Ein KI-Sporthardware-Unternehmen sicherte sich eine Serie-B-Finanzierung in Höhe von mehreren hundert Millionen Yuan und nutzt große Sport-KI-Modelle, um das eigenständige Tennistrainingserlebnis neu zu gestalten | Exklusive Erstveröffentlichung von Yingke.
Autor ｜ Huang Nan
Redaktion ｜ Yuan Silai
Hard-Kr erfuhr, dass das KI-Sporthardware-Unternehmen «Pongbot» kürzlich eine Finanzierungsrunde der Serie B im Wert von mehreren hundert Millionen Yuan abgeschlossen hat, angeführt vom Shanghai Guotou Pilot Fund, gefolgt von Yuanhe Puhua, Pudong Venture Capital und weiteren Institutionen, während der alte Aktionär BlueRun Ventures weiterhin zusätzliches Kapital einbringt. Gaohu Capital fungierte als exklusiver Finanzberater.
Zuvor hatte das Unternehmen nacheinander drei Finanzierungsrunden der Serie A abgeschlossen, an denen führende Institutionen wie Shenqi Capital, Mingshi Venture Capital, BlueRun Ventures, Jinqiu Fund, Huachuang Capital und Chengwei Capital gemeinsam teilnahmen.
Die Finanzierungsmittel werden vor allem in die Forschung und Entwicklung von großen KI-Sportmodellen, Bewegungsvision und Trainingsentscheidungstechnologie investiert, um den globalen Markt zu erschließen, ausländische Vertriebskanäle und lokalisierte Markenbetrieb zu verbessern, neue Produkte für mehr Sportarten auf den Markt zu bringen und die Wiederverwendungsgrenze der Technologieplattform zu erweitern. Das langfristige Ziel des Unternehmens ist die Popularisierung professioneller Sporttrainingsdienste, sodass auch normale Nutzer ein professionelles Trainingserlebnis erhalten können.
Pongbot startete ursprünglich im Szenario des Tischtennisses und baute schrittweise eine integrierte Fähigkeit von «Hand, Auge und Gehirn» auf, die den Ausführung des Aufschlags, visuelle Wahrnehmung, Bewegungsanalyse und Trainingsentscheidung abdeckt. Als einer der ersten in der Branche hat es das selbst entwickelte große Sportmodell auf intelligente Aufschlagmaschinen-Hardwareprodukte angewendet und diese technische Fähigkeit auf andere Sportarten wie Tennis übertragen.
Die erste intelligente Tennis-Aufschlagroboter-Serie des Unternehmens, PACE, wurde im Oktober 2024 auf Kickstarter eingeführt und sammelte mehr als 2,7 Millionen US-Dollar an Crowdfunding-Mitteln. Im Mai 2026 wurde der Aura All-in-One-KI-Trainer-Roboter auf den Markt gebracht, der innerhalb von 5 Stunden nach der Veröffentlichung mehr als 1 Million US-Dollar an Crowdfunding-Mitteln erhielt, wobei der Gesamtbetrag mehr als 4 Millionen US-Dollar überstieg.
Derzeit hat Pongbot weltweit mehr als 300.000 Nutzer, die Gesamtzahl der Aufschläge der Geräte übersteigt 2 Milliarden Mal, und mehr als 1 Million Gruppen von Ballbahn-Daten wurden gesammelt. Die Australian Open hat am 28. September offiziell angekündigt, dass Pongbot der offizielle Partner der Australian Open und der offizielle Partner für Aufschlagroboter ist und gleichzeitig als offizieller Lieferant von Aufschlagrobotern für das Australian National Tennis Institute fungiert.
Da die Kernprodukte und die Kommerzialisierungspfade schrittweise funktionieren, tritt Pongbot von der frühen Phase der Produkt- und Kategorieerweiterung in die Phase des langfristigen Aufbaus von Plattformfähigkeiten ein.
Pongbot wird offizieller Partner der Australian Open (Quelle des Bildes / Unternehmen)
Im Bereich des sportlichen Trainings besteht seit langem ein struktureller Widerspruch, der von der Technik vernachlässigt wird.
