Стартапи з AI-апаратного забезпечення, що зосереджуються на вертикальному спортивному тренуванні, набирають темп

Недавно я прочитав статтю про компанію з AI-обладнанням для лиж Heygo: кілька колишніх співробітників ByteDance, DJI та Tencent встановили два датчики ззовні лижних черевиків, навчили модель на мільйонах даних про ковзання, щоб вирішити довготривалу проблему в індустрії лиж — «черевики не дорівнюють дошкам» — і отримали мільйони доларів США у рамках ангельського раунду від Houxi Capital.

Пройшовшись по списку ранніх інвестицій у цьому напрямку за останні два роки, я виявив, що група фахівців, які раніше працювали з споживчою електронікою та AI-роботами, тепер зосереджуються на вертикальних спортивних сценах — як досвідчені компанії, що переходять на нові напрямки, так і нові команди з таких великих виробників обладнання, як DJI, ByteDance, Amazon та Hammer Technology. Їхні продукти охоплюють такі сегменти, як лижі, теніс, настільний теніс, гольф тощо.

З аналізу темпів фінансування за останні два роки видно, що на цьому ринку ще не було жодної транзакції з особливо великою сумою, але інтерес поступово зростає, а серед інвесторів — відомі інституції, такі як Sequoia Capital China, BlueRun Ventures та Lishi Capital. Конкретно:

Нижче розглянемо ці компанії по черзі. Основна увага — на вертикальних AI-компаніях, що спеціалізуються на окремих видах спорту — що саме вони вирішують та яким чином. Устаткування для загального запису спортивних даних — спортивні годинники, спортивні окуляри та спортивні камери — мають спільну базову логіку, але інший фокус, тому згадаємо їх коротко далі.

Спільною рисою таких компаній є більш фокусований сценарій: розробка спеціалізованого обладнання для тренувальних етапів певного виду спорту, метою якого є відповідь на питання «чи правильно виконується це рух?», а не «скільки було виконано вправ сьогодні?». Перший підхід має вищий рівень технічної реалізації та користувацької цінності.

Нова форма AI-апаратного забезпечення для сценарію лижного спорту: Heygo

У сноуборді існує тривалий структурний проблема, яку в індустрії називають «черевики не дорівнюють дошці». Реальний стан дошки на снігу — кут закладання, крутіння, ритм крену — має помітне заглушення та затримку щодо відгуків, які отримує нога: відчуття ноги запізнюється і розмито. Тренер, що стоїть біля поля, може бачити лише загальні контури, але важко точно визначити, який поворот або момент виникли проблеми.

Рішення Heygo полягає у фіксації двох IMU (інерційних вимірювальних одиниць) ззовні лиж, використовуючи модель для відновлення реального положення лиж на основі даних з ніг — перетворення суб’єктивних відчуттів у об’єктивно перевіряємі описи технічних дій, що саме й є метою IMU+моделі. У серійній версії ззовні залишаються лише два датчики, точність вимірювання не перевищує 3°, підтримується водонепроникність IP68, час роботи від однієї зарядки — приблизно тиждень.

Ще більш важливим інноваційним рішенням є спосіб надання зворотного зв’язку: у традиційному сноуборд-тренінгу ланцюжок зворотного зв’язку надто довгий і залежить від тілесних відчуттів та кількох зауважень тренера з боку. Heygo надає голосові підказки через Bluetooth-навушники під час ковзання, але говорить лише на ключових поворотах, щоб не переривати ритм; після підйому на канатну дорогу користувач миттєво отримує звіт за день; тон і ступінь деталізації автоматично адаптуються до рівня користувача. Цей вибір спрямований на деталі, які найчастіше ігноруються в таких продуктах — перенасичення даними під час швидкого ковзання, що погіршує досвід користувача.

Склад команди також є однією з головних переваг: засновник У Чженьхуа раніше керував регіональними бізнес-операціями та зростанням користувачів у Feishu ByteDance, а співзасновники походять з алгоритмічних команд Tencent та ByteDance, а також з команд з розробки апаратного забезпечення DJI та Seeed. Комбінація досвіду в контент-менеджменті, алгоритмах та апаратному забезпеченні охоплює майже всі необхідні компетенції для такого продукту.

Компанія наразі завершила тільки ангельський раунд фінансування на кілька мільйонів доларів США, який був здійснений виключно Capital HouXue. Продукт має цінову структуру, що поєднує апаратне забезпечення за тисячу доларів і підписку; передзамовлення розпочнуться у вересні 2026 року, відправлення — у жовтні, перша хвиля охопить 38 країн.

