在中國，高爾夫曾經(jīng)不是代表一種運動，而是高端圈層社交的工具，是一個讓普通人望而卻步的存在。有數(shù)據(jù)表明2024年全國高爾夫核心打球人口僅72萬，相對于怎樣把球打好，國內(nèi)的受眾更關心的問題是和誰一起打。

而在美國，高爾夫則是與籃球、橄欖球并列的國民級運動。總參與人口高達4720萬，場上打球人口2810萬，人均年消費2250美元，公開的18洞球場數(shù)量更是超過全國麥當勞的門店數(shù)。也因此，高爾夫在美國的定位更還原了其運動的基礎屬性，受眾也更關注技巧的提升和打球的體驗。

另一方面，隨著AI技術革命的全面普及，全球AI+體育領域市場規(guī)模在2025年突破100億美元，且未來十年的復合增長率預計超過21%。同時，2025年全球AI+體育領域公開披露的融資總額高達2.48億美元，覆蓋包括博彩預測、數(shù)據(jù)監(jiān)測、訓練教學、粉絲運營和賽事運營等多個領域。AI的技術浪潮已經(jīng)涌進了幾乎所有體育項目的訓練和比賽場景。

在這樣的背景下，幾個中國的年輕人虎視眈眈地盯上了美國的AI+高爾夫市場。

1999年出生的陳弈（Steve），是一個罕見的集“技術極客”+“運動員”標簽的創(chuàng)業(yè)者。在賓夕法尼亞大學GRASP Lab攻讀機器人碩士的他，同時也是一位超15年球齡的網(wǎng)球運動員、馬術教練，在美高網(wǎng)球體育聯(lián)盟擔任主力，也是省級冊網(wǎng)球運動員。而在高爾夫領域，他更是拿到過89桿的最佳成績。

2024年8月，他聯(lián)合兩位賓大機器人專業(yè)的同學林子軒（Jack Lin）和徐凱涵（Kaihan Xu）一同啟動了AI GolfCaddie Robot項目（巡領科技），而這兩位聯(lián)合創(chuàng)始人身上同樣兼具“技術極客”+“運動員”的標簽，都有超20+的高爾夫球齡。甚至Steve的整個團隊中95%以上的成員都打高爾夫，他們之前的身份包括職業(yè)球員、高爾夫博主、美國球場二代等。這仿佛是一支為了“AI+高爾夫賽道”而生的戰(zhàn)隊。

(從左至右：徐凱涵、陳弈、林子軒)

從2024年底開發(fā)Golf Embodied Intelligence System（高爾夫具身大腦），再到2025年，通過視覺感知、動作理解和環(huán)境Context建模來實現(xiàn)具備理解場景，數(shù)據(jù)分析和訓練陪伴功能的BirdieCoach（后改名BirdieSense，簡稱BS）。陳弈和他的團隊，將自己的具身智能能力疊加運動體系化認知，融合成為覆蓋整個高爾夫場景的Agent終端。

“今天的體育，本質上還是一個非常“?驅動”的體系，依賴教練、依賴經(jīng)驗、依賴反復試錯。但我們看到的是一個完全不同的未來：人+ AI Agent的協(xié)同系統(tǒng)。”陳弈對創(chuàng)投家表示，“如果從更長期來看，我們的目標不只是做?個高爾夫產(chǎn)品，甚至也不只是做?個體育公司。我們真正想做的是利用AI和機器?的技術去重構整個體育市場，定義運動場景中的下一代Agent智能終端。”。目前，巡領科技已獲得錦秋基金千萬元級別的天使投資。

以下為與陳弈的對話全文，略有刪減：

創(chuàng)投家：您和兩位聯(lián)創(chuàng)的履歷里都有很強的“機器人”+“運動”標簽，是什么契機讓你們有了創(chuàng)業(yè)做AI+高爾夫的想法？