Daten der International Tennis Federation aus dem Jahr 2024 zeigen, dass die Zahl der Tennisspieler weltweit 106 Millionen erreicht. Unter ihnen beträgt das Verhältnis von aktiven Tennisnutzern zu Trainern in den USA bis zu 800:1, sodass das Angebot an professionellen Trainern stark unzureichend ist. In China steigt der Konsummarkt für Tennis stetig an, die Popularität und die Nachfrage der Öffentlichkeit steigen gleichzeitig, aber Privatstunden, die oft Hunderte von Yuan pro Stunde kosten, halten die meisten Anfänger fern.
Gleichzeitig sind gute Trainer oft schwer zu buchen, die Zeitabstimmung ist schwierig, und der Unterrichtsstil entspricht möglicherweise nicht den eigenen Bedürfnissen. Selbst wenn man eine Privatstunde pro Woche arrangiert, fehlt den Nutzern in den selbstständigen Übungsstunden, egal ob beim Ballprellen, Leerschwingen, Training mit Aufschlagmaschinen oder Übungen an der Wand, immer noch die Echtzeitbeobachtung und technische Anleitung. Was die Öffentlichkeit wirklich braucht, ist kein maschineller Trainingspartner, sondern fehlende Trainer, fehlende Übungspartner und effiziente Methoden für selbstständiges Training.
Die meisten Aufschlaggeräte auf dem Markt befinden sich jedoch noch im Stadium des mechanischen Ballauswurfs: ohne Rhythmus, ohne Rotation, ohne Anleitung. Einige Produkte verfügen über Fähigkeiten zur visuellen Wahrnehmung, liefern den Nutzern aber nur nachträglich einige Datenanalyseberichte über Geschwindigkeit, Aufschlagpunkt und Ähnliches, was kaum einen Trainingswert darstellt.
«Im Trainingsszenario ist die Verbesserung der Fähigkeiten durch Übung das Kernbedürfnis der Nutzer», sagte Zhang Haibo, Gründer und CEO von Pongbot, zu Hard-Kr. «Alle wünschen sich einen KI-Trainer, der jederzeit verfügbar ist. Er muss nicht ständig Bälle zuspielen, sondern kann kontinuierlich beobachten und Echtzeitanweisungen geben.»
Genau das ist der Bereich, auf den sich Pongbot konzentriert: professionelle sportliche Trainingsfähigkeiten von einem Privileg weniger Menschen zu einem alltäglichen Werkzeug zu machen, das für die breite Öffentlichkeit zugänglich ist.
Um die Produktlogik von Pongbot zu verstehen, muss man auf das Wesen des sportlichen Trainings zurückkommen. In der Vergangenheit haben herkömmliche Aufschlagmaschinen nur die Aktion des «Aufschlags» ausgeführt, aber keinen geschlossenen Kreislauf des «Unterrichts» realisiert. Ein guter Trainer muss drei Fähigkeiten gleichzeitig besitzen: mit der Hand präzise Ballbahnen zuspielen, mit dem Auge die Position und Bewegung des Schülers beobachten und mit dem Gehirn Probleme beurteilen und Echtzeit-Feedback geben.
Pongbot zerlegt diese Fähigkeiten in eine integrierte Architektur von «Hand-Auge-Gehirn».
Die «Hand» entspricht dem Aufschlag- und Ballversorgungssystem. Die stabile und kontrollierbare Aufschlagfähigkeit ist die physische Grundlage für die Realisierung intelligenter Anleitung. Aufbauend auf dieser Ausführungseinheit kann Pongbot kontinuierlich eine große Anzahl von Ballbahnproben und Nutzer-Trainingsverhaltensdaten sammeln, dann schrittweise die Fähigkeiten von «Auge» und «Gehirn» hinzufügen und kontinuierlich iterieren.
Das «Auge» ist ein Hochgeschwindigkeits-Visuelles-Wahrnehmungsmodul, das Echtzeitdaten aus Übungsszenarien wie Schwinghaltung, Ballschlaggeschwindigkeit und Aufschlagpunkt erfasst.
Das «Gehirn» ist das große Sportmodell, das von Pongbot vorgeschlagen wurde. Es analysiert und beurteilt die erfassten mehrdimensionalen Informationen und gibt professionelle Anweisungen wie Bewegungskorrektur und Optimierung des Trainingsplans aus.
