投资界 1小时前
「星际觅元」完成千万元种子轮融资
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深圳星际觅元科技有限公司(简称:星际觅元)是一家具身智能系统供应商。投资界(ID:pedaily2012)8 月 27 日消息,星际觅元完成千万元种子轮融资,由同创伟业领投,家庭具身智能机器人企业卧安机器人和旭源资本跟投。目前客户群体包括国内主流智能具身智能厂商,以及能源、高端制造等行业场景客户。

星际觅元成立于 2026 年 7 月,由中新国际联合研究院智能感知创新研发中心执行主任温明星博士创立,新加坡工程院院士王郸维教授担任首席科学家。公司核心团队成员来自新加坡南洋理工大学、哈尔滨工业大学、北京理工大学、华南理工大学以及国内上市公司高管。

星际觅元的具身智能系统,计划通过自研 " 多模态物理资产重构引擎 + 高拟真场景模拟生成器 + 全域具身智能大脑 ",打通物理数据生产、全域数据仿真生成与模型训练、认知决策和机器人部署环节,使机器人能够理解环境和任务,并自主完成复杂操作。

数据采集方面,「星际觅元」构建了多模态物理资产重构引擎,通过自研手持采集设备和多模态 ego 设备,融合激光雷达、相机、热成像相机、4D 毫米波雷达等多类传感器,利用毫米级时空标定算法完成不同传感器之间的数据融合。相比传统单一视觉方案,多模态融合能显著提升机器人在弱光、烟雾、粉尘等复杂环境下的感知稳定性。目前公司支持多类异构传感器组合标定,单次标定流程可控制在 10 分钟以内。

数据生成环节,「星际觅元」选择 "Real-Sim-Real",即 " 真实采集—仿真生成—真实验证 " 的数据闭环路线,解决具身智能模型训练过程中数据规模不足以及场景覆盖有限的问题。具体而言,利用多模态采集设备对真实场景和物理资产进行建模重构,将真实环境数字化后导入仿真系统,构建可交互、可推演、可训练的数字孪生训练场,再通过仿真技术快速生成大量训练数据,实现复杂场景、长尾场景下的数据扩展和评测。这也使其能够在真实部署前,对不同复杂工况和长尾场景进行反复训练与验证,提高模型和机器人系统进入实际场景前的验证效率。

大脑系统方面,公司将依托自研 VLM ²、CIRL 算法与 Agent 原子技能体系,实现环境理解、自主决策与任务执行。系统支持多传感器融合感知,一套大脑可适配人形、四足、无人车、复合机器人等多种本体,覆盖矿山、工业、园区巡检等复杂室内外场景。

同创伟业投资总监唐正表示:我们领投星际觅元,源于对 Real2Sim2Real 这条路线的坚定看好。具身智能真正的门槛不只在算法框架,更在于能否低成本、规模化地获取高质量的物理交互数据——在这一点上,我们与团队的判断高度一致:以高拟真重构把真实世界搬进仿真,再借仿真的规模化能力批量产出训练数据,是当下最 具工程可行性的破局路径。星际觅元的独特之处,在于把这条路线做在了 " 多模态 " 层面。依托七八年多模态传感器时空标定与鲁棒感知的深厚功底,团队能对激光雷达、热成像、毫米波、视觉等多源信号做物理级重构与仿真生成,而非停留在纯视觉——这既是机器人在烟雾、粉尘、弱光等严苛工况下依然稳定作业的关键,也是其他团队最难复制的壁垒。

卧安机器人 CTO 潘阳表示:卧安机器人长期深耕家庭具身智能场景。在产品研发和实际落地过程中,我们深刻感受到一个行业共性挑战:机器人在实验室环境中能够完成任务,但进入真实家庭后,光照变化、物品摆放差异以及用户行为的不确定性,都会对系统的稳定性和泛化能力提出更高要求。解决这一问题,离不开高质量、规模化且足够丰富的数据,尤其需要更好地覆盖真实环境中大量难以穷举的复杂情况和长尾场景。星际觅元团队提出的 Real-Sim-Real 路线,为解决这一问题提供了一条很有价值的技术路径。通过对真实场景进行高拟真重构,并进一步开展规模化仿真生成和真实验证,可以有效扩展训练数据的丰富度与场景覆盖范围,为机器人在进入真实环境前开展更充分的训练和验证提供支撑。温明星博士团队在多模态感知、机器人系统工程以及复杂场景落地方面长期积累的技术与工程经验,也让我们十分看好团队持续推动这一技术路线落地的能力。

作为产业投资方,我们选择投资星际觅元,既是看重其在数据生成、复杂场景覆盖和机器人训练验证方面所具备的技术价值,也希望未来双方能够在数据与场景层面形成更深入的产业协同。

旭源资本创始人彭数学表示:当前具身智能赛道已经跨过实验室 Demo 阶段,但真实环境下的鲁棒性、高质量物理数据供给仍是行业最 大瓶颈。很多机器人方案在理想环境表现优异,一旦进入矿山、化工、应急救援、复杂工业现场等现实工况,面对烟雾、粉尘、弱光等干扰,感知与决策就容易失效,这也是制约行业商业化落地的核心卡点。星际觅元团队差异化的核心,在于跳出纯视觉仿真的路径,选择多模态 Real ‑ Sim ‑ Real 闭环体系,把激光雷达、毫米波雷达、热成像等传感器纳入物理级仿真重建,从根源缩小仿真与现实之间的 Sim ‑ to ‑ Real 鸿沟。团队既有南洋理工的科研底色,又拥有多个国家级机器人项目的工程交付实战经验,既懂算法理论,更懂真实场景的痛点,这在早期硬科技团队中十分难得。我们看好全域具身智能系统这一赛道的长期机会。星际觅元不做整机机器人,而是聚焦上游的数据基建与具身智能大脑,能够同时赋能人形、四足、巡检无人车等多种机器人本体,覆盖家庭、工业、安全应急等多元场景,商业延展性很强。

文章来源:投资界

原文地址:https://news.pedaily.cn/202608/568186.shtml

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