陳弈：我的創(chuàng)業(yè)決定有一個“血液里的東西被放?、被點燃”的過程。

我從小是在一個有創(chuàng)業(yè)氛圍的家庭環(huán)境里長大的，對“做自己的事情”這件事是有天然認同感。

同時，我們每個?都是“童子功”出身的運動員。在高爾夫、網(wǎng)球、馬術、足球這些運動上，基本都有10到15年以上的專業(yè)訓練經(jīng)歷。所以我們對運動的理解，不只是愛好，而是長期訓練體系里的參與者。

再加上GRASP Lab本身就是一個創(chuàng)業(yè)氛圍非常濃厚的地方，很多學?和同學已經(jīng)做出了非常棒的創(chuàng)業(yè)項目，學院的整個環(huán)境不是“只做科研”，而是“科研 + 創(chuàng)業(yè)并行”。在這樣的環(huán)境里，我們開始第?次系統(tǒng)性地接觸創(chuàng)業(yè)這件事。

但真正讓我們“下定決心”的，其實是一個認知上的沖擊：在GRASP，我們做的研究是最前沿的機器?能力：感知、運動規(guī)劃、視覺理解、實時決策。但與此同時，我們在日常運動（高爾夫、網(wǎng)球）中卻發(fā)現(xiàn)：真實運動世界，幾乎沒有被AI重構過。訓練還是經(jīng)驗驅動，決策依賴人，反饋是延遲的。這和我們在實驗室看到的能力之間，有一個非常明顯的“斷層”。

創(chuàng)投家：你們的產(chǎn)品是如何從具身大腦進化到Agent智能終端呢？

陳弈：我們一開始探索的是具身機器人方向，但在推進過程中，我們逐漸意識到一個問題：硬件形態(tài)可以有很多種，但“智能決策的?腦”才是核心。

所以我們做了一個非常關鍵的決定，把“具身”的?腦抽離出來，先做成一個To C的產(chǎn)品。這也就是現(xiàn)在這個產(chǎn)品BirdieSense的起點。

創(chuàng)投家：能具體說說為什么真實的運動世界需要被AI重構嗎？

陳弈：體育項目的傳統(tǒng)學習方式，嚴重依賴稀缺且昂貴的教練，缺乏實時反饋，導致訓練與實戰(zhàn)的嚴重割裂。

?現(xiàn)有技術方案無論軟件還是硬件，本質都停留在只能記錄，不能理解，更不能決策的狀態(tài)。軟件如18Birdie、GolfFix完全沒有真實Context，純套模板對比；硬件如Trackman，雖然一臺價格就高達數(shù)萬美金，年銷量更是高達數(shù)億美金，但功能上只有記錄數(shù)據(jù)，無法結合場景Context提出任何訓練建議，沒有任何AI Native能力。

基于我們的技術背景（AI +機器?+視覺），我們有一個判斷：運動不是優(yōu)化問題，而是可以被AI重新定義的行業(yè)。當把視覺感知、多模態(tài)理解和Agent決策三者結合后，可以形成“感知→理解→決策”的閉環(huán)系統(tǒng)，全方位提升運動的訓練效率。

創(chuàng)投家：那為什么切入口是高爾夫？而不是你更擅長的網(wǎng)球？或者其他運動？

陳弈：我們做過選擇，比如網(wǎng)球和高爾夫的對比，最終選擇高爾夫，是因為三個原因：

市場更大、付費能力更強；

技術提升難度最高，對反饋需求最強；

決策結構清晰，非常適合AI建模。

同時我和另兩位聯(lián)合創(chuàng)始人都有多年海外生活/訓練的經(jīng)歷，對美國的高爾夫市場有著深刻的理解，對海外用戶的需求也有著更為直接的體感。

還有一個技術層面的關鍵判斷是：虛擬世界數(shù)據(jù)趨于飽和，而真實世界的多模態(tài)數(shù)據(jù)才剛剛開始。高爾夫，本質上就是一個典型的物理世界決策場景。

