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      半年融資近2億,他要用AI發球機器人解決全球1億人的訓練難題|硬氪專訪

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      作者|黃楠

      編輯|袁斯來

      如果你想找龐伯特創始人張海波,大概率得去公司附近的各種球場。

      張海波早把自己訓練成了各種球類的高手。

      2025年10月,公司網球場剛建成不久,他就拎著自家的發球機器人,從零開始學球。見到張海波時,他告訴硬氪,經過半年訓練,現在已經打到了NTRP 3.0——相當于普通用戶通常要練一兩年才能達到的進階水平。他沒請私教,也沒有陪練,唯一的老師,就是那臺被自己反復擊打的發球機器人。

      張海波很早就精通乒乓球,他是國內最早一批將強化學習用于乒乓球對打的工程師。早年在上市公司任職期間,他就做出了一套能與人進行“人機對戰”的具身機械臂方案。這套系統成本高達20多萬元,曾為國家隊提供數據分析,甚至能與專業選手抗衡。但張海波很快意識到,能擊敗人類的機器人是一種景觀,不可能成為大眾真正需要的產品。

      比起用炫酷的demo展示技術上限,張海波更愿意鉆進國內外大大小小的球館,觀察那些最挑剔的深度愛好者。

      他發現,運動人群真正缺的不是一個機器人對手,而是缺教練、缺陪練、缺高效的自主訓練方式。而市場上大部分發球設備多還停留在機械吐球階段:無節奏、無旋轉、無指導,幾乎談不上訓練價值。

      長期被技術忽略的用戶痛點和巨大的行業空白,讓張海波下定決心走出實驗室。2019年,張海波創立龐伯特,希望以智能發球機器人為載體,為用戶提供隨時可用、專業穩定的AI Coach(運動助教)。

      這條路徑很快得到了市場的驗證。2024年10月,龐伯特PACE系列智能網球發球機器人上線Kickstarter,眾籌金額超270萬美元。2025年黑五期間,海外單月銷售額突破數千萬元;目前公司全球用戶已超30萬。

      硬氪獨家獲悉,龐伯特日前完成了A輪系列融資、三輪累計近兩億元,神騏資本、明勢創投、藍馳創投、錦秋基金、華創資本等機構集體參投,高鵠資本擔任獨家財務顧問。

      資本的信心源于一條清晰的增長邏輯。根據國際網球聯合會(ITF)2024年11月數據,全球網球參與人數達到1.06億。其中,美國網球活躍用戶與教練配比高達800:1,專業教練供給嚴重不足;在中國,網球正快速成為都市白領與中產家庭的主流運動,但動輒數百元一小時的私教課,把絕大多數初學者擋在門外。而龐伯特希望用AI技術,給出一種解法。

      以下是硬氪與龐伯特創始人兼CEO張海波的對談實錄,內容經編輯:

      訓練場景下的AI Coach

      硬氪:你最早開始做機器人是在十年前。

      張海波:我做的第一代機器人是一款乒乓球對打機器人,它和目前常見的發球機器人或使用人形機器人打球不同,采用機械臂結構進行人機對打,是一個具備自主判斷和決策能力的具身智能系統。

      我們從圖像中獲取信息,輸入到模型里,由它控制機械臂把球打到我們期望的位置。這個過程中,乒乓球會旋轉,因此我們做了很多關于球怎么飛行、怎么預測、怎么攔截的專利,給國家隊也做過不少數據分析。

      但我們當時追求的不是產品化,而是更高、更快、更強,要打贏別人,所以設備成本也很高,單臺要達到20多萬元。

      硬氪:體育運動領域是一個高度依賴行業KnowHow的賽道。

      張海波:那四年里,我們掌握了大量對體育的理解,從初學者到深度愛好者、再到專業運動員的全過程理解,很少有人能看到這個完整的路徑。

      我能感受到那些愛好者對科技產品的渴求,每次交流時他們都非常興奮。這讓我萌生了創業的想法,不再做20多萬的高價設備——這類產品很前沿、但用戶面有限,只能解決極少數人的痛點。我想做一款廣大愛好者買得起用得上的運動科技產品。

      硬氪:市面上各類體育智能硬件存在鮮明的定位差異,我們該如何理解不同運動場景與產品定位的界定?龐伯特出于哪些考量最終鎖定了產品方向?

