждом запястье; MossCode хочет одним часами охватить оба аспекта.

В феврале 2026 года завершено天使-финансирование на сумму десятки миллионов китайских юаней, инвесторами выступили XVC Ventures и Qingliu Capital; от первого контакта до закрытия сделки прошел всего один месяц, пост-инвестиционная оценка составила 100 миллионов долларов США.

Посвящается неизвестному BleeqUp: AI-очки для спорта

Основатель У Дэчжоу ранее работал партнером в компании Smartisan и генеральным менеджером продукт-линии Huawei Honor, основал компанию в 2022 году. В 2024 году он пришел к выводу, что универсальные AI-очки находятся в зоне интересов производителей смартфонов, и стартапам сложно конкурировать с ними напрямую, поэтому решил сосредоточиться на сценариях активного отдыха.

Продукт Ranger выйдет в сентябре 2025 года; очки объединяют четыре функции: спортивные очки, спортивную камеру с разрешением 16 мегапикселей, открытые наушники и радиосвязь в реальном времени.

В июле 2023 года Unknown завершила ангельский раунд на 10 миллионов долларов США, среди инвесторов — Alibaba; в мае и августе 2025 года были последовательно завершены два раунда Pre-A, в которые вошли Niou Capital и Boyu Capital; в феврале 2026 года компания завершила раунд Pre-A+ на 100 миллионов юаней, в котором участвовали Skyworth Group, Boyu Capital, TianTu Investment, GF Qianhe и Legend Capital.

XbotGo: Автоматическая следящая камера для съемки с sidelines

Раньше для съемки спортивного матча фотографам приходилось бегать с тяжелым оборудованием, что требовало большой физической выносливости; теперь достаточно просто установить у поля умную камеру, которая с помощью ИИ автоматически отслеживает движение игроков и мяча и позволяет одним нажатием кнопки создавать хайлайты — голы, трехочковые броски, пенальти и т.д.

Основатель XbotGo Кэ Фэн является доктором компьютерных наук Калифорнийского университета. До возвращения в Китай он был техническим руководителем передовой аппаратной лаборатории Amazon Lab126 и неоднократно получал высшие технические награды Qualcomm. В 2021 году он основал Shenmou Yuanzhi, в компании есть четыре команды в Силиконовой долине, Пекине, Шэньчжэне и Сучжоу, члены которых работали ранее в Huawei, Amazon, ByteDance и DJI.

В 2026 году независимая модель Falcon, выпущенная Shēn Mó Yuǎn Zhì, оснащена двойной камерой 4K и локальной вычислительной мощностью 6 TOPS, позволяя полностью автоматически снимать без подключения к смартфону, цена составляет 299 долларов США, на платформе краудфандинга собрано почти 2,5 миллиона долларов США; продукты компании охватывают более 100 стран и регионов,累计 обслужили более 100 000 спортивных мероприятий, а за рубежом заключен эксклюзивный партнерский договор с платформой управления спортивными мероприятиями TeamSnap.

В мае 2026 года XbotGo завершила новый раунд финансирования на сумму почти 100 миллионов юаней, возглавляемый Nine Square Capital, с участием Yuanhe Holdings и Butong Capital в качестве соинвесторов; ранний инвестор Zero One Venture Capital увеличил свою долю, а Yunxiu Capital выступила долгосрочным эксклюзивным финансовым консультантом.

Общая черта этих трех компаний заключается в том, что они полностью записывают процесс занятий спортом, включая видео, звук, частоту сердечных сокращений и т.д.; однако вопрос о том, как использовать эту запись, остается на усмотрение пользователя. Именно здесь проходит граница: запись — это вход, а анализ — конечная цель. Чем ближе компания к этапу анализа, тем выше техническая сложность и выше потолок возможностей.

Причину можно рассмотреть с двух сторон: спрос и предложение.

Сначала спрос. Профессиональные тренировки на протяжении длительного времени сталкиваются с проблемами высокой цены и труднодоступности.

