36氪首发 | 前华尔街投资人下场造“手”,以“自研视触觉+软硬闭环”破解行业数据难题
星海娱苑讯,就相关话题整理如下。
图源/厂商
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硬氪获悉,机器人灵巧操作方案提供商拾玥科技(LumiBot)不久前达成数千万元天使轮融资。本轮由常州智融长优股权投资合伙厂商(有限合伙)领投,另外两家国有投资平台旗下基金跟投。资金将主要用于团队扩张、产物迭代与小批量产线搭建,以及灵巧操作数据采集与模型研发。
拾玥科技成立于2025年初,专注于为工业制造、精密装配等高精度场景提供灵巧操作破解方案。现阶段,公司已推出Lumi-Dex系列高自由度灵巧手、Lumi-Tac指型视触觉传感器、Lumi-Mind灵巧操作模型及Lumi-Mod电机模组四大产物线。
团队领域,创始人吴聿文曾以投资人身份主导投资过AI智能视觉、咖啡机器人等多个项目。科技负责人宋开友师承熊有伦院士、尹周平院士,曾任蚂蚁集团高级算法专家,主导了百灵多模态大模型的多版模型训练;算法负责人陈逸凡来自百度自动驾驶团队主导并落地国内首个纯视觉高阶智驾方案;产物负责人钟乔恒曾创办灵巧手公司并实现量产。
在具身智能浪潮中,灵巧手被视为机器人达成精细化操作的“最后一厘米”。创始人吴聿文判断,灵巧手是机器人绕不开的瓶颈,也是价值链路极大的赛道。
拾玥科技的核心差异化之一,在于自研的Lumi-Tac指型视触觉传感器。与传统阵列式触觉传感器不同,该方案凭借微型相机捕捉凝胶表面形变,建模解耦出力、纹理、滑移等多模态信息,具备10μm级空间分辨率与0.02N力控精度。
Lumi-Tac视触觉传感器(图源/厂商)
吴聿文向硬氪表示:“视触觉被学术界觉得是灵巧手感知的日后方向,其对操作成功率的增强显著优于其他类型的触觉传感器,在物理智能行业上限极高,是日后高端灵巧手的标配。我们是一家率先自己做灵巧手公司并拥有自有视触觉方案的团队。”
在硬件端,公司自研的Lumi-Mod微型电机模组在紧凑体积内实现高扭矩输出。就灵巧手长时间工作发热突出的行业通病,拾玥科技推出了全球首款带主动散热的微型关节模组,可使温度减少超50℃,空载连续使用寿命增强至 5000 小时以上,率先打通了灵巧手支持工业 24 小时连续平稳作业的工程壁垒。
吴聿文透露,主动散热的难点在于灵巧手内部空间极其有限,公司凭借改变电机构型,把原来放线束和电机的空间腾出来做风道,才实现了这一突破。
在自由度布局上,公司使用差异化策略。11自由度灵巧手主攻批量市场,已小批量量产,上个月启动销售,预期全年营收2000万至3000万元,出货100至200套。
Lumi-Dex-11S灵巧手(图源/厂商)
23主动自由度旗舰产物则面向高端场景,细分为两条科技路线:一款搭载空心杯电机模组,近来推出;另一款搭载全球首创的主动散热方案,预期今年10月披露。
现阶段,拾玥科技选择工业场景与人形机器人主机厂双线并行。公司已与头部工业客户启动百万级别订单,探索灵巧手与工业机械臂在喷涂等场景的协同应用,另外与中国联通、思源电气等客户的合作也在加快中。
以下为硬氪与拾玥科技创始人吴聿文的对话节选(经编辑):
硬氪:从投资人转型创业,认知有哪些变化?怎么看灵巧手赛道?
吴聿文:最大的转变是对“时间”和“细节”的理解。投资看走向,创业要精细到现金流和良率。
灵巧手做出样机不代表能卖,我们11自由度样机出来后花了近半年迭代,才把低自由度推向量产。赛道判断上,以前觉得自由度最关键,现在看工业场景下“耐用”比“灵巧”更优先,工厂最关心“能连续跑几个小时不坏”。
另外以前觉得是人形机器人带动灵巧手,实际跑下来,工业机械臂装灵巧手的需求更确定、付费意愿更强,工业场景才是当前最扎实的基本盘。
硬氪:公司主推23个主动自由度同时小批量出货11个自由度产物,出于什么考虑?
吴聿文:核心是科技壁垒与市场需求分层匹配。11自由度成本可控,适合搬运、分拣等场景,快速跑量、验证供应链。23主动自由度趋近人手物理上限,每增加一个自由度,集成控制、散热难度指数级上升。
我们凭借自研电机模组把手指间隙压到1.5mm以内,在不改变外形尺寸的前提下做主动散热,全球首创。两条线搭配:11自由度量产出货,23主动自由度做科技壁垒。
硬氪:数据被觉得是灵巧手落地的关键瓶颈,你们具体怎么破解?
吴聿文:高自由度灵巧手搭配触觉感知的公开数据几乎空白。我们三条路并行:采购开源仿真数据做预训练;自研视触觉数据手套做遥操作采集;Ego视频直采让工人在工厂直接操作,凭借运动重定向映射到灵巧手,低成本大面积铺开。模型侧自研VTLA架构,“大小脑”分层,原子技能库覆盖抓握、旋转、对位等基础技能,可直接调用。
“采集→训练→部署→回流”闭环是我们跟纯硬件公司的最大差异。卖硬件只是入口,连续提供操作智能才是长期价值。
投资方观点:
常州智融长优股权投资合伙厂商(有限合伙):投资具身智能,我们看重的是团队破解行业底层痛点的能力。现在行业不缺硬件,也不缺算法,缺的是高质量的数据资产。而缺乏好用的遥操设备,又是导致数据难采集、质量低的症结所在。拾玥科技最吸引我们的是其‘软硬一体’的全局观。他们从源头的遥操设备切入,不仅补齐了行业数据采集的短板,更实现了‘极致硬件+高质量数据+前沿模型’的全栈自研闭环。这种闭环能力让拾玥具备了极高的稀缺性,也让我们看到了具身智能真正走向场景落地的可行路径。
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