拾玥科技完成数千万元天使轮融资：当视触觉与主动散热打破物理壁垒，具身智能灵巧手如何走出实验室？

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项目名称拾玥科技 (LumiBot)

融资轮次天使轮

融资金额数千万元人民币

投资方常州智融长优 (领投)

官网 lumibot.ai

# 拾玥科技完成数千万元天使轮融资：当视触觉与主动散热打破物理壁垒，具身智能灵巧手如何走出实验室？

💡 文章信息：作者：RecodeX 创投组 | 英文原文：点击阅读

🏷️ 文章基本信息

公司名称：拾玥科技 (LumiBot)

融资轮次：天使轮

融资金额：数千万元人民币

领投/参投机构：常州智融长优 (领投), 国有投资平台跟投

官方网站：https://lumibot.ai

1. 核心事件与融资背景

2024年深秋，当全球资本市场对具身智能（Embodied AI）领域的热情从年初的狂热逐渐转向审慎的“价值验证期”时，一家名为拾玥科技（LumiBot）的初创公司悄然完成了数千万元人民币的天使轮融资。这笔由常州智融长优领投、国有投资平台跟投的交易，在看似平静的机器人赛道投下了一枚深水炸弹。它并非发生在行业巨头云集的北京、深圳，而是扎根于长三角制造业腹地——常州，一个正在从“世界工厂”向“智造名城”转型的关键节点。

此次融资的窗口期极具战略意义。2024年，具身智能赛道经历了从“大模型+机器人”的宏大叙事，到“如何落地、如何赚钱”的残酷拷问。特斯拉Optimus的进展不及预期、Figure AI与OpenAI的合作虽引发轰动但商业化路径模糊，而国内众多机器人公司则陷入了“Demo惊艳、量产困难、场景单一”的泥潭。资本市场对“纯概念”项目的容忍度急剧下降，转而青睐那些拥有硬核底层技术、明确商业化路径和强大供应链整合能力的团队。拾玥科技正是在这一“去泡沫化”的节点出现，其天使轮融资的完成，本身就构成了一种对行业趋势的确认：投资者不再为“愿景”买单，而是为“解决真实物理世界难题的工程能力”下注。

领投方常州智融长优的背景值得深究。作为一家由常州市政府引导基金与头部市场化机构共同发起设立的产业投资平台，其投资逻辑非常清晰：寻找能与常州本地强大的制造业生态（尤其是新能源汽车、高端装备、精密零部件）产生深度协同的硬科技企业。拾玥科技的核心产品——具备主动散热能力的23自由度灵巧手与Lumi-Tac指型视触觉传感器，恰恰是工业自动化从“刚性自动化”迈向“柔性自适应”的关键执行部件。国有投资平台的跟投，则进一步为公司的政策合规性与长期发展提供了背书。据接近交易的人士透露，本轮资金将主要用于三方面：一是加速Lumi-Tac传感器的量产工艺迭代，将良率从目前的70%提升至90%以上；二是扩充核心研发团队，尤其是在强化学习（RL）与仿真环境搭建方面的人才；三是建立一条小批量、多品种的灵巧手柔性生产线，以满足首批工业客户的定制化需求。

这笔融资在行业内引发的震动，远不止于金额本身。它揭示了一个被忽视的真相：在具身智能的宏大叙事中，算法（大脑）与硬件（身体）的脱节是当前最大的瓶颈。当大多数公司沉迷于用通用大模型驱动通用机器人时，拾玥科技选择了一条更“重”、更“慢”但更扎实的路径——从触觉感知与灵巧操作这两个物理世界最底层的“毛细血管”入手。正如一位不愿具名的头部机器人公司CTO对RecodeX所言：“灵巧手是机器人‘最后一厘米’的难题，而视触觉传感器则是让这‘最后一厘米’拥有‘痛觉’和‘触感’的关键。拾玥科技同时打通了这两个环节，并且用主动散热这种看似‘不性感’的工程创新解决了高密度驱动下的热管理问题，这在行业里是极其罕见的。”