Количество участников тенниса worldwide превысило 106 миллионов в 2025 году, что на 21,6% больше, чем в 2021 году, однако соотношение активных игроков и тренеров на рынке США достигает 800 к 1; часовая ставка профессиональных тренеров в Европе и США превышает 100 долларов США; тренеры по горным лыжам оплачиваются по дням, а тренеры по гольфу — по часам, что сложно постоянно позволить обычным энтузиастам.

Человеческие тренеры ограничены физическими силами, временем и вниманием, устают, отсутствуют и могут допускать ошибки в оценке, тогда как машины не подвержены этим ограничениям. Этот разрыв существовал десятилетиями, прежде чем появился доступный低成本 способ его заполнить.

Первое зрелое условие — это то, что вычислительные мощности на стороне устройства стали достаточно дешевыми и доступными.

Устройство BirdieSense, оснащенное чипом Rockchip RDK X5, обеспечивает производительность 10 TOPS, позволяя локально захватывать удар и проводить трехмерный анализ позы, сохраняя миллисекундную реакцию даже без подключения к интернету. Пять лет назад этого невозможно было достичь при той же стоимости.

Вторым пунктом является то, что крупные модели делают языковое руководство выполнимым.

В ранние годы основной проблемой такого оборудования было то, что оно выводило множество кривых, но пользователи не могли их интерпретировать; сегодня модели могут выражать информацию на естественном языке и адаптировать форму подачи в зависимости от уровня пользователя.

Третий пункт — канал.

Комбинация внешнего самостоятельного веб-сайта и платформы краудфандинга значительно снизила барьеры для входа на рынок для ранних аппаратных компаний — Pongbaot за пять часов собрала более миллиона долларов, а XbotGo Falcon собрала почти 2,5 миллиона долларов именно по этому пути.

Технические пути делятся на два типа.

Один тип использует IMU и датчики для сбора данных о теле; к нему относятся Heygo и MossCode. Другой тип полагается исключительно на визуальное получение изображений: к нему относятся XbotGo, BirdieSense, а также роботы Pangbopte и LUMISTAR. Выбор направления зависит от того, где находятся ключевые данные — внутри тела или внешне в виде видимых движений.

Форма продукта — наименее важный фактор.

Так называемое спортивное ИИ-оборудование уже давно вышло за рамки носимых устройств: ИИ-очки для спорта, зажимы для сноуботинок, камеры на боковой линии, тренировочные роботы, мобильные роботы — хотя их внешний вид сильно различается, все они в основном избегают переполненного сегмента часов и браслетов, выбирая узкие сценарии, которые невозможно измерить с помощью существующих устройств, и сосредотачиваясь на них.

Основатели имеют очень сильный опыт работы в крупных производителях оборудования.

Анализ списка ранних инвестиций за последние два года показывает, что ряд команд имеют сильную корпоративную базу, включая DJI, ByteDance, Huawei, Amazon Lab126 и Smartisan Technology. Из Amazon Lab126 вышла XbotGo, из Smartisan Technology — BleeqUp, из DJI — Aceiilab и Huan Dong Innovation, из Feishu ByteDance — Heygo, а из робототехнической лаборатории Университета Пенсильвании — PathFinder.

Среди них есть инвесторы, ориентированные на потребление, которые сами основывают стартапы. Например, Ху Хаосян, основатель LUMISTAR, является соучредителем Houxue Capital, а Ни Руоян, бывший инвестор Sequoia China, основал Wuyin Power, стоящую за MossCode. Такой путь неоднократно повторялся в сфере потребительского оборудования за последние два года.

Наконец, анализируя точки входа этих стартапов, можно выявить тенденцию: извлечение данных, невидимых невооруженным глазом и трудно поддающихся описанию тренерам, и их преобразование в прямую обратную связь для пользователя — это способность ИИ и новая ценность, которую ИИ придает оборудованию. Следовательно, когда спортивные движения начинают количественно оцениваться с помощью ИИ, персонализированные тренировки постепенно станут нормой.

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «IT Juzi» (ID: itjuzi521), автор: У Мэймэй