      張海波:通常來講,我們可以將泛體育劃分為四個方向。一種是Sports,即具備完整競技規則、可開展專業賽事的運動,比如足球、籃球、網球等,這也是龐伯特所瞄準的賽道;第二種叫Recreation,偏向休閑娛樂屬性的活動,例如飛鏢、飛盤、桌球等,在海外,有些乒乓球場景也可以歸屬到這一活動品類中,更多用于聚會消遣;三是Outdoor,追求自我突破的戶外運動,比如登山、劃船等,用戶更注重挑戰身體極限、刷新個人紀錄;第四類是Fitness,即以塑形、體能提升為目標的健身運動。

      這四個品類不能說不相通,但從面向愛好者的專業化產品角度,界限是分明的。龐伯特做的是Sports,以及部分與Sports相關的Recreation娛樂化呈現,跟Fitness、Outdoor類運動目前沒關系。


      龐伯特PACE系列智能網球發球機器人(圖源/企業)

      硬氪:從產品形態上來看,傳統發球機出現了幾十年,但大多仍停留在機械吐球階段,用戶體驗幾乎沒有革新。龐伯特想解決的核心矛盾是什么?

      張海波:運動場景里,用戶只有三種狀態——純玩、訓練、比賽/對戰。三個場景互斥,用戶在球場上只能做其中一件事。這也就決定了我們在做產品時要選側重點。

      龐伯特專注的是訓練場景。用戶真正需要的并不是一個機器對手。對戰本身帶有強烈社交屬性,即便機器能陪打,用戶最終還是會回歸人與人之間的對抗。很多人覺得機器人接球很新鮮,但其底層需求并不是 “陪打”,而是 “可以借助機器來輔助自己練習”。練習,才是核心需求。

      在大眾運動里,找對手很容易,甚至不缺免費的伙伴。但好教練卻很難得:要么找不到、要么風格不合適、時間難約,成本還高。即便用戶每周請一次教練,其余大部分自主訓練時間,不管是顛球、空揮、使用發球機還是對墻練習,大家都希望身邊能有一個 “教練”。他可以不用一直喂球,但能持續觀察、給出實時指導。而這些需求,目前幾乎沒有產品能夠真正滿足。

      硬氪:這些用戶畫像有什么特點?

      張海波:國內外運動人群的訓練習慣存在明顯差異。在海外,大多數運動幾乎不存在“純娛樂”的階段,要么不參與、要么從開始就接受專業教練指導,訓練意識普遍更強。而國內用戶往往先從興趣玩樂切入,再逐步轉向系統性訓練。

      這也決定了我們初代產品是主要服務于資深運動愛好者,即面向掌握特定技巧、提想升運動能力的用戶。這類人群熟悉運動本身,他們渴望在真實比賽里贏更多球,但缺乏明確的訓練目標,需要借助設備輔助練習。

      對這類用戶而言,成本賬很容易算清:線下教練課時費即便偏低也要100美元/小時,進階課程更是高達200至500美元不等。龐伯特的發球機器人價格段覆蓋1000–5000美元區間,無論是作為日常輔助訓練工具,還是替代部分教練功能的AI Coach(運動AI助教),對長期訓練的用戶來說都是很高的性價比。

      「手-眼-腦」一體化架構

      硬氪:從乒乓球到網球、再到匹克球、羽毛球等,龐伯特在運動場景拓展上是如何選擇的?

      張海波:龐伯特定位是一家做多運動的AI機器人公司。運動本身沒有國界,首選乒乓球是因為這項運動我們最熟悉,團隊有充足的運動數據和技術積累,能迅速推出產品幫公司起步。


      龐伯特智能乒乓球發球機器人(圖源/企業)

      在第二項運動選擇時,我們的標準只有一個——必須是全球化運動。相比于羽毛球受眾主要集中在中國及東南亞地區,棒球偏向美國、日本等單一區域市場,網球具備高度全球化屬性。后續我們也會圍繞全球化賽道陸續單點突破,包括面向美國的匹克球、歐洲的板式網球及日本市場的棒球等。

      硬氪:不同運動的動作模式與擊球邏輯有明顯差異,其背后的算法是否具有可遷移性?