AI-візуальний «тренер» на зелені: BirdieSense

Основна цільова аудиторія гольфу — це люди з високим рівнем доходу, які мають більшу готовність платити, але більшість з них розуміють, що їхні рухи мають проблеми, просто не знають, де саме вони полягають; AI-обладнання намагається вирішити цей розрив у зворотному зв’язку — «бачу, але не можу пояснити».

PathFinder було засновано у 2024 році групою молодих підприємців 2000-х років народження з досвідом робототехнічних досліджень у Університеті Пенсільванії; їхній продукт називається BirdieSense і має вигляд невеликого пристрою, розташованого на фірмі (putting green — це ділянка газону навколо лунки, яка є завершальною зоною кожної дірки).

Він реалізує чисто візуальну систему за допомогою однієї камери, виконуючи на локальному пристрої захоплення маху, аналіз тривимірної пози та порівняння відхилень, а також безпосередньо надає голосову відповідь. Увесь процес не залежить від хмари, а час відгуку становить мілісекунди.

У квітні 2026 року компанія завершила ангельське фінансування на кілька десятків мільйонів юанів, яке було здійснено виключно фондом Jinqiu, що спеціалізується на ранніх інвестиціях у сфері ШІ. Післяфінансувальна оцінка не розголошувалася. Продукт спрямований переважно на поля для гольфу в Північній Америці.

AI-роботи для тенісу: нове поле битви для компаній-виробників роботів, таких як Pangboche

Основним суб’єктом Паньбоці є компанія Чуаньї Технолоджі, заснована в Шанхаї в 2019 році, яка спочатку виробляла робота-сервіс для подачі м’ячів у настільний теніс. У квітні 2026 року компанія офіційно оголосила, що Чжан Цзікє став глобальним послом бренду, і презентувала продукт як «AI-тренер з настільного тенісу» для Чжан Цзікє.

Після цього його продуктова стратегія була досить чіткою: розширення від настільного тенісу до інших видів м’ячевих видів спорту. У жовтні 2024 року тенісний робот PACE зібрав 2,7 мільйона доларів на Kickstarter; у травні 2026 року було запущено багатофункціональну модель Aura, яка підтримує теніс, пікбол та бадмінтон, і за 5 годин зібрала мільйон доларів, а загалом — майже 4 мільйони доларів, що стало рекордом для категорії тенісних роботів.

Крім того, компанія швидко завершила три раунди фінансування: раунд A у травні 2025 року був профінансований Huachuang Capital та Lanchi Ventures; раунд A+ у серпні 2025 року додав Mingshi Ventures та Jinqiu Fund; раунд A++ у квітні 2026 року був профінансований Shenqi Capital та Lanchi Ventures. За даними галузевих ЗМІ, загальна сума трьох раундів становить майже 200 мільйонів юанів.

Тренування з настільного тенісу та тенісу базуються на величезній кількості повторюваних подач, і роботи замінюють чітко визначений етап — тренування з партнером, тому не потрібно постійно пояснювати користувачам причину оплати — це більш логічно. Це відрізняється від логіки гірськолижного спорту та гольфу: вони надають аналіз після виконання, і користувач повинен спочатку визнати точність цього аналізу, перш ніж згодиться заплатити.

Тому на цьому ринку не мало учасників, і з’являються нові учасники.

SwitchBot у травні 2025 року запустила AI-тенісного робота Acemate, сума crowdfunding їхнього продукту S10 перевищила 2,4 млн доларів США та була включена до списку найкращих винаходів 2025 року за версією Time. Однак, згідно зі звітами галузевих ЗМІ, точність збору м’ячів становить приблизно 30 %.

У січні 2026 року Inhanx Dynamics оголосила про успішне завершення серійних інвестицій A та A+, загальна сума фінансування перевищила 100 мільйонів юанів. Ця шенчженьська компанія спочатку спеціалізувалася на екзоскелетах, але за останні роки змінила напрямок на розробку AI-обладнання для спорту.

За останніми даними, робот-тенісист з ембодіментом, розроблений спільно Zhujì Dònglì та Yinghansī Dònglì, дебютує на фіналі Кубка Біллі Джин Кін 22 вересня 2026 року — це командний жіночий тенісний чемпіонат світу, а в 2025 році робот Wò'ān є офіційним партнером фіналу цього змагання.

