《寻找白龙马》AI投融资风向标 | 洞悉资本脉搏的一周回顾13

《商道创投网》2026年5月25日从［白龙智创］微信公众号获悉：上周国内在人工智能领域发生44起投融资事件，AI 融资主要集中在两大方向，体现技术向产业端渗透的趋势：

在13起有公开金额的事件中：呈现 “大额化、集中化” 特征，5000万以内融资占半壁江山，融资1000万以下未见公开披露。

01｜资本热点事件

高瓴出手了一家AI体育科技公司

AI体育科技公司SportVision近日已完成天使+轮融资，高瓴创投（GL Ventures）领投。本轮资金将重点用于核心技术研发、产品量产落地及市场的拓展推广。其新款AI网球训练相机产品计划发售中。

SportVision隶属于深圳思博威视体育科技有限公司‌，长期专注运动算法研发与硬件产品应用、构建AI智能教练体系，此前已获得李泽湘教授旗下清水湾基金的天使轮投资。

这家公司为什么能获得高瓴创投的青睐呢。

首先在于公司精准切入了运动科技从“记录工具”向“AI运动Copilot”升级的趋势。过去几年，发球机、运动相机、智能手表等硬件各自停留在陪练、记录、监测的单点功能上，数据相互独立、无法贯通。而Copilot则可以像教练一样理解状态、识别动作、纠正习惯——这正是SportVision试图填补的核心体验鸿沟。

其次，公司在数据资产上已形成先发优势。SportVision真正的护城河并非硬件本身，而是通过已部署的场馆网络中持续沉淀的稀缺运动数据。从世界冠军到入门爱好者，每一场球、每一次挥拍都在被系统记录、拆解、分析，这种数据积累具备先发优势和网络效应。其首款羽毛球产品“好球哇”落地了全国数十家头部羽毛球馆，并服务了全运会残特奥会、粤港澳大湾区羽毛球比赛等多场关键赛事。场馆设备每天运行十几个小时，能够持续积累海量非结构化运动数据，成为下一代AI教练产品的技术底座。此外，从羽毛球场景切入、再向网球等拍类运动品类横向复制扩张的策略，也为后续产品和市场拓展提供了一条清晰的路径。

还有就是行业增长逻辑的确定性。 全球AI体育市场规模正经历高速增长，从2025年的30.8亿美元预计在2026年达到39.9亿美元，复合年增长率高达29.4%。资本也在加速涌入这一赛道，行业正处于基础设施搭建完成后向AI应用层加速渗透的关键窗口期，头部资本此时入场，时间窗口较为有利。

不过潜在风险同样值得关注。 拍类运动用户基数相对有限，产品品类结构集中，这可能是公司后续从B端场馆向C端个人用户渗透时需要跨越的门槛。此外，新款AI网球训练相机即将发售，产品量产能力和市场接受度仍待实际验证。总体来看，SportVision凭借清晰的差异化定位和扎实的落地进展，在“AI运动Copilot”的叙事中具备较强的先发优势和投资价值，后续关键在于能否将数据壁垒转化为可持续的商业化能力。

前华为、字节高管联手创业，贝塔无限已完成近亿元种子轮融资

近日，具身智能初创公司贝塔无限（Beta Infinity）宣布完成种子+ 轮融资。本轮由世纪华通参与的盛趣泰和基金与和利资本联合领投，毅达资本、南山战新投等机构跟投。这是该公司成立后完成的第二轮融资，累计融资金额达数亿元，资金将主要用于核心技术研发及产品试制等。

贝塔无限正式成立于2025年12月，由原华为AI研究所所长、大模型工程团队负责人刘武龙博士与前字节搜索/网盟商业化算法和工程总监陶帅联合创立，于2026年3月正式启动运营，公司目标是面向消费级市场，打造具备"千人千面"和"可自主演进"能力的高情商机器人解决方案，致力于解决当前具身智能领域缺乏个性化、自主做事能力差等行业痛点。

半年内就能拿到两轮融资，资本的高度聚集看中了这家公司哪些方面呢。

首先在于公司精准切入的赛道方向。与多数聚焦工业场景或学术研究的具身智能公司不同，贝塔无限从创立之初便锚定了更具想象力的消费级通用具身智能市场，瞄准家庭个人陪伴和服务的万亿级新兴终端蓝海。当前行业正处于从POC验证向规模化量产跃迁的关键拐点，资本的密集进入印证了这一判断。

其次，创始团队的复合背景在业内极为稀缺。创始人刘武龙曾在华为主持从0到1孵化智能驾驶业务，同时从0到1打造了昇腾万卡集群训推系统，是业界少数兼具智能驾驶和大模型系统工程两大领域完整量产经验的专家。联合创始人陶帅在字节带领百人AI团队，从0到1打造出年收入数百亿的"千人千面"C端推荐系统，在个性化技术和复杂系统架构上积淀深厚。这种"智驾全栈量产+百亿级C端AI系统"的双引擎配置，构成了贝塔无限在消费级具身智能领域最核心的差异化竞争优势。

第三，公司自研的BetaMatrix四维一体架构在技术路径上构建了清晰的差异化壁垒，以BetaBrain（大脑）、BetaData（数据）、BetaAgenticOS（操作系统）、BetaDesign（设计）形成"智商（自主演进）+情商（千人千面）"的双维智能体系。其自研的全时空多模态记忆与任务规划统一大脑架构BetaBrain，典型长程复杂任务平均完成度已提升20%，产品具备"懂对话、有记忆、自演进、长执行"的核心特质，推动具身智能从"被动响应"走向"主动理解"。

不过消费级具身智能机器人从技术原型到大众市场量产之间仍有大量工程难题需要跨越。产品先锋体验版计划年内亮相，量产能力和市场接受度仍待实际验证。此外，消费级机器人对成本控制的要求极高，如何在保证智能水平的同时将硬件成本压缩到普通家庭可接受的价格区间，是贝塔无限需要面对的核心挑战。

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