36氪 13小时前
红杉中国、Monolith领投AI健康硬件公司「Odyss」,金额近2亿元
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作者   |   张子怡

编辑   |   袁斯来

硬氪获悉,AI 健康硬件公司「OdyssLife」(以下简称 "Odyss")已于近期连续完成多轮融资,总金额近 2 亿元人民币。本次融资由红杉中国、Monolith 分别领投,老股东线性资本、Creekstone 继续加注。

本轮融资金将主要用于产品软硬件研发、全球市场营销以及团队扩张。

在 AI 硬件赛道备受资本追捧的当下,Odyss 切入的是一个高频且尚未被数字化充分改造的场景——饮食健康监测。

Odyss 首款产品 Odyss N1 是全球首款的 Always-On 智能项链,集图像、音频、动作等多模态感知能力于一体,能够全天候感知和记录用户的饮食与运动行为。

Odyss 创始人兼 CEO 潘宇扬认为,在饮食这一日常高频场景中,现有的智能穿戴设备存在物理局限性,手环和指环没有视觉,无法感知食物;而 CGM 属于医疗器械,医疗属性过强,天然远离普通消费者。

相较而言,项链的优势在于重量足够轻,小几十克的重量足以实现全天候的 " 无感佩戴 ",并且拥有天然广角的 " 上帝视角 ",能够搭载低功耗视觉感知摄像头模组,解决传统可穿戴设备无法精准捕捉 " 饮食数据 " 的痛点。

具体而言,Odyss N1 构建了一套以 " 视觉为主、音频与动作感知为辅 " 的三模态感知系统。核心视觉模块摒弃了高耗能的连续视频拍摄,转而采用低功耗 " 打帧 " 技术,精准捕捉从餐厅用餐到居家烹饪的全场景数据,并能识别食物种类、体积及烹饪方式等细颗粒度信息。

同时,音频与动作模态分别负责捕捉点餐语义关键词及监测用户代谢状态,辅助提升数据精度。基于此,系统将对热量、营养素、升糖指数等复杂数据进行深度学习,最终为用户生成基于真实生活状态的个性化健康干预策略。

在不少 AI 硬件初创公司会复用成熟供应链方案以降低成本时,获得充足的 " 弹药 " 的 Odyss,选择以定制零部件的方式,持续优化产品。

硬件层面,为了在极小的项链体积内实现低功耗、高精度的视觉感知,公司定制了专用的视觉模组、供电系统,并采用了成本更高的钛合金 CNC 加工工艺来进一步提升外观质感。

在软件层面,潘宇扬认为,通用模型在识别食物种类、估算热量等垂直任务上的准确率并未达到商用标准。

因此,Odyss 构建了一套 " 小模型预训练 + 大模型后训练 " 的专有链路。大模型则负责识别菜品种类和烹饪方式,这是饮食监测关键的 " 兜底 " 保障,并能从数据库中取出食物的构成数据进行计算;传统计算机视觉(CV)算法精准度高,专门负责测量食物尺寸和扫码。

硬氪了解到,经过 Odyss 团队的测算,Odyss N1 对常规西餐的饮食热量识别准确率达到 90% 以上的水准。

商业模式方面,Odyss 计划采用 " 硬件 + 订阅 " 的组合。在早期阶段,公司计划在硬件端保持 " 科技潮品 " 的高端定位;但降低初期的软件订阅费用,旨在通过降低使用门槛,快速扩大用户基数并建立品类心智。

在目标客群的选择上,Odyss 计划初期将核心用户锁定为 " 生物极客(Bio-hackers)"、科技金融从业者及健身达人等中高净值群体。

潘宇扬认为,这部分种子用户不仅具备极高的数据敏感度与支付能力,更重要的是,他们也会是 " 社交货币 " 的定义者。

" 在高净值人群的消费逻辑中,可穿戴设备往往承载着身份标签的功能,没有人愿意在胸前佩戴一个‘市场第二名’的模仿者。" 潘宇扬表示。

Odyss 在产品规划上制定高频的 SKU 迭代路线。公司计划保持每 3-4 个月推出一个新系列的节奏,通过高规格的 CMF(颜色、材质、工艺)设计——涵盖多元材质,来满足核心用户对质感与个性化的需求。未来,公司还将专门针对女性用户推出符合其审美偏好的 SKU,逐步拓展至更广泛的大众群体。

业务进展上,Odyss 计划于今年 4 月在北美启动 KOL 测试,6 月上线众筹平台,预计 8-9 月通过独立站正式出货。此外,Odyss 将加速加速全球化布局,目标在两年内将业务拓展至中国大陆、日本及欧洲市场,并在国内建立完整的渠道与数据链路。

面对市场竞争,潘宇扬认为,未来的 AI 硬件不会是手机这样的 All-in-one,而是各司其职。

项链是捕捉饮食数据的最佳形态。虽然目前尚无直接竞品,但现在处于 0 到 1 的阶段,如果有 3-5 家直接竞品,也能够共同降低供应链成本、教育市场。

团队方面,潘宇扬曾在华为做过小艺算法、鸿蒙 OS 的产品,也在字节跳动做过扣子 coze,以及豆包的智能眼镜。核心团队成员主要来自国内外头部互联网、硬件及 AI 模型公司。目前,团队正处于扩张期,正在重点招聘前后端、算法、硬件研发以及全球市场营销等关键岗位人才。

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