Також у кінці 2024 року була заснована компанія Yisi Intelligence, яка розробляє AI-тенісного робота; засновник — Лю Ліцянь, колишній співробітник DJI. У липні цього року компанія завершила раунд ангельських інвестицій, а перший продукт Aceiilab A1 зібрав понад 820 000 доларів США на міжнародному краудфандингу та зараз перебуває на етапі серійної поставки.

За масовим входом гравців стоїть довготривала невдоволена потреба.

За матеріалами HuXiu, Ying Hansi та Pangbo te разом займають понад 80% ринку Північної Америки, тоді як загальний місячний обсяг поставок цієї категорії продуктів становить лише 1000–2000 одиниць. Хоча лідери домінують, загальний ринок залишається обмеженим. Це означає, що компанії, які зараз входять на ринок, не борються за частку існуючого ринку, а вірять у те, що ця категорія продуктів зможе еволюціонувати з механічних розігрувачів у справжніх інтелектуальних тренерів.

Інвестори самостійно входять у бізнес і входять у баскетбол: LUMISTAR

Основним суб’єктом LUMISTAR є HaoYi Xingchen (Шанхай) робототехніка, заснована в січні 2024 року, з штаб-квартирою в Шанхаї та центром розробки та операцій у Шенчжень. Засновник Хоу Хаосян також є засновником-партнером та генеральним директором HouXue Capital та інвестором Heygo.

У компанії є дві лінійки продуктів: AI-партнер для тренувань у теніс TERO, який поєднує подачу, тренування та аналіз даних, ціна від 1299 доларів США; AI-партнер для тренувань у баскетбол CARRY, який має чотири 4K-камери з 190° панорамним оглядом, спочатку визначає місцезнаходження гравців, а потім вибирає траєкторію передачі, а після тренування автоматично генерує понад двадцять звітів з даними, включаючи кути кидків та теплові карти, роздрібна ціна — 4999 доларів США.

CARRY був запущений на Kickstarter у липні 2026 року, за перший день зібрав 600 000 доларів США, а в кінці збирання перевищив мільйон доларів США, причому понад 90 % покупців були з-за кордону.

Темпи фінансування також не повільні: у вересні 2025 року завершено ангельський раунд, у якому єдиним інвестором виступив Houxue Capital; у березні 2026 року завершено Pre-A раунд, у якому до інвесторів приєдналися Houxue Capital та Oasis Capital; того ж року, у червні, отримано інвестиції від Lisi Capital. За менше ніж два роки було успішно завершено три раунди.

Наразі сегмент тенісних роботів перебуває на етапі інтенсивної конкуренції, тоді як сценарії тренувань баскетболу майже повністю відсутні. Традиційні машини для кидків все ще залишаються на рівні фіксованих викидів — без подачі м’яча неможливо тренуватися, а навіть якщо хтось подає м’яч, ніхто не вказує на помилки у техніці. CARRY саме це довгий час неохоплений сегмент.

Однак прямий конфлікт з Помбертом неодмінно виникне: перший розширюється на пікбол та батутний теніс, тоді як другий розширюється на баскетбол, а обидві компанії в майбутньому планують додати футбол і бадмінтон.

Крім того, існує компанія Huan Dong Innovation, зареєстрована в Шеньчженьській міській адміністрації у травні 2026 року. З точки зору напрямку стартапу, вона зосереджена на зовнішніх роботах для спортивних сценаріїв, дотримуючись підходу ембоді-інтелекту, а також охоплює ринок носимих розумних пристроїв та розумних пристроїв для спортивного споживання. Основна команда походить з DJI та Anker. У липні 2026 року компанія завершила ангельський раунд фінансування, інвесторами якого стали Shunwei Capital та Songling Robotics, остання з яких спеціалізується на шасі для рухомих роботів — їхнє інвестування має більш стратегічний, ніж фінансовий, характер.

Якщо розглянути ці чотири-п’ять компаній разом, їхня спільність полягає не в технологічних шляхах, а в виборі точки входу. Катання на лижах, гольф, теніс, баскетбол — це види спорту з високою вартістю професійного навчання та складними умовами для стабільного отримання, а також види спорту, рухи яких можна розкласти на дані. Навпаки, біг, їзда на велосипеді та інші види спорту з низьким порогом входу майже не торкаються.

Попередні компанії вирішують проблеми тренувань з супроводом, допомоги у тренуваннях та корекції рухів. Інша група компаній працює з іншою проблемою: повне записування всіх вправ, виконаних користувачем. Напрямки сусідні, але фокус відрізняється на рівень — до основних продуктів належать спортивні годинники, спортивні окуляри та спортивні камери.

