Gaoling hat in ein AI-Sportstechnologieunternehmen investiert, das in der Angel-Runde von LI Zexiang finanziert wurde | Exklusivbericht von Yingke

Autor | Huang Nan

Redakteur | Yuan Silai

Hard Krueger hat erfahren, dass das AI-Sporttechnologieunternehmen SportVision kürzlich die Angel+-Runde der Finanzierung abgeschlossen hat. GL Ventures hat die Führung übernommen, und Qianheng Capital hat als exklusiver Finanzberater fungiert. Das Kapital dieser Runde wird hauptsächlich für die Forschung und Entwicklung der Kerntechnologie, die Massenproduktion und Implementierung der Produkte sowie die Erweiterung und Vermarktung auf dem Markt verwendet. Das neue AI-Tennis-Trainingskameraprodukt ist in Planung für die Vermarktung.

SportVision gehört der Shenzhen Siboweishi Sports Technology Co., Ltd. an. Es konzentriert sich seit langem auf die Forschung und Entwicklung von Sportalgorithmen und die Anwendung von Hardwareprodukten sowie auf den Aufbau eines AI-Intelligent-Coach-Systems. Früher hat es bereits die Angel-Runde der Finanzierung von der Qingshuiwan-Fonds unter der Leitung von Professor Li Zexiang erhalten.

In den letzten Jahren wurde der Sporttechnologie-Sektor fast von den Hardwareherstellern neu definiert. Ballwurfmaschinen machen es möglich, "allein zu trainieren", Sportkameras machen es nicht mehr erforderlich, dass jemand den Trainingsvorgang speziell aufzeichnet, und intelligente Uhren/Bracelets quantifizieren Herzfrequenz, Schrittfrequenz, Kalorienverbrauch usw. zu genauen Langzeitdatensätzen.

Obwohl jede Produktkategorie Firmen mit beträchtlichen Umfangen hervorgebracht hat, bleiben sie jeweils auf den einzelnen Funktionen von Trainingsbegleitung, Aufzeichnung und Überwachung stehen - die Daten sind voneinander unabhängig, und die Fähigkeiten können nicht verbunden werden, was es schwierig macht, den Benutzern eine kohärente und ganzheitliche individuelle Unterstützung zu bieten.

Die tiefgreifenden Wünsche der Sportbegeisterten gehen weit über die bloße Aufzeichnung hinaus. Sie möchten auch beraten, begleitet und ihren Fortschritt wahrgenommen werden. Eine tiefere Transformation findet statt: Der Sprung von "Aufzeichnungstool" zu "AI-Sport-Copilot" schreibt den Sporttechnologie-Sektor neu.

Ein Werkzeug muss nur Befehle ausführen, während ein Copilot wie ein Coach den Zustand verstehen, Bewegungen erkennen, Gewohnheiten korrigieren kann und sogar in Zeiten des nachlassenden Sportmotivs als Anreger und Begleiter fungieren kann.

Um diese Erfahrungslücke zu schließen, brauchen die Benutzer nicht nur Hardware mit höherer Leistung, sondern auch ein "Gehirn", das alle Informationen integrieren und die Sportler wirklich verstehen kann. Dies ist genau die Kernposition, auf die SportVision zielgerichtet zugreift.

SportVision-Geräte, die auf der Nationalen Olympischen Spiele eingesetzt werden (Quelle/Unternehmen)

Der Gründer von SportVision, Chen Kaifu, hat ein Bachelorstudium an der Physikfakultät der Jilin-Universität im Yan Jici-Kurs abgeschlossen und einen Master in Robotik an der Columbia-Universität. Er hat an der MMLab an der Forschung von Poseerkennung und Zielobjekterkennungsalgorithmen gearbeitet. Als ehemaliger Schwimmer hat er persönliche Erfahrungen mit den Schmerzpunkten beim Sportlernen, Bewegungskorrektur und Trainingswirkung. Diese Erfahrungen haben ihn dazu gebracht, sich mit der Lösung der Probleme unstrukturierter Sportdaten mit AI-Technologie zu befassen und ein skalierbares und replizierbares individuelles Sportprodukt und Trainingssystem aufzubauen.

