完成数亿元D轮融资，一目科技想做AI感知领域的“英伟达”

当地时间1月10日，一年一度的 科技 春晚在美国拉斯维加斯落幕。

作为全球前沿电子科技的聚集地，相比上一届展会人们更多是把AI概念挂在嘴边，今年，AI已经深度融入到各个产品当中，成为实际应用的一部分。

作为多模态感知+AI计算解决方案提供商，一目科技为 TCL 生态合作伙伴 TENET 提供解决方案，并在 CES 2025 期间首次秀出了一款解决方案代表产品——基于多模态感知+AI计算解决方案打造的AI洗护机器人，可以基于衣物材质、颜色、数量、种类等信息匹配洗涤程序，还拥有灵巧手感知能力，可感知并稳稳抓取柔性物体，实现自动夹取晾晒。

事实上，一目科技最先落地的场景并非智慧家居而是智慧水务，2020年才开始拓展应用到智慧家居领域，但“业务增长速度特别快，2023年智慧家居业务就达到了14倍的增长。”

除了能够快速起量的智慧家居之外，李智强认为， 家电 的尽头是人形机器人。据2024世界人工智能大会上发布的《人形机器人产业研究报告》预测，至2024年，中国人形机器人市场规模将达到约27.6亿元。到2029年，该市场规模有望扩大至750亿元，占据全球市场的32.7%。

业务增长空间被打开，对应的是资本的反应。CES展会结束不久，一目科技宣布完成数亿人民币的D轮融资。本轮融资由赛富 投资 基金领投，南京市创新投资集团、A股上市公司松霖科技跟投。本轮融资主要用于多模态感知技术、AI计算能力提升及具身智能应用领域拓展。

从水务到家居再到人形机器人，一目科技凭何能够完成不同场景的切换？从2017年开始，一目科技一直保持几乎一年一轮的融资频次，即使在投资活跃度放缓的环境下，这一节奏也并未打乱，背后的支撑又是什么？

从水务到家居，基础技术复用率几乎100%

一目科技成立于2015年，创始人李智强在美国卡内基梅隆大学就读博士期间，还曾研发了世界上最小的微流控生物传感器。

因此， 创业 时最先选择的落地场景便是环境监测市场，主要是自来水管网监测。

液体监测技术一直是一个专业难度很大的领域，液体有难以取样、易受扰动等问题，常规的检测手段效果往往不是很理想。一目科技主要是围绕着微流控和微光谱技术，集成多种微型传感器的便携式水质监测设备，并通过科学的计算方式，将复杂的水质分析结果做到数字化、平民化。

围绕着水务监测，一目科技主要做了三件事：一是将光谱仪从大型实验室设备“浓缩”成一块高度集成的光谱芯片；二是要建立大量的光谱分析数据库和AI算法；三是要不断降低芯片的生产成本。

产品力增强之外，李智强还介绍说，以往这类设备基本上中国95%的市场都是海外的产品，单台产品大概在30万到一两百万之间，整个制造和工艺的门槛也比较高。但借助“国产替代”政策上的红利，一目科技有机会将美国企业垄断的市场抢到一些份额。

到了2020年，一目科技所提供的解决方案已被广泛应用于智慧水务、智慧家居等多类型家电仪器。

不过，在发展过程中，李智强和团队一直在思考公司技术应用如何延展纵深。

“从第一代工业革命到现在都200多年了，这些机器越来越越人类化，而机器想想更类似于人，就得有感知、决策、执行能力。在水务做顺手后，我们就希望能够把这些积累的技术外延出去，解决更大的问题。”李智强说到。

2021年一目科技开始基于多元传感器和微流控技术的准确测量和控制，给洗衣机提供 AI 大脑，探测衣物实际脏污程度、科学计算洗衣液投放量、漂洗次数、漂洗时长等操作程序。