創(chuàng)投家：高爾夫機器人目前的市場滲透率是怎樣的？

陳弈：如果嚴格定義“高爾夫機器?”，其實目前整體還在一個非常早期的階段。

現(xiàn)在市場上更多是電動球包車、遙控trolley這一類“半自動產(chǎn)品”。但真正具備“感知+理解+決策能力”的機器人，基本還沒有。整個行業(yè)不是一個系統(tǒng)，而是三類割裂的?具：

第一類是球包車，最接近機器人，但本質解決的是體?問題；

第二類是數(shù)據(jù)設備，比如 launch monitor、Trackman，解決的是把數(shù)據(jù)測出來；

第三類是輕量工具，比如 GPS ?表、App、影像記錄，提供基礎信息和記錄。

但它們有一個共同點：都是工具，沒有真正的“理解和決策能力”。所以我們覺得真正的高爾夫機器人市場不是“低滲透”，而是剛剛開始被定義。

創(chuàng)投家：咱們的目標用戶畫像是怎樣的？觸達渠道有哪些？

陳弈：用戶其實也很一致：有消費能力、想提升，但卡在瓶頸的中級玩家。這個群體僅在美國本土就有數(shù)千萬人。

渠道上，這個行業(yè)還是很典型的強線下（球場、pro shop、教練體系）+ 電商體系補充。

創(chuàng)投家：BirdieSense的主要功能有哪些？

陳弈：首先是記錄：BS可以全面且準確的記錄?爾夫的全方面信息，包括球的軌跡，球桿的信息，身體的數(shù)據(jù)等。同時，還能記錄用戶的個人偏好和習慣，提供更定制化的服務

第二是分析：我們自研的分析管線有效打通數(shù)據(jù)到解決方案的鏈路，以極高的性價比和極高的專業(yè)性為業(yè)余球員提供靈活的，自然的，有效的指導。不僅實時分析當下的擊球，也根據(jù)長期積累的用戶數(shù)據(jù)提供適合個人的訓練指導、陪伴以及比賽時的戰(zhàn)術安排。

第三是分享：BS將記錄的練習經(jīng)歷和下場的精彩瞬間整理并匯總，提供用戶超出預期的驚喜和成就感。同時，各類游戲化設計和社區(qū)維護讓用戶更好地體驗高爾夫的樂趣。

創(chuàng)投家：BS的核心技術壁壘是什么？

陳弈：我們開發(fā)了一套純視覺的高爾夫智能分析系統(tǒng)，通過場景理解算法將任何條件下的高爾夫視頻轉化為語義化數(shù)據(jù)，并精準捕捉擊球瞬間；同時，BS基于光學攝像頭與機器學習，以千分之一的成本替代傳統(tǒng)雷達，全球首創(chuàng)實現(xiàn)完整球軌跡的重建；另外，結合單/雙視角視頻與軌跡信息，BS可以提供追根溯源的動作分析，精確到上桿頂點桿頭開合角度等現(xiàn)存方案無法觸及的細節(jié)；在此之上構建了完善的高爾夫Agent架構，集成大量工具為用戶提供最自然有效的教學指導；配備基于空氣動力學的軌跡模擬算法，形成從感知、分析到交互的完整技術閉環(huán)。

創(chuàng)投家：硬件的供應鏈是如何搭建的？

陳弈：整機制造交由成熟的消費電子頭部廠商代工，對方具備完整的量產(chǎn)經(jīng)驗與供應鏈體系。我們在此基礎上深度介入——從產(chǎn)品結構到系統(tǒng)集成，再到關鍵環(huán)節(jié)，都做了大量定制化設計，確保產(chǎn)品既能穩(wěn)定量產(chǎn)，又貼合場景化需求。