Der Mitgründer Yang Chenxu ist ein erfahrener Tennisliebhaber und hat in Tencent und ByteDance an der Entwicklung von AI-Produkten gearbeitet. Viele Kernmitglieder des Teams kommen aus Spitzen-Technologieunternehmen wie SenseTime, ByteDance, Alibaba und Tencent und verfügen über Fähigkeiten in der AI-Algorithmenentwicklung, der Hardware-Software-Integration und der globalen Markenbetreuung. Sie haben einen vollständigen Kreis von der Technologieentwicklung bis zur Produktimplementierung geschlossen.

Zu Beginn hat SportVision sich entschieden, mit der Badminton-Szene zu beginnen, um die Schlüsselprodukte zu validieren. Das erste Produkt, "Haoqiuwa", ist ein Badminton-AI-Sportkamerasystem. Das Gerät kann in Echtzeit das Spielfeldbild aufnehmen, die Bewegungshighlights der Benutzer automatisch erkennen und erfassen und für normale Sportbegeisterte, professionelle Athleten und Wettbewerbsszenarien integrierte Dienste wie Highlight-Sammlungen, Wettbewerbs-Streamings und Sportdatenanalyse bieten.

Dieses System ist in mehreren Dutzend Spitzen-Badmintonhallen im ganzen Land implementiert worden und hat die Unterstützung von mehreren Seed-Benutzern, darunter Weltmeisterschaften wie Lin Dan, Wang Zhengming und Gong Ruina, erhalten. Auf der Wettbewerbsseite hat das System auch mehrere Schlüsselwettbewerbe wie die Nationalen Olympischen Spiele für Behinderte, das Badminton-Wettbewerb in der Großstadtregion des Großraum-Guangdong-Hongkong-Macao und das Shenzhen-Cup bedient.

Der wahre Wert liegt jedoch nicht in der Hardware selbst, sondern in den riesigen Mengen an Sportdaten, die während des laufenden Betriebs gesammelt werden.

Während der Aufzeichnung kann der selbst entwickelte Algorithmus von SportVision die Bewegungsbahn in Echtzeit analysieren und intelligenterweise vorhersagen, die Kamerawinkel automatisch an den Spielverlauf anpassen und komplexe Mehrpersonen-Sportszenerien gezielt lernen und optimieren. Vom Weltmeister bis zum Anfänger, von den Anweisungen professioneller Trainer bis zu den Übungsgewohnheiten normaler Benutzer, die Hallengeräte laufen täglich mehrere Stunden und können alle Arten von generalisierten Daten sammeln. Jeder Spielball, jeder Schlägerstoß, jeder Punktmoment wird vom System aufgezeichnet, zerlegt und analysiert.

Dies ist eine Datenmine, die von Ballwurfmaschinen oder Sportkameras schwer zu sammeln ist.

Der grundlegende Mechanismus des Sportlernens besteht aus drei Phasen: die kognitive Phase (das Erlernen der Bewegungsweise durch das Sehen), die Assoziationsphase (die Bildung von Nervenbahnen durch wiederholtes Üben) und die autonome Phase (die Fixierung der Bewegung als Muskelgedächtnis). Die sofortige Rückmeldung in der Assoziationsphase ist am wichtigsten: Es muss innerhalb von Sekunden festgestellt werden, ob die Bewegung richtig oder falsch ausgeführt wurde, sonst wird die falsche Bewegung "eingespielt".

Chen Kaifu hat Hard Krueger darauf hingewiesen, dass "die meisten Sport-AI-Lösungen bisher noch in der 'Nachträglichen Analyse'-Phase verbleiben. Die Benutzer laden nach dem Sporten das Video hoch, und das System gibt einen Rückblickbericht aus. Aber dieses Modell verpasst das beste Korrekturfenster."

Deshalb möchte SportVision ein auf Echtzeitinteraktion basierendes vorausschauendes AI-System aufbauen.