从更宏观的视角看，这笔融资也标志着中国具身智能创业正在从“模型竞赛”转向“硬件工程竞赛”。大模型的能力正在快速趋同，而决定机器人能否走出实验室、进入工厂和家庭的关键，恰恰是那些被忽视的“物理细节”：传感器的信噪比、电机的扭矩密度、散热风道的流线设计、手指的耐磨材料……拾玥科技选择在天使轮就直面这些“脏活累活”，这本身就是一种对行业终局的深刻洞察。

2. 行业痛点与传统范式之困

要理解拾玥科技的价值，必须首先正视具身智能领域一个长期存在的、近乎绝望的结构性矛盾：我们拥有越来越聪明的大脑（大模型），却配了一双越来越笨拙的手。

当前，全球具身智能研究的主流范式，可以概括为“大模型+通用机器人”。这一范式假设：只要大模型足够强大，能够理解自然语言指令并规划复杂任务，那么一个标准的、多自由度的机械臂（如KUKA、UR）加上一个简单的二指或三指夹爪，就足以完成大部分操作任务。然而，现实是残酷的。在真实的工业场景中，机器人面临的挑战远非“抓取一个固定位置的方块”那么简单。它需要处理的是：形状不规则的螺丝、表面光滑的金属件、易碎的玻璃制品、柔软变形的线束、以及需要在狭小空间内完成的精密装配。传统夹爪在面对这些任务时，几乎毫无还手之力。

传统范式之困一：感知的“盲区”。 绝大多数工业机器人依赖视觉（2D/3D相机）作为唯一的感知输入。视觉能够提供物体的位置、姿态和大致形状，但无法提供关键的物理属性信息：物体的表面摩擦力是多少？它有多硬？它的重心在哪里？我施加多大的力才不会把它捏碎？这种“感知盲区”导致机器人只能执行“盲抓”或“视觉伺服”等极其粗糙的操作。在汽车零部件的精密装配中，一个微小的力控误差就可能导致零件损坏或装配失败，造成动辄数十万元的产线停摆损失。据行业数据显示，在3C电子组装领域，因机器人抓取失败导致的产线停机时间占总停机时间的15%-20%，每年给全球制造业造成的损失超过百亿美元。

传统范式之困二：灵巧手的“力不从心”。 即使配备了视觉，现有的灵巧手（如Shadow Hand、Allegro Hand）也远未达到实用标准。问题集中在三个维度：自由度不足、驱动力弱和热管理失效。大多数灵巧手只有12-16个自由度，无法复现人手的复杂姿态（人手有27个自由度）。更致命的是，为了追求紧凑体积，厂商往往采用微型电机+减速器的方案，导致手指的抓握力通常只有5-10N，根本无法拿起一个电钻或拧紧一个螺栓。而高密度集成带来的散热问题，则是压垮骆驼的最后一根稻草。当灵巧手需要持续进行精细操作时，内部电机和驱动电路的温度会迅速飙升，通常在运行10-15分钟后就会因过热而降额或停机。在需要24小时不间断工作的工业场景中，这简直是灾难性的。

传统范式之困三：数据飞轮的“断裂”。 具身智能的核心在于“采集-训练-部署-回流”的数据闭环。然而，这一闭环在硬件层面就断裂了。现有的灵巧手和传感器无法提供高质量、高频率的触觉数据（通常只有几十赫兹的采样率，且噪声巨大）。没有高质量的数据，就无法训练出鲁棒的操控策略。更糟糕的是，由于缺乏标准化的数据接口和协议，不同厂商的灵巧手、传感器和机械臂之间无法实现“即插即用”，导致每一次部署都是一次痛苦的系统集成。这种“数据孤岛”和“硬件碎片化”严重阻碍了具身智能的规模化落地。

