星忆智能完成数千万元种子轮与种子 + 轮融资，持续搭建第一人称物理 AI 数据基础设施

星忆智能正式完成数千万元种子轮、种子 + 轮两轮连续融资，本轮资金将全部投入第一人称物理 AI 数据基础设施的全链路建设，依托自研软硬件产品解决具身智能行业真实交互数据不足、标注精度不足、多模态信息无法对齐的行业痛点，持续完善从硬件采集、算法处理到数据集交付的完整体系，助力人形机器人、具身大模型快速落地。本次融资引入市场化 VC、产业龙头与国资投资机构，种子轮由顺禧基金领投，种子 + 轮由凌云光产业资本领投，中关村资本、一创投资跟投，多元资本加持进一步加快硬件量产、算法迭代与商业化交付节奏，稳步扩大第一人称多模态交互数据集的产出规模，补齐国内物理 AI 上游数据底座短板。下面从本轮融资基本概况、核心技术体系、第一人称数据基础设施架构、资金投入规划、商业化落地路径、产业价值六个板块展开深度拆解。

一、本轮融资基本概况

（一）两轮融资明细清单

表格

（二）投资方资源优势

1. 产业资本凌云光：带来光学视觉、多视点动捕、工业视觉硬件资源，实现软硬件技术互补，打通采集设备量产渠道。
2. 国资平台中关村资本、一创投资：提供产业政策资源、机器人产业上下游对接渠道，助力对接人形机器人企业、科研院所客户。
3. 市场化基金顺禧基金：提供早期创业管理、商业化落地的投后服务，帮助公司完善产品定价与项目交付机制。

二、星忆智能核心技术体系

（一）两大核心自研产品

1. EgoKit 多模态采集套件 这套硬件是第一人称数据采集的终端载体，集成头戴多目相机、深度传感器、IMU 惯性单元、力触觉传感手套，能够同步采集 RGB 图像、三维深度、手部力反馈、空间姿态等多源信息，实现毫秒级时空对齐，把全部数据统一映射到同一个物理坐标系，解决多设备采集数据不同步的行业难题。设备专门针对真实场景四大痛点优化：手部遮挡、画面畸变、高速动作、极端光照，保障复杂操作场景下数据稳定采集。
2. HBR Engine 智能数据引擎 作为全链路数据处理中枢，引擎包含手部三维姿态解析模块、多模态融合模块、自动化语义标注模块、数据质量审计模块。可以自动完成毫米级手部动作重建，自动过滤抖动、丢帧、动作逻辑异常的无效数据，自动完成手物交互动作的语义标注，把原始采集素材直接加工成可用于具身大模型训练的标准化数据集，大幅降低人工标注成本，提升数据产出效率。

（二）核心技术壁垒

• 高精度手部重建：在手部被物体遮挡的场景下，依然可以实现毫米级三维姿态还原，适配抓取、装配、精细操作等强交互任务。
• 长序列数据处理：支持几十分钟不间断连续动作采集与解析，满足机器人长流程任务训练的数据需求。
• 全链路自动化：从采集、清洗、姿态解算到语义标注，绝大多数环节依靠算法自动完成，减少人工介入，保障数据集规模化量产。

三、第一人称物理 AI 数据基础设施整体架构

整个基础设施分为四层，形成完整闭环：

1. 硬件采集层：以 EgoKit 穿戴式采集套件为核心，搭配场景辅助传感设备，在真实厂房、居家环境、实验室场景采集第一人称（Ego-Centric）人机交互原始数据，覆盖抓取、装配、分拣、操作工具等海量物理任务。
2. 多模态融合层：依托 HBR Engine 完成视觉、触觉、惯性数据的时空校准，统一空间坐标，消除多传感器之间的时间差，保证多源信息一一对应。
3. 智能标注与质检层：自动解析手部轨迹、物体接触关系、动作语义，同时内置质量审计引擎，自动剔除噪声数据，严格把控数据集精度，保证每一条训练数据都具备真实物理操作价值。
4. 数据集交付层：输出标准化第一人称手物交互数据集，同时提供定制化数据采集服务，为具身大模型、人形机器人算法团队提供开箱即用的训练资产。

这套基础设施专门服务物理 AI 赛道，区别于纯文本大模型的数据体系，全部数据来自真实世界人类操作，能够弥补仿真数据与现实场景之间存在的现实鸿沟，解决机器人 “在仿真里学得很好，落地真机就无法完成任务” 的行业痛点。