      張海波:乒乓球、網球、匹克球、板式網球、羽毛球等均可歸為隔網類運動。這類項目底層邏輯高度相通,場地環境相對固定,上網、退臺、進攻、防守的技戰術框架基本一致,界內界外判定、正反手動作與攻防轉換時機等規則也高度相似。

      但乒乓球是其中最難的場景。它的運動變量復雜,旋轉維度、轉速差異大,回合節奏極快,攻防轉換發生在數百毫秒中。

      相比之下,網球的旋轉變化更少,單回合時長接近2秒,控制難度明顯更低。因此,在我們解決了乒乓球的發球控制、視覺感知與AI模型等技術難題后,再切入網球等其他隔網運動時,是能迅速形成降維打擊的。

      硬氪:具體到產品端,AI能力如何體現?

      張海波:我們將AI Coach拆解為手、眼、腦三個核心能力模塊。“手”對應發球與供球系統,能夠精準復刻專業教練的出球線路與旋轉;“眼”是視覺感知系統,負責實時捕捉運動場景與動作數據;“腦”則依托大模型實現自然語言交互,對用戶擊球動作、戰術思路進行分析與反饋。

      具體到實際場景中,AI Coach主要提供兩大能力,一是對用戶運動能力定級,并制定個性化的訓練計劃;二是提供實時動作指導與語音反饋。

      它的訓練過程對標真實教練的工作流程,喂球、糾錯、喊話、撰寫訓練報告等,復刻專業人員的教學行為,并增加了設備同步的優勢;同時,我們也會防止出現冗余的創新設計分散用戶注意力。當用戶認為,使用龐伯特的產品能獲得與數百元一節的私教課程相近的體驗時,這款產品就是成功的。

      硬氪:“手、眼、腦”三個能力模塊在實際訓練里,現階段哪一個技術成熟度最高?

      張海波:我們積淀最深厚的還是“手”,也就是發球與供球系統。

      多球訓練是網球、乒乓球、羽毛球等隔網運動里最核心的訓練方式。通常我們看到,教練站在固定位置,拿著球筐或球車,給你喂出不同落點的球:左邊一個、右邊一個、往前一個、底線一個。

      在這個過程里,教練真正關鍵的作用其實是不糾結于單次失誤,默認動作有效,持續穩定地送出下一球。

      這個邏輯聽起來可能有點反直覺,很多人會覺得AI Coach就該實時糾錯。但事實上,基礎訓練階段的“忽略錯誤”遠比“糾正錯誤”更重要。訓練的本質,是通過固定球路的大量重復形成肌肉記憶,而不是被隨機擊球打斷節奏。


      龐伯特PACE系列智能網球發球機器人(圖源/企業)

      我們的發球機器人也是按照這個原理設計的,在固定位置按既定線路與節奏穩定出球,不追球、不打亂節奏,幫助用戶高效完成成千上萬次標準化重復練習。

      “手”的發球能力是一切智能指導的基礎。沒有穩定、精準、可重復的供球能力,后續的視覺感知與智能分析也就無從談起。只有把球喂對、喂穩,用戶才能進入有效訓練狀態,視覺系統捕捉到有意義的動作數據,大模型才能基于正確的上下文進行分析和反饋。

      所以我們堅持先做“手”,鋪開產品,積累球路數據和用戶訓練行為,再逐步加入“眼”和“腦”的能力并持續迭代。

      硬氪:從一項運動拓展到另一項運動時,產品定義層面的核心難點是什么?

      張海波:每進入一項新的運動,對運動本身的理解至關重要。不同運動挑戰的是人的不同極限:網球側重折返跑動與力量,乒乓球考驗瞬時反應和手上細微動作,羽毛球則需要高低切換的協調性和跳躍能力。

      核心在于,我們要用AI交付什么?AI Coach的腦子、眼睛、手,分別在這項運動中提供哪些能力。

      以網球發球機器人為例,我們沒有選擇攝像頭,而是自研了傳感器來實時跟蹤用戶的跑動狀態:因為網球場的跑動范圍達幾百平方米,教練喂球時,需要根據用戶的跑動位置來決定下一個球的時機與落點。這正是我們挖掘出的關鍵差異點,也是產品能獲得用戶認可的原因,只是把上一代功能簡單放大搬過來是行不通的。本質還是對場景的理解和定義。

      硬氪:硬件方面的壁壘體現在哪些方面?

      張海波:體育賽道的硬件壁壘其實很高,但用戶的感知度沒有那么強。

      我們的網球發球機器人采用了定制電機與自研驅動方案,能做到60轉的上下旋,高度還原職業選手級別的旋轉強度與真實擊球弧線,實測球速達到130公里/小時。此前市場上部分產品的實際球速約為80公里/小時。但對普通用戶而言,這些參數是抽象的,很難直觀感受到差異。


      龐伯特PACE系列智能網球發球機器人(圖源/企業)

      硬氪:考慮到用戶運動能力的差異,對“有效訓練”“能力提升”的判斷標準也不相同。從哪些維度來判斷,你們的產品對不同用戶都能真正有效?

