在美国陪孩子踢足球，我找到一个年营收千万的商机

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在美国陪孩子踢足球，我找到一个年营收千万的商机 | 对话创始人

白鲸出海

2024-04-17

导读：在亚马逊做研发的“技术男”父亲，做了一个AI摄影硬件品牌。

2020 年初从亚马逊离职的谈科峰博士一定不会想到，他陪儿子踢足球发现的品牌机会，真的做了三年，而第二代产品开众筹的第一天，就筹到了近八十万人民币（11 万美金）。

出品 | 白鲸出海编辑部

作者 | 张凯然

编辑 | 殷观晓

“具体数字不便透露，但年营收在千万级别。”谈科峰告诉我们。

XbotGo 上线 1 天众筹金额就达

11.3 万美金｜图片来源：受访者

谈博士的产品名叫 XbotGo，是一款专注于体育比赛摄影的 AI 智能追踪产品，整个产品分三部分“云台”“App”，以及后期的“云剪辑”功能。用户把手机卡在这个设备上，通过 XbotGo App 蓝牙连接来控制云台转动，而“云台”再带动手机进行转动，实现跟踪拍摄。

乍听起来，产品设计相对简单，而且大疆和 Insta360 等智能硬件厂商也都有主打跟踪拍摄功能的产品，XbotGo 似乎没有什么特别。但与谈博士进行了一番对话之后，我们了解到了产品定位上的一些差异，以及这种定位背后 XbotGo 锚定的庞大用户群及市场。

我们可能无法想象，

美国一半青少年定期参加专业比赛

2019 年，一个周日的下午，加州硅谷阳光明媚，谈博士坐在看台上拿着手机，眼睛紧紧地盯着在场上飞奔的儿子，他努力将手机镜头对准场上，同时还要缩放画面，希望能捕捉儿子进球的精彩画面并记录下来。

“我本身就是一个摄影爱好者，拍了一会都感觉自己跟不上攻防切换了，真的很累，在我旁边一样想记录孩子精彩镜头的家长，放弃得比我更早。”谈博士回想当时的情景。

50-60% 的青少年会定期参加由协会组织的专业比赛，例如学校间的联赛，而不是出于娱乐目的，这是谈博士分享给我们的数据。以谈博士的儿子为例，一周训练 2 次，每次 1 个小时，周末还有一场比赛，前前后后要花 2 个多小时，上场比赛的时间也能达到 30-40 分钟。

作为一个父亲、又是一个摄影爱好者，陪踢的谈博士想记录下孩子的成长瞬间，而这种拍摄 Vlog 记录生活的文化，在美国非常普及，影视剧里高频出现。

“当时我去找能够拍摄体育比赛的产品，发现虽然大疆已经在做智能跟踪了，但仍很初级，只能在一两个目标的情况下进行跟踪拍摄，而且拍摄设备与目标的距离只有十几米。”谈博士分享道，而市面上虽然也有专业体育拍摄产品可以提供追踪功能，但是设备成本加上每年上千美元的年费，是普通人无法承受的。

谈博士在创业前是 Amazon 前沿硬科技实验室 Lab126 的技术负责人，该实验室最知名的产品是 Kindle 电子阅读器，上图是 Lab126 位于美国加州的总部。｜图片来源：维基百科

作为 Amazon Lab126 技术负责人的谈博士当时正在做一些类似“手势控制”的项目，有“AI 视觉识别”方面的技术储备。所以，他就开始用自己手中的技术尝试做一款适应体育比赛拍摄场景的自动跟踪拍摄产品。

“在当时的构想中，这款产品需要能在 40-50 米的距离进行跟踪拍摄，画面中有十几名球员的情况下，设备也能追踪高速移动的球或特定球员。而且设备还不能太贵，需要能和专业设备打出价格差，也不能太复杂、适合家长们使用，这是当时从来没有人做过的。”谈博士回忆道。

虽然从 0 到 1 做一款产品，但谈博士本身作为用户且身边的人都有同类需求，他认为这样的产品做出来，在美国肯定有庞大的市场。按他自己的话说：“我自己就是用户，而且和用户一起混了好几年，所以我非常理解用户。”带着这样的自信，谈博士从 Amazon 离职，开始创业。

走务实路线的产品迭代

对于单枪匹马，资金不足，又面对着之前没有人做过的一款产品，谈博士直言，整个创业过程最难的地方就是不知道这样做可不可行，又该走什么样的技术路径。

XbotGo 第一代产品介绍｜图片来源：受访者

XbotGo 的第一代产品类似于云台，以“云台+手机”的形式实现对多人体育比赛的远距离跟踪拍摄。

“智能手机发展到现在，摄像头的效果和芯片的算力其实都比较强了，对我们来说，它是一个很理想的承担拍摄功能和运行算法的平台。配合一个开放的硬件系统（云台），通过编程将两者连在一起。”在谈博士看来，这样做的好处是，利用人手一个的智能手机的性能，搭配已经成熟的 OEM 云台，团队可以把精力集中在算法上保障使用体验，同时还能压低售价，和专业设备打出价格差（XboxGo 一代产品当时售价为 229 美金）。“现在回头看，‘通用云台+手机’这个架构是产品的一个亮点。”谈博士表示。

