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来源:品牌方舟BrandArk
作者:松饼
当 AI 开始进入越来越多生活场景时,运动训练也在发生变化。
近年来,在顶级赛事与明星球员的带动下,网球这项曾经略显小众的运动正逐渐走入大众生活。越来越多城市俱乐部、社区球场开始活跃起来,但对于普通爱好者而言,训练始终存在一个难以回避的问题——陪练。
与跑步、游泳等可以独立完成的运动不同,网球天然是一项对抗性极强的项目。击球节奏、落点判断与跑位反应,都需要在持续对打中形成肌肉记忆。倘若缺少稳定的对手或教练参与,练习很难真正展开。
正是在这一背景下,AI 开始被引入网球训练场景。其本质是通过智能化手段,在球场另一端复刻出一个精准、稳定且永不疲倦的对手。
敏锐洞察到这一市场需求,英汉思动力于 2025 年推出了 Tenniix 智能网球机器人,并迅速在海外市场引发了积极反响。据公开消息,自上线以来,Tenniix 已在全球范围内累计交付 3000 余台,实现数千万人民币销售额。
硬核资本加持
在全球体育科技赛道进入爆发期之际,英汉思动力(Enhanced Robotics)凭借其在机器人底层技术领域的长期积累,吸引了资本市场的持续关注。
2026 年初,英汉思动力宣布已连续完成 A 轮、A1 轮和 A2 轮三轮融资,累计金额超过亿元人民币。领投方分别为红杉中国、襄禾资本和赛纳资本、达晨财智,不同资本参与跟投。
这些资金将主要用于次世代 AI 网球及体育训练机器人产品的研发,并用于加速全球市场拓展。
在此之前,英汉思动力已先后获得“大疆教父”李泽湘、香港科技大学荣休教授高秉强、小米联合创始人黄江吉、科大讯飞联合创始人胡郁等硬核企业家的加持。
品牌方舟了解到,英汉思动力成立于 2018 年,是一家以机器人动力技术为核心的智能运动硬件公司。团队早期专注于动力外骨骼研发,2023 年起将机器人技术应用于体育训练场景,致力于通过算法与硬件的深度融合,提升训练效率并降低专业运动门槛。

图源:TENNIIX
目前,英汉思动力已形成两大核心产品线:面向大众消费者的 Tenniix 智能网球设备和面向专业竞技体育机构的 T-APEX 智能训练系统。
作为其面向大众市场的王牌,Tenniix 的诞生暗藏着对传统网球训练痛点的深度洞察。
长期以来,普通网球训练面临两个问题:一是发球机功能单一,只能重复固定轨迹,难以模拟真实对打;二是高质量陪练资源有限,私教成本高、教练时间紧张,许多爱好者难以进行高效训练。
正是基于这些现实痛点,英汉思动力于 2025 年推出了全球首款基于视觉的 AI 网球机器人 Tenniix。
2025 年 5 月,Tenniix 在 Kickstarter 众筹平台首秀,最终筹得 740 万港元(约 95 万美元),实现口碑与产值的双赢。随后,团队通过独立站迅速铺开全球 DTC 渠道,并在 2026 年 1 月的 CES 展会上再次凭借惊艳的智能化交互体验扩大了国际影响力。
与传统体育训练设备相比,这一增长速度不仅反映出用户对智能陪练设备的真实需求,也从侧面印证了 “AI + 体育训练机器人” 这一细分赛道正在进入快速发展阶段。

图源:TENNIIX
从入门到进阶的全场景覆盖
在产品布局上,Tenniix 目前提供三种版本,分别为 Basic、Pro 和 Ultra,售价约为 799 美元、1099 美元和 1599 美元。
这种分阶定价策略并非简单的功能堆叠,而是通过 AI 视觉深度、移动性能及训练模式的差异化组合,精准覆盖了从初学者到资深进阶玩家的全谱系需求。
从物理形态上看,Tenniix 彻底重塑了人们对网球陪练设备的认知。它将整机重量控制在 18.7 磅(约 8.5 公斤),这种极致的轻量化设计打破了传统设备对空间的束缚,让 “单人拎起、随时进场” 成为可能。
而在小巧的身形之下,是足以支撑高强度练习的扎实性能:超过 100 个网球的仓储空间、长达 4 小时的续航表现,以及支持即换即用的电池设计。
这种外柔内刚的特性,在发球环节体现得尤为明显。最高 75 英里 / 小时的球速与 ±5000 转 / 分钟的旋转控制,让 Tenniix 能够模拟职业级的底线平击与强力上旋。