结构性矛盾：成本、可靠性与性能的不可能三角。 工业客户对机器人的要求极其苛刻：成本要低（一台灵巧手的价格不应超过1万元人民币）、可靠性要高（MTBF（平均无故障时间）超过10000小时）、性能要强（能抓取0.1克到5公斤的物体）。现有的任何一款灵巧手都无法同时满足这三个条件。Shadow Hand售价高达数十万美元，且极其脆弱；Allegro Hand价格稍低（约2万美元），但抓握力不足且缺乏触觉反馈；国产的仿生手则大多停留在实验室原型阶段，量产工艺和可靠性堪忧。这种“不可能三角”导致灵巧手在工业界长期处于“叫好不叫座”的尴尬境地。

拾玥科技团队在创业初期就敏锐地捕捉到了这些痛点。创始人吴聿文在华尔街和风投行业的经历，让他对商业化的“成本-性能”曲线有着异乎寻常的敏感度。他清楚地知道，如果不能在天使轮就解决“感知精度”、“驱动力”、“散热”和“成本”这四个核心问题，那么所谓的“具身智能灵巧操作”将永远只是一个PPT上的概念。正是这种对“物理世界工程难题”的清醒认知，驱动了拾玥科技走上了一条截然不同的技术路线。

3. 核心产品与技术/模式创新

拾玥科技的技术架构，可以概括为“一感、一手、一闭环”：以Lumi-Tac指型视触觉传感器为核心感知入口，以23自由度主动散热灵巧手为执行终端，通过自研的“采集-训练-部署-回流”数据闭环，实现从感知到操作的端到端智能。

3.1 Lumi-Tac指型视触觉传感器：给机器人指尖装上“高清显微镜”

如果说传统触觉传感器是“盲人摸象”，那么Lumi-Tac就是给机器人指尖装上了一台“高清显微镜”。其最核心的技术指标是 10μm的空间分辨率。这意味着什么？人手指尖的触觉感受器（Meissner小体）的空间分辨率约为1-2mm。Lumi-Tac的精度比人手指尖高出两个数量级。它能够感知到物体表面微米级的纹理、缺陷和微小形变。

技术原理与架构： Lumi-Tac采用了“视触觉”（Visuo-Tactile）技术路线，而非传统的压阻式或电容式。其核心是一个微型摄像头，通过一个透明的弹性体（凝胶）来观察物体接触时的形变。当指尖按压物体时，凝胶表面会随物体的微观几何形状发生形变，摄像头捕捉到这种形变后，通过深度学习算法实时重建出物体表面的三维形貌、纹理和接触力分布。

独家创新点： 与GelSight等同类视触觉传感器相比，Lumi-Tac有三个关键突破：

1. 指型封装： 传统的视触觉传感器多为平面或圆柱形，难以安装在灵巧手的指尖上。Lumi-Tac采用了独特的“指型”封装，将摄像头、光源、弹性体集成在一个尺寸仅为20mm×15mm×12mm的指尖模块中，重量不到5克，完美适配灵巧手的指尖关节。

2. 10μm分辨率与100Hz刷新率： 通过定制化的光学模组和高效的图像处理算法，Lumi-Tac在保持10μm空间分辨率的同时，将数据刷新率提升到了100Hz，能够实时捕捉高速动态操作中的力与形变信息。这为后续的力控和触觉伺服提供了实时数据基础。

3. 多模态融合： 传感器不仅输出触觉图像，还能通过算法解算出法向力、剪切力、滑动检测和物体材质分类（如区分金属、塑料、木材），形成多维度的触觉感知数据流。

3.2 23自由度主动散热灵巧手：工程学的极限挑战

灵巧手是拾玥科技最引人注目的硬件产品。它拥有 23个自由度，接近人手的27个自由度，远超行业主流的12-16个自由度。这意味着它能够复现人手的绝大多数精细动作，如对指、侧捏、握拳、弹指等。

驱动与传动架构： 为了实现高自由度与高驱动力的平衡，拾玥科技采用了“微型无刷电机+行星减速器+腱绳传动”的混合方案。每个手指关节由独立的微型电机驱动，通过高强度的钢丝腱绳实现远距离传动，从而将电机主体放在手掌内部，减轻手指末端的重量。这一设计使得单指的峰值抓握力达到了惊人的 20N，是同类产品的2-3倍。