从水务到家居，两个完全不同的场景，迁移过程中技术的复用性关系到研发成本、产品力、 商业 化速度等多个方面。

李智强将技术分为三层，第一层为平台型技术，第二层为应用型技术，第三层为场景。其中，平台型技术主要是感知和算法，这部分两个场景是相通的，“几乎100%相同”。

应用型技术中的光谱芯片是通用的，但具体如何水务和家居两个场景使用就会出现不同，复用率在百分之四五十。“这块技术的投资没有那么大，只是一些算法接口、软件数据之类的调整，但需要花一些时间。”

第三层涉及的是客户端的技术，比如A客户和B客户由于要求不同所产生的差异化技术需求，技术复用率大概只有5%-10%。

智慧家居是“中间态”，尽头是人形机器人

AI能力的延伸还在继续。

据悉，一目科技目前正在研发一款服务于人形机器人的产品，这个产品主要是以光学技术和芯片技术构建的触觉感知能力，具体形式是人形机器人的触觉传感器模组和整体的算法解决方案。

之所以会选择人形机器人，李智强解释说，核心看三点：第一是不是市场需要的？第二，用户有没有得到满足？第三，一目科技能不能做？“这三个圈如果能画一个中心，才有价值。”

现在人形机器人机械结构类的产品现在已经很成熟了，比如丝杠、电机、减速器等，但人形机器人的核心是感知和AI算法。

而机器人的能力分为三部分，一个是感知力，一个是决策力，一个是行动力。为什么一目科技会选择触觉感知为切入口？

李智强解释说，人形机器人化最核心最前端的就应该是感知能力，感知能力里边视觉能力占据60%，听觉能力占20%左右，触觉能力占百分之二十左右。但全球还很少企业在做光触觉技术相关的产品，而一目科技有优势存在。

首先，核心的感知能力就是光学、电学、精密仪器以及化分，触觉传感器主要是依赖于我们的整个光学能力，这是叫光学触觉传感器，在这部分一目科技的技术可以复用。其次，在算法端一目科技积累多年，并且是和触觉算法相关。再次，现在有很多做触觉的能力大多偏设计，一目科技会更进一步到达芯片制造环节，也就是会把能力芯片化，这样可以利用一目科技原来的芯片化能力，让成本更低，体积更小，功耗更低，才能更好地运用在整个产业里面去。

“智慧家居只是‘中间态’，家电的尽头是人形机器人。”李智强强调说。

短期来看，家居环境内的AI化计划可以快速起量，大概两三年就能看到变化，具身智能是一个非常前沿且技术门槛高的领域，因此起量会缓慢些。而在这个过程中智慧家居作为“中间态”可以测试技术以及带来商业化收益，为更长期的目标铺垫能力。

要做 AI 感知界的“英伟达”

从水务到家居再到人形机器人，场景迁移的一个重要基础是自己有足够厚的能力壁垒。

一目科技的壁垒在哪里？李智强认为，一方面是硬件壁垒，以光学、电学、精密仪器、化分等组成的感知能力需要时间的积累。

以一目科技的洗护机器人为例，产品里面的多部AI传感器、芯片设计已经经过了多年的迭代，“做一款芯片，至少需要18个月到24个月，至少需要投资3000万，而且流片、良品率等都是一点点抠出来的。”

另一方面则是算法壁垒，不过他也承认算法壁垒具有一定的局限性，即使申请了专利，但相关的保护仍然比较弱，而算法中唯一能够去形成壁垒的是数据。“我们有大量的在跑的洗护机器人这些在收集数据，倘若别家进来这个市场，也许硬件和我们一样，模型也跟我们差不多，但是因为没有数据，所以模型的准确率，模型的整个能力就会更弱。”

在建立能力壁垒之上，李智强希望一目科技能够做AI感知界的“英伟达”，把基于感知、算法能力的平台架构提供给不同类型的客户，让这些公司再去做产品的机器人化或者AI化。

从商业的角度看，应用型企业可能容易做规模，但是在确保自己的利润和长期发展时候可能会有一些瓶颈，而他认为，做能够控制底层核心技术的通用平台型企业早期会难一点，壁垒会高一些，但是越做可能会越顺，并且整个壁垒和利润率能够保持的比较好。