作者｜黃楠

編輯｜袁斯來

如果你想找龐伯特創(chuàng)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(wǎng)球場剛建成不久，他就拎著自家的發(fā)球機器人，從零開始學球。見到張海波時，他告訴硬氪，經(jīng)過半年訓練，現(xiàn)在已經(jīng)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(fā)球機器人。

張海波很早就精通乒乓球，他是國內(nèi)最早一批將強化學習用于乒乓球?qū)Υ虻墓こ處?。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(zhàn)”的具身機械臂方案。這套系統(tǒng)成本高達20多萬元，曾為國家隊提供數(shù)據(jù)分析，甚至能與專業(yè)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(chǎn)品。

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

他發(fā)現(xiàn)，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(fā)球設備多還停留在機械吐球階段：無節(jié)奏、無旋轉(zhuǎn)、無指導，幾乎談不上訓練價值。

長期被技術(shù)忽略的用戶痛點和巨大的行業(yè)空白，讓張海波下定決心走出實驗室。2019年，張海波創(chuàng)立龐伯特，希望以智能發(fā)球機器人為載體，為用戶提供隨時可用、專業(yè)穩(wěn)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(wǎng)球發(fā)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(shù)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(chuàng)投、藍馳創(chuàng)投、錦秋基金、華創(chuàng)資本等機構(gòu)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(jù)國際網(wǎng)球聯(lián)合會（ITF）2024年11月數(shù)據(jù)，全球網(wǎng)球參與人數(shù)達到1.06億。其中，美國網(wǎng)球活躍用戶與教練配比高達800：1，專業(yè)教練供給嚴重不足；在中國，網(wǎng)球正快速成為都市白領與中產(chǎn)家庭的主流運動，但動輒數(shù)百元一小時的私教課，把絕大多數(shù)初學者擋在門外。而龐伯特希望用AI技術(shù)，給出一種解法。

以下是硬氪與龐伯特創(chuàng)始人兼CEO張海波的對談實錄，內(nèi)容經(jīng)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?qū)Υ驒C器人，它和目前常見的發(fā)球機器人或使用人形機器人打球不同，采用機械臂結(jié)構(gòu)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(tǒng)。

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(zhuǎn)，因此我們做了很多關(guān)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(shù)據(jù)分析。

但我們當時追求的不是產(chǎn)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(yè)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(yè)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(chǎn)品的渴求，每次交流時他們都非常興奮。這讓我萌生了創(chuàng)業(yè)的想法，不再做20多萬的高價設備——這類產(chǎn)品很前沿、但用戶面有限，只能解決極少數(shù)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(chǎn)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(chǎn)品定位的界定？龐伯特出于哪些考量最終鎖定了產(chǎn)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(guī)則、可開展專業(yè)賽事的運動，比如足球、籃球、網(wǎng)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(zhàn)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(yè)化產(chǎn)品角度，界限是分明的。龐伯特做的是Sports，以及部分與Sports相關(guān)的Recreation娛樂化呈現(xiàn)，跟Fitness、Outdoor類運動目前沒關(guān)系。

龐伯特PACE系列智能網(wǎng)球發(fā)球機器人（圖源/企業(yè)）

硬氪：從產(chǎn)品形態(tài)上來看，傳統(tǒng)發(fā)球機出現(xiàn)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(tài)——純玩、訓練、比賽/對戰(zhàn)。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(chǎn)品時要選側(cè)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(zhàn)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(fā)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(xù)觀察、給出實時指導。而這些需求，目前幾乎沒有產(chǎn)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(nèi)外運動人群的訓練習慣存在明顯差異。在海外，大多數(shù)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(yè)教練指導，訓練意識普遍更強。而國內(nèi)用戶往往先從興趣玩樂切入，再逐步轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性訓練。

這也決定了我們初代產(chǎn)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(fā)球機器人價格段覆蓋1000–5000美元區(qū)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(gòu)

硬氪：從乒乓球到網(wǎng)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(shù)據(jù)和技術(shù)積累，能迅速推出產(chǎn)品幫公司起步。

龐伯特智能乒乓球發(fā)球機器人（圖源/企業(yè)）

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(qū)，棒球偏向美國、日本等單一區(qū)域市場，網(wǎng)球具備高度全球化屬性。后續(xù)我們也會圍繞全球化賽道陸續(xù)單點突破，包括面向美國的匹克球、歐洲的板式網(wǎng)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(wǎng)球、匹克球、板式網(wǎng)球、羽毛球等均可歸為隔網(wǎng)類運動。這類項目底層邏輯高度相通，場地環(huán)境相對固定，上網(wǎng)、退臺、進攻、防守的技戰(zhàn)術(shù)框架基本一致，界內(nèi)界外判定、正反手動作與攻防轉(zhuǎn)換時機等規(guī)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(zhuǎn)維度、轉(zhuǎn)速差異大，回合節(jié)奏極快，攻防轉(zhuǎn)換發(fā)生在數(shù)百毫秒中。

相比之下，網(wǎng)球的旋轉(zhuǎn)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(fā)球控制、視覺感知與AI模型等技術(shù)難題后，再切入網(wǎng)球等其他隔網(wǎng)運動時，是能迅速形成降維打擊的。