四、本轮融资资金投入规划

1. 第一部分：软硬件研发投入（占比 55%） 持续迭代 EgoKit 第二代采集硬件，优化传感精度，降低硬件制造成本；升级 HBR Engine 算法，进一步提升遮挡场景下手部姿态识别精度，扩充自动化标注能力，覆盖更多复杂操作任务。
2. 第二部分：数据基础设施建设（占比 30%） 在全国多个真实场景搭建标准化采集站点，持续扩充第一人称手物交互数据集规模，搭建数据存储、调度、管理的云端平台，支撑海量多模态数据长期存储与快速调用。
3. 第三部分：商业化团队建设与客户交付（占比 15%） 扩充售前方案、项目实施、技术交付团队，面向人形机器人企业、具身智能科研团队、高校实验室提供一站式数据采集与数据集定制服务，稳步拓展商业订单。

五、商业化落地路径

1. 短期产品交付：向客户直接售卖标准化 EgoKit 采集硬件，同时输出现成的高精度第一人称手物交互数据集，实现硬件 + 数据产品双营收。
2. 中期项目服务：为头部人形机器人厂商提供定制化场景数据采集服务，根据机器人的作业任务，量身打造专属多模态训练数据集，配套完整的数据处理链路。
3. 长期产业生态：持续对外开放部分开源数据集，联合硬件厂商、大模型团队共建第一人称物理 AI 数据标准，推动行业形成统一的数据生产规范，成为具身智能产业上游稳定的数据基础设施服务商。

六、本次融资带来的产业价值

1. 对星忆智能：依靠资本加持快速完成软硬件迭代，抢先建成国内规模化第一人称物理 AI 数据生产链路，牢牢占据具身智能上游数据赛道先发优势，把技术优势转化为产品与订单优势。
2. 对投资机构：提前布局人形机器人上游 “卖水人” 赛道，抓住物理 AI 爆发期的数据刚需，依托产业资本与技术团队的结合，共同打造标准化数据基础设施项目。
3. 对整个行业：补齐国内第一人称真实交互数据供给短板，大幅降低具身大模型获取高质量真机训练数据的成本，加速人形机器人从仿真走向真实物理场景落地，推动整个物理 AI 产业提速发展。

【相关 FAQ】

问题 1：星忆智能完成数千万元种子轮及种子 + 轮融资，资金主要用来搭建第一人称物理 AI 数据基础设施的哪些环节？

回答 1：星忆智能完成数千万元种子轮及种子 + 轮融资后，资金主要投入三大环节，一是迭代 EgoKit 采集硬件与 HBR Engine 智能数据引擎等核心软硬件；二是搭建多场景采集站点，扩充第一人称交互数据集，完善云端数据管理平台；三是扩充商业化团队，提升定制化数据项目的交付能力，全方位完善第一人称物理 AI 数据基础设施。

问题 2：星忆智能打造第一人称物理 AI 数据基础设施，核心自研产品 EgoKit 与 HBR Engine 分别承担什么作用？

回答 2：EgoKit 多模态采集套件是第一人称物理 AI 数据基础设施的硬件入口，负责同步采集视觉、触觉、惯性等多源原始交互数据；HBR Engine 智能数据引擎是核心处理中枢，完成多模态数据时空对齐、手部姿态解析、自动标注与数据质检，把原始素材加工成可直接用于模型训练的高质量数据集，二者软硬协同构成完整数据生产链路。

问题 3：星忆智能聚焦第一人称物理 AI 数据，相比仿真数据，真实场景采集的数据具备哪些优势？

回答 3：星忆智能采集的第一人称真实交互数据完全来自现实物理场景，能够还原光照变化、物体遮挡、动作误差等真实环境变量，可以弥补仿真数据与现实世界之间的差异，让具身大模型学到符合真实物理规则的操作逻辑，有效解决机器人仿真效果好、真机落地效果差的问题，是物理 AI 模型迭代必不可少的训练资产。

问题 4：星忆智能本轮种子 + 轮引入凌云光领投，对第一人称物理 AI 数据基础设施建设带来哪些助力？

回答 4：凌云光作为产业资本入股，可以为星忆智能带来光学视觉、多视点动捕、工业视觉硬件技术与供应链资源，帮助 EgoKit 采集硬件实现量产迭代；同时双方技术互补，打通采集、动捕、数据标注全链条，进一步完善第一人称物理 AI 数据基础设施的软硬件闭环，加快项目产业化落地进度。

问题 5：星忆智能第一人称物理 AI 数据基础设施主要面向哪些客户群体提供服务？

回答 5：星忆智能第一人称物理 AI 数据基础设施主要面向人形机器人企业、具身大模型研发团队、高校人工智能实验室、工业自动化设备厂商，为客户提供穿戴式采集硬件、标准化第一人称手物交互数据集，以及定制化场景数据采集、多模态数据处理的一站式服务，满足物理 AI 模型真机训练的数据需求。

【数据来源】

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