      張海波:用戶其實只關心一件事——我能不能漲球?漲球就是練習更高效。

      過去,龐伯特的平臺里已經積累了100萬組球路,網球也有超過20萬組。數據量大了,我們就能讓發球機器人發出的球像真人在發球。具體來說,這種“真人感”體現在它發出的球能匹配用戶的當前水平,讓TA接起來舒服,但又不會太舒服。

      在此基礎上,我們的AI Coach會在每次練習后,細致地告訴用戶進步在哪里、哪里需要改進,比如腳再往前一點、重心再高一點。用戶只要跟著練兩三天,就能明顯看到進步,同樣一個球打起來的穩定性會顯著變好,這種感知非常直觀。

      用戶要的就是這種實實在在的提升,而不是一個花哨的概念。最終落腳點很簡單,用了這臺機器,運動能力確實在提升。

      「把蛋糕做大」

      硬氪:這兩年市場上出現了很多新形態的發球機器人,比如移動底盤、網兜接球、全自主跑動等,跟龐伯特有哪些區別?

      張海波:行業里出現一些結構新穎的產品,初期確實足夠吸引眼球。但用戶的新鮮感褪去之后,這類產品終究要回答一個核心問題,它是否真的能幫助用戶提升運動水平?

      如果答案是否定的,就無法獲得長期使用與復購。市場數據也能印證這一點,不少同類產品的個人用戶復購率和活躍度并不高,更多是球館采購作為體驗式項目。

      因此,在多運動產品矩陣中,我們每開拓一個新的運動品類,首款產品都會堅持從專業訓練場景切入,優先服務職業選手與資深愛好者,以穩定可靠的性能、可量化的訓練效果,建立核心人群的認可與信任。

      體育行業的一個鮮明特點是,不存在一款產品能通吃整個市場,它的人群需求是高度分化的。如果第一個產品沒有占領這個心智,很快就會被別人取代。

      不管面向什么市場、用戶是哪個年齡段,運動人群的核心訴求始終是專業可靠。就像今天選購網球球拍時,用戶更傾向費德勒簽名款,因為它代表著權威。這與是否擁有簽名無關,而是專業定位本身,就能為用戶帶來認同感與信任感。

      硬氪:反映到具體產品與價格布局上,你們采取了怎樣的定價策略?

      張海波:以乒乓球為例,我們的產品線是從高端往下延伸的。最早做的是10萬元級設備,先立住標簽;再逐步推出6000多元的中端機型,再到1000多元的大眾款,價格不斷下探。

      網球發球機器人也是同樣的路徑。我們對每一款產品的定位和邊界都定義得十分清晰,讓不同用戶在對應的價位段內,都能獲得適配且專業的體驗。

      愿意選擇10萬元設備的職業選手,看重的是動作還原度與訓練真實性;購買5000元價位的深度愛好者,更關注旋轉、速度與數據分析能力,希望借助設備持續提升水平;而2000元左右的機型,既能滿足初學者練習,也適合家庭休閑與親子陪伴使用。

      硬氪:目前來看,整個AI+體育市場的發展速度,跟你創業初期所設想的一致嗎?

      張海波:我覺得比預期要慢一些,但依舊很開心。過去,各種發球機在專業用戶與運動愛好者中的滲透率不足10%,因為傳統產品體驗不好,技術陳舊、功能單一,幾十年沒更新過。但到了現在,數字化、AI技術的融入,加上中國成熟的供應鏈能力,增量空間被徹底打開。

      硬氪:大量創新公司涌入智能體育硬件賽道,你怎么看待這一波熱潮?

      張海波:以前搞體育創業的人很少,它為什么不能成為科技密度最高的產業之一?我覺得這個趨勢正在發生,最近兩年明顯多了起來。

      一個產業的科技密度,本質上是科技人才的密度,這是很重要的指標。體育應該被更多人重視,尤其是被科技圈重視,這樣才能通過技術研發的力量催生新方案、提供好產品給用戶,形成正向閉環。

      有越來越多的企業在進入這個行業,這是好事。大家一起拱增量、把蛋糕做大,這是我們一直等的第一個milestone。

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