Die integrierte Architektur «Hand-Auge-Gehirn» von Pongbot (Quelle des Bildes / Unternehmen)
«Die Nutzer müssen nicht wahrnehmen, wie groß das Modell dahinter ist, sie müssen nur spüren: Es versteht mich und weiß, wie es mir beim nächsten Üben helfen kann», sagte Zhang Haibo zu Hard-Kr. «Das große Sportmodell, von dem wir sprechen, ist nicht einfach ein allgemeines Modell, das an eine Aufschlagmaschine angeschlossen wird. Es ist ein Modell mit integrierten Fähigkeiten von «Wahrnehmung – Entscheidung – Ausführung». Aufbauend auf den allgemeinen multimodalen Fähigkeiten kombiniert es Roboter, um das große Modell aus der virtuellen Welt in die physische Welt zu holen und wirklich am physischen Training teilzunehmen.»
Die Kernfähigkeit dieses Systems besteht darin, die natürliche sprachliche Ausdrucksweise des Nutzers in einen ausführbaren Trainingsplan umzuwandeln. Wenn der Nutzer den Wunsch äußert, «die Stabilität der Rückhand zu verbessern», muss das System Vorschläge in Kombination mit der tatsächlichen Leistung geben und dann schrittweise in spezifische Trainingsarrangements umwandeln, z. B. welche Bälle aufgeschlagen werden, welcher Rhythmus verwendet wird, welche Bewegungsprobleme des Nutzers beachtet werden und welche Trainingsintensität angewendet wird.
Auf technischer Ebene wählt Pongbot eine kollaborative Architektur von Endgerät und Cloud. Die Endseite übernimmt die Wahrnehmung mit niedriger Latenz und leichte Urteile, um die Reaktionsgeschwindigkeit des Echtzeit-Feedbacks zu gewährleisten. Die Cloud-Seite kombiniert multimodale Informationen, Ballbahndaten und Trainerwissen, um komplexere Analysen durchzuführen. Die validierten Fähigkeiten werden dann durch Trainings-, Destillations- und andere Methoden auf die Endgeräte übertragen.
«Die langfristige Richtung ist, von «Bewegung verstehen» zu «am Training teilnehmen» zu gelangen», sagte Zhang Haibo. Das bedeutet, dass das Modell nicht nur analysieren muss, ob die Bewegung richtig oder falsch ist, sondern auch die Trainingslogik verstehen muss: Wann der Schwierigkeitsgrad erhöht werden soll, wann die Grundlagen gefestigt werden sollen und welche Ballbahnkombinationen bestimmte technische Mängel gezielt beheben können. Es muss auch die kontinuierliche Trainingsleistung kombinieren, kontinuierliche Trainingspläne planen und mit den Aufschlaggeräten zusammenarbeiten, um gezielte Übungen zu arrangieren.
Vom stabilen Ausgang der «Hand» über die Echtzeiterfassung des «Auge» bis zur sofortigen Entscheidung des «Gehirn» sorgt die Zusammenarbeit der drei Module dafür, dass das Produkt von Pongbot nicht mehr nur eine einfache Aufschlagmaschine ist, sondern ein AI Coach mit einem vollständigen geschlossenen Kreislauf von Wahrnehmung – Entscheidung – Ausführung.
«Wir wollen professionelle Trainer nicht ersetzen, sondern professionelle Anleitung auf mehr alltägliche Trainingsszenarien ausweiten, sodass die Nutzer beim alleinigen Üben von Bällen eine Richtung und Feedback haben», sagte Zhang Haibo.
Derzeit hat die Pongbot-Plattform 1 Million Gruppen von Tischtennis-Ballbahnen und mehr als 200.000 Gruppen von Tennis-Ballbahnen angesammelt. Aura ist mit einem abnehmbaren 120fps-Dualkamera-Visuelles-Modul Spotter ausgestattet und verfügt über 10Tops an Endseiten-Rechenleistung. Nach der Markteinführung von Aura können jedes Jahr mehr als 5 Millionen Stunden gültiger hochwertiger sportlicher Interaktionsdaten erfasst werden.