全球首创的主动散热风道： 这是拾玥科技最被低估的工程创新。高密度集成的23个微型电机在持续工作时会产生大量热量。传统灵巧手要么完全依赖被动散热（导致过热停机），要么需要外接庞大的散热器（破坏紧凑性）。拾玥科技的工程师团队设计了一套 “主动微通道风冷系统” 。他们在灵巧手的铝合金外壳内部，通过精密机加工出多条宽度仅为0.5mm的微通道风道。一个微型高转速涡轮风扇（尺寸仅为10mm×10mm×3mm）从手掌底部吸入空气，空气流经这些微通道，直接带走电机和驱动电路的热量，然后从手指关节的缝隙中排出。这一设计使得灵巧手在持续满负荷运行1小时后，内部温度仍能控制在45℃以下，解决了阻碍灵巧手工业应用的最大瓶颈——热可靠性。

材料与工艺： 灵巧手的指节和手掌采用航空级7075铝合金，通过五轴CNC加工，确保高刚性和轻量化。手指表面覆盖了一层特殊的聚氨酯弹性体涂层，兼具高摩擦系数和耐磨性，能够抓取光滑的玻璃和油腻的金属件而不打滑。

3.3 “采集-训练-部署-回流”数据闭环

硬件只是骨架，数据才是灵魂。拾玥科技构建了一套完整的软件栈，打通了从数据采集到模型部署的闭环。

1. 采集： 利用Lumi-Tac传感器和灵巧手，结合力控遥操作设备，操作员可以像使用自己的手一样，远程操控机器人完成各种精细操作任务。在此过程中，系统会同步记录操作员的动作轨迹、关节角度、电机电流以及Lumi-Tac输出的触觉数据（包括图像、力和材质信息），形成高保真的“专家示教数据集”。

2. 训练： 采集到的数据被用于训练一个基于 模仿学习（Imitation Learning） 和 强化学习（Reinforcement Learning） 的操控策略模型。该模型的核心是一个 Transformer架构 的神经网络，输入是视觉图像、触觉数据流和机器人当前状态，输出是灵巧手23个关节的目标角度和期望力。训练过程在一个高保真的物理仿真环境（基于Isaac Gym）中进行，通过在仿真中引入随机扰动（如物体重量变化、摩擦力变化），使模型具备强大的泛化能力。

3. 部署： 训练好的模型被压缩并部署到灵巧手内部的一个 边缘计算模块（基于NVIDIA Jetson Orin NX）上，实现毫秒级的实时推理。机器人无需依赖云端，即可独立完成复杂的操作任务。

4. 回流： 机器人在实际部署中遇到的新场景、新失败案例，会被自动记录并上传至云端，用于模型的持续迭代和优化。这一“数据飞轮”使得拾玥科技的灵巧手越用越聪明，越用越可靠。

专利与独家机制： 据公司披露，拾玥科技已申请超过30项发明专利，其中核心专利涵盖了“指型视触觉传感器封装”、“主动散热微通道风道设计”、“基于触觉的模仿学习操控策略”等关键环节。

4. 团队背景与创始基因

拾玥科技的创始团队，是一个典型的“跨界混搭”组合，其基因的独特性在于：将金融的敏锐、AI的深度、硬件的工程能力以及产业化的务实精神，完美地融合在了一起。

创始人兼CEO吴聿文，是这支团队最独特的变量。他并非传统的机器人或AI科学家出身，而是一位拥有华尔街和风投背景的连续创业者。在创立拾玥科技之前，他曾任职于摩根士丹利和一家顶级美元风险投资基金，专注于硬科技和AI领域的投资。这段经历让他具备了极其罕见的“双重视角”：一方面，他深谙资本市场的逻辑，知道什么样的技术故事能打动投资人，什么样的商业模型能实现规模化；另一方面，他作为投资人看过数百个机器人项目，对行业痛点、技术瓶颈和商业化陷阱有着极其清醒的认知。他曾在内部会议上直言：“我不需要做一个‘更酷’的机器人，我需要做一个‘能卖出去’的机器人。”这种“从市场倒推技术”的务实思维，是拾玥科技区别于众多“学院派”创业公司的核心基因。

