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賓大00后團(tuán)隊(duì)創(chuàng)業(yè)做高爾夫AI Agent硬件,獲錦秋基金數(shù)千萬(wàn)天使輪投資|硬氪首發(fā)

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作者|黃楠

編輯|袁斯來

硬氪獲悉,運(yùn)動(dòng)AI Agent智能硬件品牌PathFinder Ltd.(以下簡(jiǎn)稱“PathFinder”)近日完成數(shù)千萬(wàn)元天使輪融資,本輪由錦秋基金獨(dú)家投資,資金將主要用于產(chǎn)品研發(fā)迭代、生產(chǎn)交付落地及早期渠道鋪設(shè),為后續(xù)眾籌上線做好全面籌備。

PathFinder成立于2024年,聚焦運(yùn)動(dòng)領(lǐng)域AI Agent及智能終端的研發(fā),以高爾夫場(chǎng)景為切口,為用戶提供適配專業(yè)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景的智能裝備與解決方案。

創(chuàng)始人陳弈及其核心團(tuán)隊(duì)均來自賓夕法尼亞大學(xué)GRASP Lab,具備機(jī)器人感知、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、視覺理解等領(lǐng)域的技術(shù)科研背景;同時(shí),這支00后團(tuán)隊(duì)中,多位成員都擁有10至15年以上專業(yè)訓(xùn)練經(jīng)歷,覆蓋網(wǎng)球、高爾夫、馬術(shù)等項(xiàng)目,積累了豐富的運(yùn)動(dòng)領(lǐng)域KnowHow。

“我們不是因?yàn)橄雱?chuàng)業(yè)才創(chuàng)業(yè),而是在看到技術(shù)與真實(shí)世界之間的巨大落差后,發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)必須被填補(bǔ)的機(jī)會(huì)?!盤athFinder創(chuàng)始人兼CEO陳弈告訴硬氪。

這一判斷背后,是整個(gè)運(yùn)動(dòng)科技賽道的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)型。近年來,運(yùn)動(dòng)硬件市場(chǎng)歷經(jīng)“熱錢涌入”的急速升溫,但大量產(chǎn)品仍停留在硬件堆料和感知增強(qiáng)階段,用更便宜的傳感器、更快的電機(jī)復(fù)制傳統(tǒng)體驗(yàn),或提供更精準(zhǔn)的測(cè)速、更清晰的視頻、更細(xì)致的數(shù)據(jù)拆解。真正在“感知-理解-決策”閉環(huán)上做系統(tǒng)性重構(gòu)的團(tuán)隊(duì),依然稀缺。

陳弈表示,其核心問題并不在于技術(shù)不夠,而是系統(tǒng)不成立。“感知本身不是壁壘,真正的壁壘是如何把感知變成理解,再把理解變成長(zhǎng)期可復(fù)用的決策系統(tǒng)。”

這也意味著,運(yùn)動(dòng)科技的競(jìng)爭(zhēng)正從“單點(diǎn)精度”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)智能”,誰(shuí)能構(gòu)建完整的閉環(huán),誰(shuí)才有可能定義下一代產(chǎn)品形態(tài)。

在賓大GRASP Lab,陳弈和團(tuán)隊(duì)接觸著全球最前沿的機(jī)器人技術(shù),而面對(duì)日常的高爾夫訓(xùn)練,他們看到另一個(gè)現(xiàn)實(shí):運(yùn)動(dòng)世界幾乎沒有被AI重構(gòu)過。訓(xùn)練仍依賴經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng),決策依賴教練個(gè)體判斷,反饋是主觀的、延遲的。

這種“實(shí)驗(yàn)室能力”與“真實(shí)場(chǎng)景”之間的斷層,成為PathFinder創(chuàng)立的原點(diǎn),團(tuán)隊(duì)也在此基礎(chǔ)上自主研發(fā)出首款高爾夫AI Agent智能硬件。


PathFinder首款高爾夫AI Agent智能硬件(圖源/企業(yè))

陳弈告訴硬氪,高爾夫用戶本身就是高凈值人群,付費(fèi)意愿明確,技術(shù)提升需求強(qiáng)烈。從市場(chǎng)結(jié)構(gòu)來看,美國(guó)高爾夫已發(fā)展為國(guó)民級(jí)運(yùn)動(dòng),總參與人口高達(dá)4720萬(wàn),公開18洞球場(chǎng)數(shù)量超過麥當(dāng)勞門店;中國(guó)則處于快速增長(zhǎng)期,呈現(xiàn)出“高客單、強(qiáng)圈層”的特征。更重要的是,高爾夫決策結(jié)構(gòu)清晰,人的動(dòng)作是變量、球桿是唯一外部變量,這一特性使其非常適合海量AI數(shù)據(jù)建模。

但與之形成反差的是,當(dāng)前高爾夫科技市場(chǎng)并非一個(gè)完整的系統(tǒng),而是三類功能割裂的工具:球包車解決體力問題,Launch Monitor(揮桿監(jiān)視器)類設(shè)備解決數(shù)據(jù)測(cè)量問題,GPS手表、App等輕量工具提供基礎(chǔ)信息。它們的共同點(diǎn)在于只是“工具”,缺乏真正的理解與決策能力。

“用戶有消費(fèi)能力、有提升意愿,但教練數(shù)量不足、價(jià)格高昂且靈活性低;除此之外,現(xiàn)有產(chǎn)品往往無法回答‘下一步該怎么練’這個(gè)核心問題?!标愞恼f。