MossCode: AI-годинник

Основним суб’єктом Taiyuan є Shenzhen Wuyin Power Technology, заснована наприкінці 2024 року. Команда походить з HEYU, OPPO, Apple, Suunto та Coros. Засновник Ні Роян раніше працював у Sequoia Capital China у сфері інвестування — це ще один приклад, коли інвестор безпосередньо втручається в справи.

Його підхід досить вдалий: Garmin зосереджується на даних під час тренування, Whoop — на стані відновлення, між ними залишається пробіл, а жорсткі користувачі часто носять по одному пристрою на кожному зап'ясті; MossCode хоче покрити обидві ці функції одним годинником.

У лютому 2026 року було завершено ангельське фінансування на кілька десятків мільйонів юанів, інвесторами стали XVC Ventures та Qingliu Capital; від першого контакту до укладення угоди минув лише місяць, оцінка після інвестування — 100 мільйонів доларів США.

Вітаємо невідомого BleeqUp: AI-очки для спорту

Засновник У Дечжоу раніше був партнером Hammer Technology та генеральним менеджером лінійки продуктів Huawei Honor, а в 2022 році заснував власний бізнес. У 2024 році він вважав, що загальні AI- окуляри входять у сферу інтересів виробників смартфонів, і стартапам важко конкурувати з ними напряму, тому вирішив зосередитися на сценаріях зовнішньої активності.

Продукт Ranger вийде у вересні 2025 року — окуляри, що поєднують чотири функції: спортивні окуляри, спортивну камеру з роздільною здатністю 16 мегапікселів, відкриті навушники та реал-тайм радіозв’язок.

У липні 2023 року Unknown завершила ангельський раунд на 10 мільйонів доларів США, серед інвесторів була Alibaba; у травні та серпні 2025 року було успішно завершено два раунди Pre-A, після чого до інвесторів увійшли Nihao Capital та Boyu Capital; у лютому 2026 року компанія завершила раунд Pre-A+ на 100 мільйонів юанів, інвесторами стали Skyworth Group, Boyu Capital, TianTu Investment, Guangfa Qianhe та Lenovo Capital.

XbotGo: Автоматична слідкуюча камера для спортивних подій

Раніше для зйомки спортивного матчу фотографам доводилося бігти з важким обладнанням, що вимагало великої фізичної витривалості; зараз достатньо розмістити розумну камеру біля поля, щоб ШІ автоматично відстежував рух гравців і м’яча, а потім за одну кнопку створити відео з найяскравішими моментами: голами, трьома очками, пенальті тощо.

Засновник XbotGo Ке Фен — доктор комп’ютерних наук Каліфорнійського університету, раніше був технічним керівником передового апаратного лабораторії Lab126 в Amazon, а також неодноразово отримував найвищі технічні нагороди Qualcomm. У 2021 році він заснував Shenmou Yuanzhi, у компанії є чотири команди в Сіліконовій долині, Пекіні, Шенчжень та Сучжоу, члени яких походять з Huawei, Amazon, ByteDance та DJI.

У 2026 році DeepEye Intelligence випустила самостійну модель Falcon з подвійною 4K-камерою та обчислювальною потужністю 6 TOPS на краю, що дозволяє повністю автоматично супроводжувати зйомку без підключення до смартфона, ціна — 299 доларів США; на платформі краудфандингу зібрано майже 2,5 мільйона доларів США; продукти компанії доступні в понад 100 країнах і регіонах, загалом обслуговано понад 100 000 спортивних заходів, а за кордоном встановлено ексклюзивну співпрацю з платформою управління спортивними заходами TeamSnap.

У травні 2026 року XbotGo отримала нове фінансування на суму майже 100 мільйонів юанів, яке возглавив Nine Mile Capital, а також приєдналися Yuanhe Holdings та Buetong Capital. Ранішні акціонери ZeroOne Capital додатково інвестували у цикл, а хмарна фінансова консалтингова компанія Yunxiu Capital виступає довгостроковим ексклюзивним фінансовим консультантом.

Спільною рисою цих трьох компаній є повне відстеження процесу заняття — включаючи відео, звук, частоту серцебиття тощо; але як використовувати ці дані після запису — це питання залишається на розсуд користувача. Саме тут проходить межа: запис — це вхід, а аналіз — це мета. Чим ближче компанія до етапу аналізу, тим складніше технічно, тим вищим є її потенціал.