联合创始人兼CTO，来自蚂蚁集团百灵大模型团队。他是多模态大模型和强化学习领域的专家，曾主导过蚂蚁集团多个AI项目的落地。他的加入，为拾玥科技带来了世界级的AI算法能力，尤其是在“如何将大模型的泛化能力与机器人操控的精确性结合”这一关键问题上，提供了技术路径。他主导搭建的“采集-训练-部署-回流”数据闭环，正是基于蚂蚁在数据工程和模型部署方面的深厚积累。

联合创始人兼硬件负责人，则来自百度智能驾驶事业群（IDG）。他拥有超过10年的汽车电子和精密机械设计经验，曾参与百度Apollo自动驾驶平台的硬件架构设计。智能驾驶领域对硬件“高可靠性、低成本、可量产”的极致追求，被他完整地带到了灵巧手的设计中。他主导的“主动散热微通道风道”设计，灵感实际上来源于电动汽车电池包的热管理方案，这种跨领域的“降维打击”式工程创新，正是团队复合背景的体现。

团队基因形成的壁垒： 这种“金融+AI+硬件+量产”的复合团队，构成了拾玥科技难以被复制的竞争壁垒。纯粹的AI团队，往往缺乏对硬件工程和供应链的敬畏，造出的机器人“中看不中用”；纯粹的硬件团队，则往往缺乏对算法和数据闭环的理解，造出的机器人“能用但不够智能”。而拾玥科技的团队，从一开始就打通了“算法定义硬件、硬件赋能算法、工程保障量产”的全链条。吴聿文的金融背景，则确保了公司在天使轮就能做出正确的战略决策，避免在错误的赛道上浪费弹药。

5. 商业化落地与生态版图

拾玥科技虽然成立时间不长，但其商业化路径却异常清晰，遵循着“从工业到物流，从物流到服务”的渐进式路线图。

第一阶段：工业精密装配（2024-2025） 这是拾玥科技当前的核心战场。目标客户是3C电子、汽车零部件、医疗器械等领域的头部制造商。这些行业对精密装配的需求极其旺盛，且对成本相对不敏感。拾玥科技提供的是“灵巧手+传感器+操控算法”的一体化解决方案，可以直接集成到现有的工业机器人（如发那科、库卡、ABB）上。

标杆案例： 据公司透露，拾玥科技已与一家全球顶级的连接器制造商达成合作，为其提供用于微型端子（间距0.3mm）自动插装的灵巧手解决方案。传统方案使用视觉引导+气动夹爪，良率仅为92%，且每更换一种端子型号就需要重新编程。拾玥科技的方案，利用Lumi-Tac的高精度触觉感知和模仿学习算法，实现了“一次示教、多型号通用”，将良率提升至99.5%以上，换型时间从4小时缩短至10分钟。该客户已计划在2025年Q1进行小批量采购，预计首批订单金额在数百万元人民币。

第二阶段：物流与仓储分拣（2025-2026） 在工业场景验证后，拾玥科技计划将产品拓展至物流领域，解决电商包裹中“非标品”的自动分拣难题。与工业场景不同，物流场景对抓取速度要求极高（每分钟60-80次），而对精度要求相对较低。拾玥科技正在开发一款“高速轻量版”灵巧手，将自由度从23个减少到12个，重量控制在200克以内，抓取速度提升至每秒2次。

合作伙伴关系： 拾玥科技已与国内某头部物流自动化集成商签署了战略合作协议，双方将共同开发面向快递分拣的“灵巧手+视觉”一体化工作站。该集成商在全国拥有超过100个大型分拣中心，对柔性抓取方案的需求极为迫切。

第三阶段：商业服务与家庭（2026-2027） 这是拾玥科技的远期愿景。在灵巧手成本降至5000元人民币以下、可靠性达到10000小时MTBF后，公司将切入商业服务（如餐厅配餐、酒店客房服务）和家庭（如老人辅助、家务清洁）场景。这一阶段的挑战在于成本控制和场景泛化能力。

