人形机器人正在从“能走”走向“能干活”。过去两年，资本市场为双足步态、关节模组和整机集成投入了大量资金，但一个更隐蔽的瓶颈始终卡在产业链末端：当机器人伸出手指，准备捏起一颗螺丝、一块豆腐或一根线缆时，它对手指末端正在发生什么几乎一无所知。据36氪报道，柏锐智芯的核心产品凭端侧CPU即可实现小于20ms延迟与约0.1W极低功耗，BOM成本从数千元降至百元级；DVS事件相机具备微秒级时间分辨率、120dB超高动态范围和近乎为零的静态功耗。这些指标来自公司或投资方披露口径，目前没有独立第三方测试结论。
这正是柏锐智芯试图切入的位置。这家总部位于四川成都的公司，依托电子科技大学机器人研究中心及人机智能技术与系统教育部工程研究中心，选择了一条与主流方案不同的技术路线：用 DVS（动态视觉传感器）做视触觉感知。据36氪报道，柏锐智芯已完成数千万元人民币天使轮融资，由成都高科岷山中试基金、成都未来产业天使投资基金、成都交子公园投资联合领投，本轮新增股东近10家。资金将主要用于核心模组相关产品研发、快慢脑系统技术迭代以及核心研发团队的补充。
这笔融资的规模在当下的具身智能赛道并不算大，但它的信号意义在于：资本开始向机器人操作链路上更底层、更不性感的感知环节倾斜。而柏锐智芯的叙事能否成立，取决于一个核心问题——DVS 视触觉路线是否真的能比传统方案更快、更省、更可靠地解决精细抓取难题。需要说明的是，目前公开材料中缺乏柏锐智芯与传统触觉方案在相同工况下的第三方对比测试数据，因此“更快、更省、更可靠”仍属于待验证假设。
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 公司 | 柏锐智芯科技（成都）有限公司 |
| 轮次 | 天使轮 |
| 金额 | 数千万元人民币 |
| 投资方 | 成都高科岷山中试基金、成都未来产业天使投资基金、成都交子公园投资联合领投 |
| 总部 | 四川成都 |
| 创始人 | 付川（创始人履历未披露） |
| 官网 | 未披露 |
DVS 视触觉：把“事件”而不是“帧”当作感知的基本单位
要理解柏锐智芯的产品逻辑，需要先理解 DVS 与传统图像传感器的本质区别。传统相机以固定帧率拍摄完整画面，每一帧都包含大量冗余信息；而 DVS 传感器只对像素级别的亮度变化做出响应，输出的是异步的“事件流”。据36氪报道，DVS事件相机采用像素级异步触发机制，仅当某个像素的亮度变化超过设定阈值时，才输出该像素的位置、变化方向及时间戳，具备微秒级时间分辨率、120dB超高动态范围和近乎为零的静态功耗。
把 DVS 用于触觉感知，逻辑上并不突兀。触觉的本质是接触面上的物理量变化——压力、纹理、滑移、形变——这些恰恰是“事件”而非“静态画面”。据投中网报道，柏锐智芯在 WAIC2026 现场展出的 BI ViTa DVS 视触觉传感器，据公司称是国内率先实现商用落地的 DVS 架构视触觉产品，可同步捕捉压力、纹理、滑移等多维物理信息，配套数采系统能够一站式完成机器人训练数据采集、同步与预处理工作。但需要指出的是，“国内率先实现商用落地”这一表述来自公司参展信息，目前没有独立第三方机构对这一市场地位进行核实。
从产业链约束看，DVS 视触觉方案真正的考验不在传感器本身，而在下游机器人厂商是否愿意为一种新的数据范式重构软件栈。传统触觉传感器输出的是结构化的力/力矩数值，机器人控制算法可以直接消费；而 DVS 输出的是异步事件流，需要专门的解码、时空聚合和特征提取模块。这意味着柏锐智芯卖的不只是硬件，而是一套从传感器到数据采集再到算法适配的垂直方案。据投中网报道，公司同步构建全栈闭环数据集与场景化能力库，聚焦人形机器人精细操作赛道，试图覆盖硬件、算法、数据、场景的完整闭环。这种“全栈”策略在早期可以降低客户集成门槛，但也意味着研发投入分散，团队需要在传感器、算法、数据工具和场景适配四条线上同时作战。