硬氪：具體到產(chǎn)品端，AI能力如何體現(xiàn)？

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(fā)球與供球系統(tǒng)，能夠精準復刻專業(yè)教練的出球線路與旋轉(zhuǎn)；“眼”是視覺感知系統(tǒng)，負責實時捕捉運動場景與動作數(shù)據(jù)；“腦”則依托大模型實現(xiàn)自然語言交互，對用戶擊球動作、戰(zhàn)術(shù)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(yè)人員的教學行為，并增加了設備同步的優(yōu)勢；同時，我們也會防止出現(xiàn)冗余的創(chuàng)新設計分散用戶注意力。當用戶認為，使用龐伯特的產(chǎn)品能獲得與數(shù)百元一節(jié)的私教課程相近的體驗時，這款產(chǎn)品就是成功的。

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

張海波：我們積淀最深厚的還是“手”，也就是發(fā)球與供球系統(tǒng)。

多球訓練是網(wǎng)球、乒乓球、羽毛球等隔網(wǎng)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(guān)鍵的作用其實是不糾結(jié)于單次失誤，默認動作有效，持續(xù)穩(wěn)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(zhì)，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(jié)奏。

龐伯特PACE系列智能網(wǎng)球發(fā)球機器人（圖源/企業(yè)）

我們的發(fā)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(jié)奏穩(wěn)定出球，不追球、不打亂節(jié)奏，幫助用戶高效完成成千上萬次標準化重復練習。

“手”的發(fā)球能力是一切智能指導的基礎。沒有穩(wěn)定、精準、可重復的供球能力，后續(xù)的視覺感知與智能分析也就無從談起。只有把球喂對、喂穩(wěn)，用戶才能進入有效訓練狀態(tài)，視覺系統(tǒng)捕捉到有意義的動作數(shù)據(jù)，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(chǎn)品，積累球路數(shù)據(jù)和用戶訓練行為，再逐步加入“眼”和“腦”的能力并持續(xù)迭代。

硬氪：從一項運動拓展到另一項運動時，產(chǎn)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(guān)重要。不同運動挑戰(zhàn)的是人的不同極限：網(wǎng)球側(cè)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(xié)調(diào)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(wǎng)球發(fā)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(tài)：因為網(wǎng)球場的跑動范圍達幾百平方米，教練喂球時，需要根據(jù)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(guān)鍵差異點，也是產(chǎn)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(zhì)還是對場景的理解和定義。

硬氪：硬件方面的壁壘體現(xiàn)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(wǎng)球發(fā)球機器人采用了定制電機與自研驅(qū)動方案，能做到60轉(zhuǎn)的上下旋，高度還原職業(yè)選手級別的旋轉(zhuǎn)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(chǎn)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(shù)是抽象的，很難直觀感受到差異。

龐伯特PACE系列智能網(wǎng)球發(fā)球機器人（圖源/企業(yè)）

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(chǎn)品對不同用戶都能真正有效？

張海波：用戶其實只關(guān)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(jīng)積累了100萬組球路，網(wǎng)球也有超過20萬組。數(shù)據(jù)量大了，我們就能讓發(fā)球機器人發(fā)出的球像真人在發(fā)球。具體來說，這種“真人感”體現(xiàn)在它發(fā)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(wěn)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(xiàn)了很多新形態(tài)的發(fā)球機器人，比如移動底盤、網(wǎng)兜接球、全自主跑動等，跟龐伯特有哪些區(qū)別？

張海波：行業(yè)里出現(xiàn)一些結(jié)構(gòu)新穎的產(chǎn)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(chǎn)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(shù)據(jù)也能印證這一點，不少同類產(chǎn)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(chǎn)品矩陣中，我們每開拓一個新的運動品類，首款產(chǎn)品都會堅持從專業(yè)訓練場景切入，優(yōu)先服務職業(yè)選手與資深愛好者，以穩(wěn)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(yè)的一個鮮明特點是，不存在一款產(chǎn)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(chǎn)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(yè)可靠。就像今天選購網(wǎng)球球拍時，用戶更傾向費德勒簽名款，因為它代表著權(quán)威。這與是否擁有簽名無關(guān)，而是專業(yè)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(chǎn)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(chǎn)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(wǎng)球發(fā)球機器人也是同樣的路徑。我們對每一款產(chǎn)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(nèi)，都能獲得適配且專業(yè)的體驗。

愿意選擇10萬元設備的職業(yè)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(guān)注旋轉(zhuǎn)、速度與數(shù)據(jù)分析能力，希望借助設備持續(xù)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(fā)展速度，跟你創(chuàng)業(yè)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(fā)球機在專業(yè)用戶與運動愛好者中的滲透率不足10%，因為傳統(tǒng)產(chǎn)品體驗不好，技術(shù)陳舊、功能單一，幾十年沒更新過。但到了現(xiàn)在，數(shù)字化、AI技術(shù)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(chuàng)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(chuàng)業(yè)的人很少，它為什么不能成為科技密度最高的產(chǎn)業(yè)之一？我覺得這個趨勢正在發(fā)生，最近兩年明顯多了起來。

一個產(chǎn)業(yè)的科技密度，本質(zhì)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(shù)研發(fā)的力量催生新方案、提供好產(chǎn)品給用戶，形成正向閉環(huán)。

有越來越多的企業(yè)在進入這個行業(yè)，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。