供应链与生态位卡位： 拾玥科技将常州作为总部和生产基地，具有深远考量。常州拥有国内最完整的机器人零部件供应链，从精密减速器（如绿的谐波）、伺服电机（如汇川技术）到铝合金压铸，一应俱全。拾玥科技可以快速实现“研发-打样-量产”的本地化闭环，将灵巧手的BOM（物料清单）成本控制在极具竞争力的水平。据公司测算，其23自由度灵巧手的量产成本有望在2025年底降至8000元人民币以下，仅为同类进口产品价格的十分之一。

6. 资本背书与行业研判

领投机构投资逻辑： 常州智融长优的投资逻辑，可以概括为“投技术、投产业、投生态”。他们认为，具身智能的产业化拐点正在到来，而灵巧手是其中价值最高、壁垒最深、国产替代空间最大的环节。拾玥科技团队在“感知-决策-执行”全链条上的技术完整性，以及其与常州本地制造业生态的高度契合，是打动他们的关键。一位投资负责人对RecodeX表示：“我们不需要一个‘PPT上的明星’，我们需要一个能‘下车间、拧螺丝、降本增效’的实干家。拾玥科技正是这样的公司。”

竞争格局与维度矩阵： 将拾玥科技置于全球竞争格局中，可以发现其独特的生态位。

| :— | :— | :— | :— |

| 自由度 | 23个，接近人手 | 24个 (Shadow)，16个 (Allegro) | 12-16个 |

| 驱动力 | 20N/指 | 5-10N | 10-15N |

| 量产成本 | 目标<8000元 | >10万元 | 1-3万元 |

从矩阵中可以看出，拾玥科技在“触觉感知”、“驱动力”、“热管理”、“算法闭环”和“成本”五个维度上形成了显著的差异化优势，尤其是在工业场景最看重的“可靠性”和“成本”上，具备碾压性优势。

行业未来3-5年研判： 具身智能的终局，一定是“软硬一体”的。未来的机器人公司，要么成为像苹果一样掌控“操作系统+核心硬件”的生态型公司，要么沦为像富士康一样只做组装的代工厂。拾玥科技选择的路径，是成为前者——通过掌控“灵巧手+触觉传感器”这一核心交互入口，向下游的机器人本体厂商和系统集成商输出标准化的“感知-执行”模块。如果这一战略成功，拾玥科技将有机会定义“机器人手”的行业标准。

挑战与风险： 尽管前景光明，拾玥科技仍面临严峻挑战。首先，是量产爬坡的风险。 将实验室原型转化为高良率、低成本的量产产品，是所有硬件创业公司的“死亡之谷”。主动散热风道的精密加工、微型电机的供应链稳定性、传感器的标定一致性，都是巨大的工程挑战。其次，是技术路线被颠覆的风险。 如果未来出现更先进的触觉传感技术（如基于量子隧穿的柔性传感器）或驱动技术（如人工肌肉），拾玥科技现有的技术积累可能会迅速贬值。最后，是市场竞争加剧的风险。 一旦灵巧手市场被证明是蓝海，必然会吸引华为、特斯拉等巨头入局，凭借其庞大的资金和供应链优势进行降维打击。

行业终局思考： 拾玥科技的天使轮融资，是具身智能从“宏大叙事”走向“硬核工程”的一个标志性事件。它告诉我们，在这个领域，最性感的不是算法，而是那些能解决“热、力、触、成本”等物理世界真实问题的工程创新。当大多数人在追逐星辰大海时，拾玥科技选择低头打磨一颗螺丝钉。而正是这颗螺丝钉，或许将撬动整个具身智能产业化的未来。对于投资者而言，这不仅仅是一笔财务投资，更是一次对“中国智造”底层创新能力的押注。拾玥科技能否穿越周期，成为定义下一代机器人交互范式的关键玩家，时间会给出答案。但至少，在2024年的这个深秋，他们迈出了坚实的第一步。