配件體系同樣基于頭部供應鏈資源搭建。整體策略是借力成熟供應鏈的規(guī)?；芰?，同時在核心環(huán)節(jié)保留深度定制的空間。

創(chuàng)投家：Agent在整套體系中的定位是什么？

陳弈：我們對Agent的理解，不是做一個“套了聊天框的產(chǎn)品”，而是讓它成為訓練過程中真正有上下文、有判斷、有陪伴感的智能教練入口。

核心體驗圍繞四點展開：

一是基于用戶數(shù)據(jù)說話——不泛泛而談技術理論，而是圍繞用戶自身的訓練數(shù)據(jù)給出反饋，結合單次 session、近期變化、常見問題、球桿差異等維度作答；

二是具備主動引導能力——像人類教練一樣有自主性，會在合適時機主動提醒"今天最值得回看的是什么""這次最大問題是什么""下次該練什么"，而非被動等待用戶提問；

三是個性化表達——針對不同用戶適配不同反饋風格，有人需要直截了當，有人適合鼓勵式表達，有人關注數(shù)據(jù)邏輯，有人更在意立刻能練什么；

四是全流程嵌入——不是App里孤立的tab，而是貫穿訓練前（目標設定）、訓練中（即時狀態(tài)理解）、訓練后（復盤與下次重點規(guī)劃），并長期幫助用戶建立成長感和堅持動力。為此，我們?yōu)?Agent 配備了豐富的工具能力，支撐計劃建設、數(shù)據(jù)分析與講解等全流程需求。

創(chuàng)投家：目前咱們的產(chǎn)品開發(fā)計劃是怎樣的？

陳弈：我們于2024年Q3啟動AI Golf Caddie Robot項目，同年Q4開發(fā)高爾夫具身大腦系統(tǒng)，2025年Q1完成BirdieCoach原型機驗證核心技術可行性；隨后進入橫跨Q2至Q4初的研發(fā)優(yōu)化期，持續(xù)迭代AI揮桿分析、球軌跡追蹤與邊緣計算能力，于2025年Q4完成工程驗證；同季度末轉入量產(chǎn)準備，BirdieSense量產(chǎn)機正式啟動，同步推進工業(yè)設計凍結、模具開發(fā)與供應鏈確認；最終將于2026年Q2登陸Kickstarter開啟眾籌，Q3初獨立站與Amazon渠道上線，同季度內(nèi)實現(xiàn)首批產(chǎn)品交付。

創(chuàng)投家：目前咱們已經(jīng)有一些訂單了，這些訂單的來源是什么？以及未來咱們的渠道策略是怎樣的？

陳弈：對，雖然們現(xiàn)在的產(chǎn)品還沒有正式上線，但已經(jīng)有近2000臺的訂單，總金額100萬+美金。訂單主要來自職業(yè)圈層，不是靠投放換來的，?是來自?業(yè)內(nèi)部。我們團隊95%以上都?期在打?爾夫，不乏職業(yè)球員、博主以及深度從業(yè)者，本?就是這個圈??的?。所以在渠道上有天然的優(yōu)勢：球隊，教練體系，球場和 pro shop，官?賽事和聯(lián)盟資源。

后續(xù)在產(chǎn)品正式上線之后，我們會在這個基礎上進一步放?：海外DTC渠道，球場和pro shop 體系，KOL和內(nèi)容傳播，去加速規(guī)?；?。

創(chuàng)投家：這一輪融資的資金用途？以及未來的融資如何規(guī)劃？

陳弈：這一輪資金我們主要集中在三件事情上：

第一是核?技術和產(chǎn)品研發(fā)，包括AI能?、算法優(yōu)化，以及軟硬件一體化的打磨； 第二是工程驗證和量產(chǎn)準備，把產(chǎn)品從原型推進到可規(guī)模交付； 第三是早期市場驗證和渠道鋪設，包括球場、教練體系以及全球市場的初步布局。

我們對運動科技這個方向其實是非常興奮的，也有一些合作方在和我們深?溝通。但對我們來說，更重要的還是把這件事情真正做好，而不是單純?nèi)ト谫Y。所以下一輪融資，本質上也是圍繞這個出發(fā)點在推進的：在產(chǎn)品進?市場之前，把該準備的都準備好。