Причини можна розглянути з боку попиту та пропозиції.

Спочатку — попит. Професійні консультації зі спорту довгий час стикалися з проблемами високих цін та складності отримання.

У 2025 році кількість учасників тенісу у світі перевищила 106 мільйонів, що на 21,6% більше, ніж у 2021 році, але співвідношення активних гравців до тренерів у США становить 800:1; годинна ставка професійних тренерів у Європі та США перевищує 100 доларів США; тренери зі сніговим серфінгом оплачуються на добу, а тренери з гольфу — за годину, що робить їхні послуги важкодоступними для звичайних шанувальників.

Людські тренери обмежені фізичними силами, часом та увагою, втомлюються, відсутні та можуть приймати помилкові рішення, тоді як машини не підлягають цим обмеженням. Ця прогалина існувала десятиліттями, раніше просто не було недорогих способів її заповнити.

Перша зріла умова — це те, що обчислювальна потужність на кінцевих пристроях стала достатньо дешевою та доступною.

Пристрій BirdieSense з процесором Rockchip RDK X5 забезпечує потужність 10 TOPS, дозволяючи локально захоплювати удар та аналізувати тривимірну позу, зберігаючи відповідь на рівні мілісекунд навіть без підключення до інтернету. Такий рівень вартості п’ять років тому був неможливий.

Другим пунктом є те, що великі моделі роблять мовне керування практичним.

У ранні роки найбільшою проблемою такого обладнання було те, що воно генерувало велику кількість кривих, але користувачі не могли їх розібрати; зараз моделі можуть виражати інформацію природною мовою та адаптувати форму подання залежно від рівня користувача.

Третій пункт — це канал.

Комбінація іноземних незалежних веб-сайтів і платформ для краудфандингу значно знизила бар’єри для ранніх хардверних компаній, щоб перевірити ринок — Pongbaot зібрав мільйон доларів за п’ять годин, а XbotGo Falcon зібрав майже 2,5 мільйона доларів саме через цей шлях.

Технологічні шляхи поділяються на дві категорії.

Один тип використовує IMU та сенсори для збору даних про тіло — до цієї категорії належать Heygo та MossCode; інший тип заснований на чисто візуальному отриманні зображень — до неї належать XbotGo, BirdieSense, а також роботи Pangboke та LUMISTAR. Вибір напрямку залежить від того, чи ключова інформація міститься всередині тіла, чи відображається у видимих рухах.

Форма продукту — це найменш важлива змінна.

Так зване AI-обладнання для спорту вже давно вийшло за межі носимих пристроїв: AI- окуляри для спорту, кріплення для лижних ботинок, камери на бічній лінії, тренувальні роботи, мобільні роботи — хоча їхній зовнішній вигляд дуже відрізняється, вони всі уникнули перенасиченого ринку годинників і браслетів, обравши вузькі сценарії, які не можуть вимірювати існуючі пристрої, і глибоко їх розробивши.

Значна частка засновників має досвід роботи у великих виробниках обладнання.

Проаналізувавши список ранніх інвестицій за останні два роки, можна побачити, що багато команд мають сильний фон великих компаній, зокрема DJI, ByteDance, Huawei, Amazon Lab126 та Smartisan Technology. З Amazon Lab126 вийшов XbotGo, з Smartisan Technology — BleeqUp, з DJI — Aceiilab та HuanDong Innovation, з Feishu ByteDance — Heygo, а з робототехнічної лабораторії Пенсільванського університету — PathFinder.

Серед них є інвестори, які самі вирушили у підприємництво. Наприклад, Хоу Хаосян, засновник LUMISTAR, є засновуючим партнером HouXue Capital, а WuYin Dynamics, яка стоїть за MossCode, була заснована Ні Рояном, колишнім інвестором Sequoia Capital China. Такий шлях неодноразово зустрічався в сфері споживчих пристроїв протягом останніх двох років.

Нарешті, аналізуючи точки входу цих стартапів, можна помітити тенденцію: витягувати дані, які неможливо побачити неозброєним оком і важко описати тренерам, і перетворювати їх у зрозумілі для користувачів відгуки — ось що таке здатність ШІ та нова цінність, яку ШІ надає обладнанню. Звідси випливає, що коли рухи під час спорту починають кількісно вимірюватися за допомогою ШІ, персоналізоване навчання поступово стане нормою.

Цей матеріал зі сторінки WeChat «IT Juzi» (ID: itjuzi521), автор: У Меймей