图源:TENNIIX
如果说这些参数仍然属于传统发球机的能力升级,那么 Tenniix 真正的技术核心,则来自其 AI 视觉系统。
其 Pro 版本及以上型号配备双摄像头视觉模块,并结合超宽带(UWB)定位技术,对球员的位置、移动轨迹和击球动作进行实时识别。系统通过视觉算法持续分析球员表现,并动态调整发球角度、旋转和落点,从而形成类似真实对手的回合节奏。
这种视觉追踪能力使 Tenniix 不再只是按固定程序发球,而是能够根据球员站位主动寻找空当并改变击球策略,训练过程更接近真实比赛中的攻防博弈。
为了让用户更方便地控制设备,Tenniix 还提供多种交互方式。用户可以通过手机应用程序远程调整发球速度、旋转和训练模式,也可以在训练、比赛和自定义模式之间快速切换。
对于希望减少操作干扰的用户,设备还支持语音控制功能,通过语音臂带模块即可实现免提操作。此外,系统还会记录训练数据,并生成相关分析报告,帮助用户了解自身技术表现和训练进度。
总体来看,Tenniix 的产品逻辑并不仅仅是提升发球机性能,而是尝试将 AI 与机器人技术引入网球训练场景,构建一个更加智能化的训练伙伴。而这一思路也反映出智能体育硬件的发展趋势:从单一训练工具逐步转变为能够参与训练过程的智能系统。

图源:TENNIIX
“Al+体育”成为下一个风口
如果将视角从单一产品拉回行业层面,会发现像 Tenniix 这样的智能训练设备并非孤例,而是 AI 技术进入体育训练场景的一个缩影。从实验室的算法模型到绿茵场上的智能终端,体育科技的边界正在被重新定义。
根据 Mordor Intelligence 的最新数据显示,2025 年,体育人工智能市场规模为 76.3 亿美元,预计将从 2026 年的 97.6 亿美元增长至 2031 年的 333.2 亿美元,预测期内复合年增长率为 27.85%。
这种增长的本质,是 AI 技术对传统体育硬件进行的数字化换代。从运动数据分析、训练辅助系统到智能硬件设备,传统体育训练方式发生前所未有的改变,训练过程从经验驱动逐步转向数据驱动。
在网球赛道上,Tenniix 并非孤军作战。同样备受瞩目的 AceMate、Aceii One 等智能设备的出现,标志着网球训练正式告别了死板的喂球机时代。这些设备通过深度视觉学习,将职业球员的球路轨迹与业余爱好者的练习场景无缝对接。
值得注意的是,AI 对运动场景的渗透已经深入到每一个家庭角落。
2025 年 11 月,AI 健身伴侣 BodyPark ATOM 在 Kickstarter 上的爆发便是一个极佳的注脚。在短短 50 天左右,ATOM 凭借其自研的 DeepBody Engine,吸引了全球超过 2500 名支持者的青睐,累计筹得 514 万港元(约 65 万美元),稳居 AI Fitness 类目榜首。
ATOM 的成功逻辑在于其对人体关键点识别精度的极致追求 —— 高达 96% 的 AP 精度,意味着它能在家庭训练场景中,像专业私教一样实时纠正错误姿势,并在关键时刻给出即时提醒。
这种从屏幕指导到动作纠错的跨越,解决了家庭健身长期以来缺乏反馈的核心痛点。随着产品在 2026 年 2 月开启交付,这种 “沉浸式智能伴侣” 模式有望重塑家庭健身的竞争格局。

图源:BodyPark ATOM
与此同时,智能体育设备也开始向更细分的运动场景延伸。
例如在高尔夫领域,G-grip Pro 被称为世界上首款内置传感器的智能高尔夫球杆。它不仅能以毫米级精度追踪挥杆轨迹,更能捕捉到以往难以量化的微妙握杆压力。
仅需 10 次挥杆,系统便可深度解构用户的运动特征,构建出包含节奏、角度与力度分布的“挥杆 DNA 图谱”,并将复杂数据转化为直观的语言反馈,帮助用户发现并调整动作问题。
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纵观当下体育科技的发展轨迹,一个清晰的趋势正在浮现:AI 正逐渐走出数据分析与辅助工具的角色,开始真正进入运动训练的核心环节。
越来越多硬件开始具备感知、分析与反馈能力,使训练过程从依赖经验逐步转向数据驱动与智能决策。与此同时,传感器、计算机视觉和算法模型的成熟,也让这些技术能够以更低成本进入大众运动场景。
可以预见,随着 AI 能力持续提升,体育硬件将不再只是单一设备,而会演变为具备学习能力的智能训练系统。在这一过程中,谁能够将技术真正嵌入运动场景、解决真实训练需求,谁就有机会在这条新兴赛道中占据先机。
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