獨家丨字節、大疆背景創業者入局AI運動訓練，APP排名進入多國榜單前列

一位前自動駕駛工程師，把創業方向選在網球場上。

作者丨黃艷冰

編輯丨姚單

雷峰網·鯨犀獨家獲悉，AI體育創業項目“小球圈”已形成商業化與產品矩陣。目前小球圈APP已在全球上線，網球拍進入量產銷售階段，智能球拍、智能球搭子及球場攝像硬件處于原型機階段，整體產品形態仍在迭代中，但已明確以APP作為核心數據入口，并逐步向硬件延展。

“小球圈”（運營主體為北京光躍極樞智能科技有限公司）成立于2025年7月，專注于為網球、羽毛球、乒乓球、匹克球等拍類運動愛好者打造一款AI教練軟件。

據了解，“小球圈”創始人為楊光垚，曾先后在字節跳動、百度、大疆車載（后獨立為卓馭）和蔚來任職，從事自動駕駛相關工作。在卓馭期間，他主要負責視覺感知、系統決策以及軟硬件協同等方向。作為其首個創業項目，早期從產品定義、數據閉環架構、軟件設計到內容運營等均由楊光垚一人獨立完成，硬件端則采用與深圳成熟ODM廠商合作的模式。

過往職業經歷成為其后續創業判斷的基礎。在他看來，自動駕駛和體育訓練本質上是同一類問題：都是基于多模態數據輸入，核心是大模型架構和數據算法飛輪，底層打通即可快速迭代。

小球圈的誕生，來源于一個非常具體的日常場景。楊光垚在長期網球訓練過程中捕捉到一些穩定存在的用戶痛點：訓練視頻拍攝后人工剪輯效率低下，動作缺乏系統復盤，進步無法量化，同時找球友與預約訓練的成本較高。最終，楊光垚萌生了用AI解決這些問題的創業想法。

楊光垚對雷峰網·鯨犀表示，最終鎖定體育AI賽道，主要基于三個原因：一是AI智能依賴數據，體育場景的多模態數據長期未被數據化，一旦被數據化便可衍生多種商業服務；二是體育場景涉及到多模態理解、多模態生成、長期記憶、球員教練場地多方交互，非常適合Agent落地；三是在他看來，這個領域仍由Wilson、Head、Yonex等海外品牌主導，缺少一個真正由技術驅動的國產品牌。

痛點背后，也映射出當前AI進入運動訓練賽道的核心方向：訓練過程的標準化與量化。

傳統模式下，業余訓練高度依賴教練經驗，但結果難以持續記錄與對比。同時，專業教練供給本身也存在結構性不足。以網球為例，中國約1.1萬名網球教練服務約2000萬參與人群，平均約1754個用戶對應1個教練，全球平均水平約為584:1。

面對供需缺口，楊光垚認為，影像能力正在被大廠標準化，但訓練理解層仍然是一片空白。因為運動訓練的核心不只是拍攝，而是把視頻轉化為可分析的數據。用AI降低訓練分析和復盤成本，正是小球圈切入的核心紅利點。

基于這一判斷，小球圈選擇先做軟件，再做硬件。其核心邏輯是優先解決“數據如何產生”，而非與大疆等巨頭進行正面競爭。

在實際使用中，用戶的輸入主要為視頻數據，來源包括手機、運動相機以及場地攝像頭等多種拍攝設備。系統通過“手機端輕量模型 + 云端大模型”的協同推理架構，對視頻進行人物三維重建、時序動作建模與場景理解分析，并自動生成訓練中的精彩片段。同時，系統還會輸出動作反饋與訓練指導建議。

在楊光垚的定義中，網球、羽毛球、乒乓球、匹克球等小球運動的核心需求可以被概括為兩個方向：“變強”和“變美”。前者指向技術提升，后者指向訓練記錄與表達。

這一產品路徑帶來初步增長。小球圈APP已在國內體育類付費榜單中穩居前50名，并在全球多地榜單進入頭部梯隊：澳門第5名，新加坡第60余名，斯洛伐克第40名，塔吉克斯坦位居榜首。目前，產品上線約一年，累計用戶已達數萬級，其中近三分之一來自最近一個月的增長。

目前，小球圈已形成較清晰路徑：以軟件和數據作為入口，通過AI完成訓練行為結構化，再逐步延展到硬件形態。

關于本輪融資進展及后續產品迭代情況，雷峰網(公眾號：雷峰網)·鯨犀將持續關注。更多AI硬件創業者故事，歡迎添加作者微信 frenchfries0016 交流。

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