双产品线背后的现金流逻辑：车载事件相机不是备胎
与许多纯机器人传感器初创不同，柏锐智芯从第一天起就押注了双产品线：视触觉传感器和车载事件相机。据投中网报道，公司业务覆盖人形灵巧机器人、工业精密制造、自动驾驶等核心赛道；面向机场场景的车载感知方案已完成规模化部署，据公司称有效解决机坪逆光、障碍物识别等行业感知难题。
这条产品线的战略意义值得拆解。投中网转述的公司口径称，车载事件相机已经完成“规模化部署”，如果这一表述属实，那么它可能为柏锐智芯提供了一条比机器人触觉更早产生现金流的路径。但“规模化部署”的具体数量、客户名称和合同金额均未披露，这一表述目前只能视为公司单方面口径，尚无独立验证。
从技术复用角度看，DVS 在车载场景和触觉场景共享同一套底层传感器原理和事件流处理架构，这为研发效率提供了理论上的协同效应。但两者的工况差异巨大，同一颗 DVS 芯片能否同时满足两类需求，还是需要两套完全不同的封装和标定体系，目前没有公开信息可以判断。这是柏锐智芯双产品线叙事中一个尚未被验证的假设。
长虹首单的真实分量：一个客户不等于一个市场
在柏锐智芯的对外叙事中，长虹集团首单被反复提及。据36氪报道，2026年4月，柏锐智芯与长虹集团达成合作，双方签署了DVS视触觉的全球第一个商业合同，共同推动家庭服务机器人场景下的灵巧操作及高质量多维数据采集。需要明确的是，“全球第一个商业合同”这一表述来自36氪报道中的公司/投资方口径，而非独立确认事实。投资方廖识在36氪报道中称，公司“在半年时间完成了全球首款DVS视触觉传感器的产品发布、长虹集团首单视触觉传感器的商业合同签署”。投中网则进一步称，相关产品已在工业数采、医疗自动化、白酒智能制造、半导体精密搬运等场景实现商业化落地，斩获全球 DVS 视触觉商用首单。
“全球首单”和“全球首款”是强宣称。从已核实信息看，这些表述均来自公司或投资方声明，没有独立第三方机构对“全球首款”“全球首单”进行验证。更关键的问题在于，长虹首单的具体内容是什么——是批量采购、试点项目，还是联合研发协议？订单金额、交付数量、复购情况均未披露。公开材料不足以判断其商业化处于试点还是规模化采购阶段。
“已在工业数采、医疗自动化、白酒智能制造、半导体精密搬运等场景实现商业化落地”这一表述同样需要审慎解读。四个场景并列出现，容易让人产生多行业同时放量的印象，但“商业化落地”可能意味着每个场景只有一个试点项目或小批量交付。从已披露信息看，公司没有公布任何场景的客户数量、收入规模或复购率。对于一家天使轮公司来说，多点试点本身是合理的商业化策略，但将多点试点表述为“商业化落地”，其信息密度远低于字面含义。
融资时间线的混乱：公开信息无法拼出自洽序列
柏锐智芯的融资历史存在一个无法回避的疑点：不同来源对轮次顺序和时间线的描述相互矛盾。36氪报道称公司完成数千万元人民币天使轮融资，并提及投资方是“种子轮到天使轮的连续领投方”。投中网在WAIC2026期间的报道中称，公司2026上半年已完成近千万元种子轮融资，由策源资本、成都高新创投、浩生资本联合投资。此外，MSN、腾讯新闻、DoNews、今日头条等转载或聚合来源还出现过2025年12月天使轮、Pre-A轮等不同表述，其中DoNews页面明确标注内容由智能模型自动生成，今日头条来源为天眼查APP整理，可信度较低，本文不将其作为事实引用，也不与36氪首发报道等量齐观。