這種功能缺失是一個(gè)長(zhǎng)期被忽視的技術(shù)斷層。傳統(tǒng)高爾夫科技的核心技術(shù)路徑分為兩類,一類是室內(nèi)模擬器,使用高速攝像頭,價(jià)格在15萬(wàn)至30萬(wàn)人民幣;另一類是Trackman為代表的毫米波雷達(dá)方案,價(jià)格同樣在15萬(wàn)人民幣以上。前者依賴仿真環(huán)境、后者需達(dá)到極高的雷達(dá)精度,它們多服務(wù)于B端客戶或職業(yè)級(jí)用戶,以至于消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)長(zhǎng)期處在空白狀態(tài)。

為此,PathFinder選了另一條路徑,純視覺方案。通過RGB攝像頭,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)全球首個(gè)基于光學(xué)攝像頭的完整高爾夫球軌跡重建,將成本降至傳統(tǒng)方案的千分之一。同時(shí),團(tuán)隊(duì)在傳感器選型、鏡頭參數(shù)、圖像處理上針對(duì)高爾夫場(chǎng)景還做了大量定制化優(yōu)化,既保證精度、也能實(shí)現(xiàn)整體效率與成本的平衡。


PathFinder首款產(chǎn)品圖(圖源/企業(yè))

與通用計(jì)算機(jī)視覺不同,運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中的視覺理解,本質(zhì)上是一個(gè)高度結(jié)構(gòu)化的問題。

例如在高爾夫中,球的飛行軌跡不僅取決于初速度,還與旋轉(zhuǎn)、風(fēng)場(chǎng)、落點(diǎn)地形等因素強(qiáng)耦合;而揮桿動(dòng)作的變化,往往是由身體限制、習(xí)慣路徑和策略選擇共同決定。

“這不是一個(gè)單純的視覺問題,而是一個(gè)融合了物理建模、運(yùn)動(dòng)學(xué)理解和行為建模的系統(tǒng)工程?!标愞谋硎?。

正因如此,PathFinder在算法設(shè)計(jì)中引入了大量運(yùn)動(dòng)先驗(yàn),而非單純依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),這也是其在純視覺路徑下仍能保證精度與穩(wěn)定性的關(guān)鍵。

具體到產(chǎn)品功能上,PathFinder將高爾夫AI Agent的智能化能力分為三層。首先是記錄;全面且準(zhǔn)確地記錄高爾夫的全方位信息,包括球軌跡、球桿數(shù)據(jù)、身體數(shù)據(jù)等,記錄用戶的個(gè)人偏好與習(xí)慣。

第二是分析;通過純視覺的擊球檢測(cè)、軌跡追蹤、動(dòng)作分析,形成對(duì)用戶能力的深度理解。

最后是Agent;Agent提供理解決策能力,令其在訓(xùn)練過程中成為真正有上下文、有判斷、有陪伴感的AI智能教練入口。


PathFinder高爾夫AI Agent(圖源/企業(yè))

在PathFinder看來,Agent不是簡(jiǎn)單的對(duì)話接口,而是一個(gè)具備長(zhǎng)期記憶與策略能力的系統(tǒng)。

“真正的AI教練,不是告訴你這一桿哪里錯(cuò)了,而是能理解你過去1000桿的變化軌跡,并判斷下一階段最該解決的問題?!标愞母嬖V硬氪,其核心不在于生成,而在于持續(xù)建模一個(gè)人——這種長(zhǎng)期建模能力,正是區(qū)分工具與系統(tǒng)的關(guān)鍵分界線。

不同于常見的動(dòng)作比對(duì),即把用戶動(dòng)作與職業(yè)球員做對(duì)比、給出相似度評(píng)分,PathFinder認(rèn)為,有效的AI教練必須基于結(jié)果導(dǎo)向。

陳弈表示,“球的結(jié)果是好的還是壞的,這才是絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)。動(dòng)作本身沒有基準(zhǔn),因?yàn)槊總€(gè)人的骨骼、肌肉、身體受限情況都不同。”基于這一邏輯,PathFinder的Agent通過用戶連續(xù)數(shù)據(jù)積累,可以識(shí)別問題模式、定位問題所在,為不同用戶給出針對(duì)性訓(xùn)練建議。

硬氪了解到,PathFinder現(xiàn)已獲得行業(yè)內(nèi)部數(shù)千臺(tái)訂單,用戶來自球隊(duì)、教練體系、球場(chǎng)、俱樂部及官方賽事聯(lián)盟等;首款產(chǎn)品計(jì)劃于2026年中旬正式在Kickstarter上線。


面向不同用戶的多場(chǎng)景應(yīng)用(圖源/企業(yè))

對(duì)于PathFinder而言,這些訂單的意義不僅限于商業(yè)化進(jìn)程,更在于驗(yàn)證“感知-理解-決策”這一能力是否能夠在真實(shí)場(chǎng)景中真正跑通。一旦這一能力得到證明,它的想象力就遠(yuǎn)不止于高爾夫。

“我們真正想做的,是運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中的下一代Agent智能終端,借助AI和機(jī)器人的技術(shù)重構(gòu)整個(gè)體育生態(tài)?!标愞恼f。

從技術(shù)能力來看,動(dòng)作理解、Context建模、AI決策這套系統(tǒng),具備跨運(yùn)動(dòng)遷移的潛力,除了高爾夫外,網(wǎng)球、棒球、臺(tái)球等運(yùn)動(dòng),本質(zhì)上都是類似結(jié)構(gòu):有動(dòng)作、有環(huán)境、有決策。PathFinder認(rèn)為,未來,運(yùn)動(dòng)將不再是一次次離散的單點(diǎn)體驗(yàn),而是一個(gè)持續(xù)演化的有記憶、有決策、有成長(zhǎng)的智能系統(tǒng)。

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