天津大学博士团队融资千万级，把“机器人眼睛”降到千元级｜36氪首发

文 | 张卓倩

编辑 | 彭孝秋

36氪获悉，专注于机器人全向3D视觉感知技术的天津环视智能科技有限公司（以下简称「环视智能」）已于近日完成千万级人民币天使轮融资，由天润嘉诚领投，成都高投跟投，帕累托森林担任独家融资财务顾问。本次融资资金将用于产品量产、行业配套方案开发以及市场与生产体系建设。

「环视智能」成立于2024年4月，是一家专注研究机器人感知规划控制技术的科技企业，其生产的全向 3D 立体视觉感知功能标准模组已应用于无人机、无人车、足式机器人、人形机器人等多种场景。此外，「环视智能」还可为量产机器人提供定制化方案。

环视智能空间感知模组

随着机器人行业的发展，机器人对感知的需求从低层次向高层次迁移，从 3D 视觉向空间智能升级，需实现环境建模、语义理解、情景理解和任务规划。「环视智能」创始人孙航介绍，“两年前主机厂注重激光雷达数量，如今越来越多厂家转向纯视觉路线”。因 AI 技术进步，纯视觉在 99% 场景中可媲美甚至超越激光雷达，且机器人与自动驾驶行业技术相通，自动驾驶视觉技术可下沉至机器人行业。

然而，机器人从专用走向通用的最大瓶颈恰恰就在于感知。激光雷达以点云形式输出，信息密度低，无法分辨颜色、材质，成本仍保持在3000元以上；深度相机视野不足90°，后端需百TOPS级算力，整机BOM瞬间破万；纯视觉方案虽能降本，却受限于算力、功耗与海量标注数据，难以在10%整机成本红线内落地。多传感器融合又带来噪声叠加、标定复杂、售后成本不可控等问题。行业急需一款“看得全、算得快、卖得便宜”的通用视觉模组。

「环视智能」给出的答案是一枚直径10厘米的标准模组：4颗200°广角摄像头融合出800°全向视野，任意方向均具备稠密空间测量能力，彻底消除白墙、玻璃等无纹理场景下的“死锁”盲区。模组内置自研硬件3D空间计算引擎，将3D几何运算从AI推理中解耦，仅需10-30 T即可在边缘端完成全局3D信息、语义理解与意图预测，延迟<30 ms、功耗<5 W。

“过去机器人看到一堵白墙等弱纹理情况下，特别容易丢失导航及感知信息，因为没有纹理可做特征参考”，孙航告诉36氪，“800° 全向视野保证任意方向都有完备的冗余信息，哪怕正面全是白墙，背面依旧有信息输入，让机器人知道自己‘卡’在哪。”

在技术路径上，「环视智能」提出“多目融合+硬件加速”全向3D感知架构，自研2D-3D数据复活技术，可将客户历史2D图像零标注生成3D训练集，节省80%数据成本；其开发的无监督空间学习框架让机器人在运行中不断自我进化，形成可持续迭代的通用世界模型。与特斯拉FSD、Intel RealSense等方案相比，「环视智能」在视野、算力需求、成本三维同时实现代际差：能低成本适配众多场景，满足机器人行业对低成本、低算力的需求。

「环视智能」成立一年，营收已实现数百万量级，主要针对无人机、庭院机器人、清洁机器人、安防类机器人等场景。高校在机器人项目中也产生了小批量订单。下一步，公司将进一步推动产品量产，扩大在无人机、清洁机器人、高校科研等场景的应用。孙航透露，「环视智能」还将向更深层次的以端到端为导向的产品升级。

「环视智能」核心成员来自天津大学博士团队。团队在机器人方向有长期研究和市场化经验，技术团队兼具技术研发与产业化、商业化经验。创始人孙航在校期间师从齐俊桐教授，毕业后曾担创业企业和大型军工单位的技术负责人和首席架构师，参与无人机、机器人的环境感知、 智能控制、集群算法等技术的设计与研发，应用于无人机集群产品、智能机器人系统等。