"Ein guter Athlet ist nicht unbedingt ein guter Trainer. Der Wert eines guten Trainers liegt darin, zu wissen, wie man lehrt." sagte Chen Kaifu. "Was wir tun wollen, ist, die Lehrmethoden der Trainer zu extrahieren und dem AI beizubringen, wie man lehrt."

Mit der zunehmenden Beliebtheit von Schlägersportarten wie Tennis, Badminton und Pickleball weltweit steigt die Nachfrage der Benutzer nach Sportverbesserung. Das traditionelle Modell des Coachings hat das Problem hoher Kosten und geringer Häufigkeit. Wenn man einen Coach nur ein- oder zweimal pro Woche bekommt, erhält der Benutzer während des Trainings keine Rückmeldung. Bei Sportarten wie Tennis kann es vielleicht ein Jahr dauern, von der Einstiegsphase bis zur "Gegenspiel-Sozialisierung" zu kommen. Die lange positive Rückmeldungsperiode lässt viele Menschen in der Einstiegsphase stecken.

Hier liegt die Kernbarriere von SportVision: Die riesigen Mengen an Daten, die von den rund um die Uhr auf dem Spielfeld laufenden Geräten gesammelt werden. Von der Erkennung von Skelettpunkten bis zur Analyse von Bewegungsmustern, von der Bewegungsbibliothek professioneller Athleten bis zu den Übungsbahnen normaler Benutzer, diese Daten bilden eine übertragbare technologische Grundlage, die in verschiedenen Schlägersportarten technologisch wiederverwendet und übertragen werden kann.

Das erste Tennis-AI-Copilot-Produkt von SportVision (Quelle/Unternehmen)

"Wir machen nicht nur eine Sportkamera, sondern bauen ein Weltmodell für individuelle AI-Coaches für zukünftige Sportbegeisterte." sagte Chen Kaifu zu Hard Krueger. "Die Benutzer müssen sich gar nicht überlegen, 'Wie soll ich trainieren', sondern das System verwaltet automatisch Ihren Sportfortschritt."

Hard Krueger hat erfahren, dass das erste Tennis-AI-Copilot-Produkt von SportVision in einem intensiven Entwicklungsverfahren ist. Mit der Kamera als Träger kann das System die Bewegungen der Benutzer erkennen und mit den professionellen Standardbewegungen vergleichen, Echtzeit-Rückmeldungen und Korrekturratungen geben. Gleichzeitig erstellt es in Kombination mit dem Coachingszenario ein individuelles Trainingsplan, so dass die Benutzer auch beim Alleinüben eine gezielte und wissenschaftliche AI-Trainingsbegleitung erhalten können.

Dieses Produktkonzept wurde bereits auf der CES 2026 vorgestellt, und der Erstmarkt konzentriert sich auf die Regionen in Europa und Amerika. Hier gibt es die weltweit höchste Dichte an Tennisbenutzern und ist auch der Kernmarkt mit der höchsten Zahlungsbereitschaft und Kaufkraft.

Zurück zur Verschiebung der untersten logischen Ebene des Wettbewerbs in der Sporttechnologie im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz: Wenn die großen Modelle allmählich die Wissenslücke beseitigen, verbleibt die Wettbewerbsbarriere nicht mehr in den Algorithmusparametern, sondern verschiebt sich zu beiden Enden - ein Ende ist die Dichte und Tiefe der Daten, das andere Ende ist die Einbindung und der geschlossene Kreis der Szenarien.

Die langfristig angesammelten seltenen Datenassets von SportVision werden zur technologischen Grundlage für seine nächste Generation von AI-Coach-Produkten. Von der emotionalen Wertschätzung bis zur Kombination von Funktionalität und emotionaler Wertschätzung, von der Aufzeichnung bis zur Beratung, von der Einzelsortiment bis zur allgemeinen technologischen Grundlage für Schlägersportarten, dieses Unternehmen versucht, die Schlüsselaufwertung der Sporttechnologie von "Werkzeug" zu "AI Copilot" zu beschleunigen.