«Wir verfügen über die wertvollsten genau markierten Daten im Sportbereich, nämlich geschlossene Kreislaufdaten mit kausalen Ketten – Probleme erkennen, Anleitung geben, Korrekturen durchführen, Wirkung überprüfen. Diese Daten können in öffentlichen Internet-Datensätzen niemals erhalten werden», wies Zhang Haibo darauf hin. «Die Anhäufung der Datenmenge ist nur der erste Schritt. Das wirklich Wertvolle ist es, «die gesehenen Probleme, die gegebenen Anweisungen und die nachfolgenden Veränderungen» miteinander zu verbinden.»
Zhang Haibo sagte zu Hard-Kr, dass diese Art von Daten der KI helfen kann, Menschen genauer zu verstehen und auch die Lerngrundlage für zukünftige Sportroboter zu bieten. Sie bildet eine Barriere, die Konkurrenten nicht kurzfristig kopieren können: Der vollständige Zyklus von «Erfassung – Markierung – Training – Überprüfung – Iteration» überlagert die Verbindung zwischen Sportszenarien, Geräteausführung, professioneller Beurteilung und Effektfeedback, um kausale Zusammenhänge zwischen mehrdimensionalen Daten zu bilden.
Aura All-in-One-KI-Trainer-Roboter (Quelle des Bildes / Unternehmen)
Der Kernwert von KI-Sporthardware liegt nicht darin, die Aufschlagmaschine komplexer zu gestalten, sondern darin, das sportliche Training von der Abhängigkeit von knappen professionellen Trainerressourcen zu intelligenten Diensten zu führen, die standardisiert und in großem Maßstab kopiert werden können.
Gegenwärtig ist der Bereich des KI-Sporttrainings in ein entscheidendes Zeitfenster für die kommerzielle Umsetzung eingetreten. Die neuesten Daten von Research and Markets zeigen, dass der globale Markt für KI-Privattrainer von 1,572 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 2,025 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 wachsen wird, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 28,9%. Durch die gezielte Lösung der inhärenten Schmerzpunkte wie unzureichendes Angebot an professionellen Trainern, begrenzte Trainingsszenarien und geringe Effizienz des selbstständigen Trainings befinden sich die Hardwaregeräte, die derzeit KI nutzen, um personalisiertes Trainingsfeedback zu realisieren, noch in einer schnellen Wachstumsphase und werden voraussichtlich im Jahr 2028 den Wendepunkt der großflächigen Umsetzung erreichen.
«In der Vergangenheit lag die Durchdringungsrate verschiedener Aufschlagmaschinen bei professionellen Nutzern und Sportbegeisterten unter 10%. Aber jetzt hat die Integration von Digitalisierung und KI-Technologie zusammen mit der ausgereiften Lieferkettenkapazität Chinas den Wachstumsraum vollständig geöffnet», sagte Zhang Haibo.
Pongbot nutzt die integrierte Architektur «Hand-Auge-Gehirn» als Grundlage, um das große Sportmodell von «Bewegung verstehen» zu «am Training teilnehmen» zu führen. Der AI Coach realisiert den geschlossenen Kreislauf von der Bewegungserkennung zur Generierung von Trainingsplänen und baut dann algorithmische Barrieren durch kontinuierlich angesammelte multimodale Daten auf. Von professionellem Wettkampf bis zum Breitensport, von einer einzelnen Kategorie zu einer Multi-Sport-Plattform versucht Pongbot, den vollständigen geschlossenen Kreislauf von Technologie über Produkt bis hin zur Kommerzialisierung zu validieren.
Gemäß dem Plan wird Pongbot das selbst entwickelte große Sportmodell als Kernbasis nutzen, um die Bewegungsanalyse und das Interaktionserlebnis des AI Coach kontinuierlich zu verbessern, horizontal auf Projekte wie Pickleball, Padel, Badminton und Baseball auszuweiten, die Entwicklung des Produkts von einem einzelnen intelligenten Trainingsgerät zu einem vollständigeren intelligenten Sportsystem vorantreiben und schrittweise eine globale KI-Sporttechnologieplattform aufbauen, die mehrere Sportarten abdeckt und Software und Hardware koordiniert. Gleichzeitig wird der Aufbau und die Umsetzung der globalen Marktkanäle weiter beschleunigt.