XbotGo 二代产品｜图片来源：受访者

2024 年初，XbotGo 推出了第二代产品，在设计上他们仍然保持了“手机+智能追踪硬件”的组合，但是 OEM 云台被一个自研硬件代替。

与第一代产品把拍摄和目标识别追踪都交给手机的设计不同，XbotGo 在新硬件中加入了一个 120 度广角镜头，这个镜头的主要任务不是拍摄素材，而是辅助 AI 分析。谈博士解释道：“由于手机视频拍摄的视野范围比较狭窄，只有 60 度左右，遇到足球开大脚、篮球长传这种追踪目标快速移动，第一代产品会出现丢失目标的情况，而新加入的摄像头就可以将这些信息及时地传达到手机端，做到辅助追踪的作用。”

除了镜头之外，硬件还添加了一个 AI 芯片，来降低手机芯片的运算量，谈博士说：“在实际使用中，手机要承担录制视频、运行追踪算法的任务，有的时候用户还会开直播，如果还要进行 AI 分析的话，手机运算压力会非常大。”

而在第二代产品中，有一半左右原本在手机端运行的算法会转移到 AI 芯片中，能耗降下来之后，可以支持 4K 画质的视频拍摄，也能兼容更低端的设备，并且大大减轻手机发热和续航的问题，例如之前有用户抱怨第一代 XbotGo 能使用 3-4 小时，但手机只能工作 2 小时，第二代产品在这样改良后，时间分别能提升到 8 和 5 个小时，这其实变相扩大了用户基数。而且由于硬件依然不承担图像采集的任务，所以对镜头和芯片的要求也不会太高，整体产品仍能维持一个有竞争力的价格。

这种谨慎考虑成本、产品竞争力、同时基于用户反馈迭代产品的思路，体现了谈博士作为创始人谨慎的一面，这在当下企业要靠自身活下来的大环境里，显得难能可贵，也源于创业初期曾经历的艰难。

做一代产品时，由于产品不成熟且硬件端几乎没有创新，加上这条冷门赛道，XbotGo 的融资并不顺利，公司现金流出现了问题。最后靠金融机构的授信渡过了危机并最终走上正轨。谈博士表示，由于手头不宽裕，公司在决策时必须更加小心，回报率低的事情就少做，而且如果这个动作有失败的风险，就需要更加谨慎。

而当第二代产品在硬件层面做了创新后，谈博士选择众筹推广产品和回笼部分资金。

“其实众筹可以作为一个低成本验证市场需求的方法，如果在产品还没定型的情况下，进行众筹，可以参考众筹的结果判断产品设计是否为用户所接受。我们因为有一代产品的基础，所以我们是在产品基本定型之后才众筹的，主要目的是推广和回笼部分资金。”

而对于众筹产品的选择，谈博士则说：“最重要的是创新，我们的第一款产品使用的是 OEM 云台，而差异主要在软件端，其实就不太适合众筹。而这次的第二代产品，由于是自己设计硬件并有一定创新，所以才选择众筹的模式，结果还不错。

虽然公司现金流并不充裕，但谈博士对于融资的态度一直是开放、但谨慎，目前 XbotGo 尚未进行大规模融资。他表示：“虽然公司发展肯定是需要资金的，但一下子进来太多的钱可能不是一件好事。公司如果对于花钱没有一定的规划，就算融来了钱，也很难获得符合预期的快速增长。”

如果公司可以靠自身造血能力实现 5 倍 GMV 的增长，其实也没有必要一定追求 10 倍以上的增长，真正获得用户和市场的认可才是最关键的。

海外销售占 70%，但体育无国界

虽然慢了一些，但重视用户需求的产品迭代思路，让 XbotGo 的销售数据一直在稳步增长，如前文所述，谈博士告诉我们，GMV 在翻倍增长，具体数据不便披露，但年营收在千万级别。

XbotGo 的第一代产品于 2022 年 1 月正式推出，2022 上半年在国内卖出了 100-200 台。下半年上架亚马逊后，XbotGo 在美国市场第一个月的销售额就达到了几十万人民币，远超过了国内。基于这样的销售表现，XbotGo 最终确定了国内外都做，但以国外为主的格局，目前 XbotGo 海外销售额占了 70% 左右。

XbotGo预期用户画像｜图片来源：受访者

关于市场的选择，谈博士分享道，虽然国内外的用户画像的共性，都是 30-50 岁的男性，热爱体育运动，收入普遍较高。但国内外用户差异则是：“国内的用户买这款产品主要是用来拍自己，而国外用户大多是是父母/教练买来拍孩子比赛的。”

造成这样的差异的最重要原因其实是文化上的，无论从体育的普及程度，还是人们对体育的重视程度来看，中国都远低于美国，不仅参与体育运动的人数没那么多，家长也并不太重视孩子体育方面的培养。从产品设计也能看出，目前 XbotGo 是基于海外用户的需求设计的。

“但中国市场的用户变化也非常快，体育也越来越受年轻人欢迎，从长远来看，其实中国市场的潜在用户群体也很大。虽然国内用户可能更偏好羽毛球/乒乓球等个人运动，也会要求产品可能更“傻瓜”一些，比如对一键生成精彩镜头等功能可能需求更高。其实公司已经尝试拓展，诸如智能剪辑、数据分析、云存储等功能，以满足不同用户的需求，未来很有可能基于这些功能进行订阅付费。

大家都说 AI 落地比较难，有非常多细分的场景，但是体育其实是一个非常全球化的市场，全球对体育的热爱是共通的、体育规则也是一致的。这非常方便进行 AI 技术落地，并不需要针对各市场的偏好进行大规模的改变。