如果仅按36氪与投中网的可交叉验证口径排列，公开信息呈现的图景是：2026上半年种子轮（策源资本、成都高新创投、浩生资本联合投资），以及36氪报道的天使轮（成都高科岷山中试基金、成都未来产业天使投资基金、成都交子公园投资联合领投）。种子轮出现在天使轮之后，这在常规融资序列中极不寻常。但这一推断建立在将不同来源的轮次视为同一序列的基础上，而这一前提本身并不确定。36氪首发报道未披露具体完成日期，MSN所称2025年12月18日与36氪报道可能指向不同轮次；投中网所称“2026上半年种子轮”也可能属于另一套轮次命名体系。公开信息无法拼出一条自洽的融资时间线。
这种混乱本身就是一个值得注意的信号。从已披露信息看，成都高科岷山中试基金、成都未来产业天使投资基金、成都交子公园投资、策源资本、成都高新创投、浩生资本等机构均以某种形式参与过柏锐智芯的融资，但各轮次的领投/跟投关系、估值变化和股权稀释情况均未披露。
“灵巧手多传感终极融合架构”：一个需要被拆解的大词
据投中网报道，柏锐智芯在 WAIC2026 上首次面向全行业提出“灵巧手多传感终极融合技术架构”，依托自研 DVS 类脑感知底层技术，搭建分层互补的多模态触觉感知体系。公司称这一架构有效解决机器人精细抓取操作难点，为人形机器人高阶拟人操作提供硬件支撑。
“终极融合”是一个强判断词。在技术演进史上，任何宣称“终极”的架构都值得警惕。从已披露信息看，柏锐智芯并没有公布这一架构的技术细节：分层互补的具体层级是什么？多模态包括哪些传感类型？融合发生在信号级、特征级还是决策级？与现有灵巧手厂商的多传感方案相比，差异化的量化指标是什么？这些关键问题均无公开答案。
从行业背景看，灵巧手触觉感知的竞争正在快速升温。多家整机厂商和传感器公司都在推进多模态触觉方案，包括压阻、电容、光学、磁学等不同原理的组合。柏锐智芯的 DVS 路线在原理上确实具备低延迟和高时间分辨率的优势，但“原理优势”与“工程优势”之间隔着标定、量产一致性、成本控制和可靠性验证等多道关卡。据投中网报道，当前市面上主流触觉感知方案普遍存在响应滞后、算力成本高、复杂工况识别能力不足等痛点——这一行业判断来自公司参展信息，其准确性无法独立核实，但即便接受这一前提，DVS 方案能否在工程上系统性解决这些问题，仍需要公开的对比测试数据来支撑。
成都国资的连续押注：地方产业逻辑与边界
据36氪报道，本轮天使轮的投资方成都高科岷山中试基金、成都未来产业天使投资基金、成都交子公园投资均为成都本地国资或产业基金。投资方廖识在36氪报道中称，成都高科岷山中试基金是柏锐智芯“种子轮到天使轮的连续领投方”。这一信息透露出两层含义：其一，成都本地资本在柏锐智芯的资本结构中扮演了比单轮财务投资人更深的角色；其二，这家公司的早期资金支持与成都本地产业生态高度绑定。
柏锐智芯依托电子科技大学机器人研究中心及人机智能技术与系统教育部工程研究中心孵化，总部位于成都，创始人付川在36氪报道中被直接引述，但团队核心成员的具体来源未在首发报道中披露。从已披露信息看，成都本地资本的连续领投为柏锐智芯提供了早期生存的资本缓冲。编辑分析：地方国资背景是否会影响客户的中立性判断，属于基于一般商业逻辑的推测，目前无公开信息支撑，不应视为已经出现的事实。
另一个值得注意的细节是，投中网报道中种子轮的投资方包括策源资本和成都高新创投。如果这些信息属实，柏锐智芯的早期资本结构呈现出明显的地方国资集群特征。这种结构在成都硬科技生态中并不罕见，但它的另一面是：公司尚未披露任何来自产业资本或头部财务 VC 的投资。对于一家需要深度嵌入机器人产业链的传感器公司来说，产业资本的缺席可能意味着其在整机厂商中的战略卡位尚未得到资本层面的确认。
资金用途指向明确，但“快慢脑系统”仍是一个黑箱
据36氪报道，本轮数千万元人民币天使轮资金将主要用于核心模组相关产品研发、快慢脑系统技术迭代，以及核心研发团队的补充。三个用途中，“核心模组研发”和“团队补充”是早期硬件公司的常规配置，而“快慢脑系统”是一个值得单独拆解的术语。
以下对快慢脑架构的解读为编辑基于行业通识的分析，公司未披露具体架构。在具身智能语境中，“快慢脑”通常指代一种双层计算架构：快脑负责低延迟的感知-反应回路，慢脑负责高层次的规划与决策。36氪报道中提及，柏锐智芯的“快慢脑”触觉具身大模型架构中，快脑在端侧低延迟完成触觉反射，慢脑依托VLA与世界模型进行理解、预测和规划。但公司尚未公布快慢脑系统的具体算力平台、软件栈或与现有机器人计算平台的兼容方式。这一系统是自研芯片、FPGA 方案，还是基于现有嵌入式平台的算法封装，均无公开信息。
这种延伸的战略风险在于，它可能将柏锐智芯从传感器供应商推向与机器人计算平台厂商直接竞争的位势。如果快慢脑系统最终演化为一个完整的机器人感知计算层，那么原本可能成为客户的整机厂商或计算平台公司，可能转而成为竞争对手。反之，如果快慢脑系统只是一个内部研发工具，用于优化传感器与下游算法的适配效率，那么它的战略意义就相对有限。从已披露信息看，柏锐智芯尚未澄清这一点。
待验证的假设：从“首单”到“放量”的距离
柏锐智芯的故事建立在三个递进的假设之上：第一，DVS 视触觉在精细抓取场景中确实优于传统方案；第二，人形机器人灵巧手的量产节奏能够支撑传感器订单放量；第三，公司有能力在传感器、算法、数据工具和车载产品四条线同时推进而不失焦。
第一个假设目前只有原理层面的支持和公司单方面的性能宣称，缺乏公开的第三方对比测试数据。第二个假设则完全超出柏锐智芯的控制范围——它取决于整机厂商的灵巧手量产进度，而这一进度在2026年仍然高度不确定。第三个假设考验的是团队的执行力和资源分配能力，而公司团队规模和研发投入均未披露，外部无法做出判断。
从已披露信息看，柏锐智芯在半年时间内完成了产品发布、首单落地和多场景试点，执行节奏确实不慢。但“首单”与“放量”之间的距离，往往比从0到1的距离更长。成都本地资本的连续领投提供了资本层面的耐心，但耐心本身不能替代订单。
柏锐智芯的真正考验，不在于它能否在 WAIC 展台上讲清楚 DVS 视触觉的技术逻辑，而在于它能否在未来12到18个月内，把长虹首单从一个标杆案例变成可复制的采购模式，把四个场景的“商业化落地”从试点变成收入，把“全球首款”的公司宣称变成客户愿意用续约投票的事实。
验证边界与可复核指标
本文涉及的“首个、唯一、最大、领先”、订单、出货、性能等表述，如无另行说明，均是公司、创始人或投资方在现有公开材料中的披露口径；RecodeX未在本次采集材料中找到独立审计或第三方测试结论，因而不将其视为已经独立确认的事实。文中的产业协同、竞争位置和商业路径属于基于已披露产品与融资用途的编辑分析，不代表相关结果已经实现。
- 技术侧应核验第三方测试条件、样本规模、良率、稳定性及与可比方案一致口径的结果；
- 商业侧应核验去重后的付费客户、可执行合同、收入确认、复购率以及订单转化；
- 资本与产业协同应以工商股权、关联交易、联合开发、采购或量产文件为准。
RecodeX 极客视：DVS 视触觉的真正对手不是另一家传感器公司，而是机器人厂商对“够用就好”的惯性。当传统触觉方案还能在演示视频里完成任务时，客户没有动力为毫秒级延迟买单；只有当抓取失败的成本高到无法忽视，事件驱动的感知范式才会从论文走进产线。柏锐智芯的融资时间线混乱和“终极架构”的大词，暴露了一家早期公司在资本叙事上的粗糙；但它在车载场景的现金流尝试和全栈数据闭环的构建，又显示出超越纯技术团队的商业嗅觉。接下来要看的是，成都本地资本的耐心能否等到长虹首单变成复购，以及创始人付川能否在四条产品线的拉扯中守住一家天使轮公司最稀缺的资源——专注。
信息来源
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