36氪首发 | 牛津博士后跨界创业融资两轮，用光学重构机器人传感器

作者丨欧雪

编辑丨袁斯来

硬氪获悉，机器人全身级力觉自感知系统公司——智子力控（上海）科技有限公司（下称“智子力控”）近日完成新一轮融资，本轮由中芯聚源独家投资；此前，公司已获得浦东创投旗下浦东人工智能种子基金投资。这连续两轮融资达千万级别。资金将主要用于技术研发迭代、小批量产线建设及工程化团队扩充。

智子力控成立于2024年，现总部位于上海，是一家基于光学传感技术，为人形机器人提供分布式力觉感知一体化解决方案的公司。

公司创始人宋戈阳算是一名跨界创业者。他本科就读于谢菲尔德大学土木工程专业，又相继在伦敦帝国理工大学、诺丁汉大学取得硕士和博士学位，博士毕业后在牛津大学从事博士后研究，核心方向是利用光学材料对桥梁、建筑等大型结构进行力学监测。在他看来，这套技术迁移至人形机器人，测量对象从百吨级缩减至公斤级，底层逻辑并未改变。

宋戈阳坦言，人形机器人行业未来的竞争将更多落在“动得好”上，力觉感知将成为差异化竞争的关键维度。“关节模组的技术已经逐渐收敛，下一步大家比的是怎么把感知加进去。”

当前，人形机器人的力觉感知的主流方案仍以电阻应变片为核心，通过复杂弹性体结构实现六维力解耦。

与传统电阻应变片式六维力传感器不同，公司正基于光学自研解耦算法，实现机器人全身多个关节、末端的力觉采集与信号传输，构建面向人形机器人与工业机器人场景的分布式力觉感知一体化方案，试图从“末端六维力”进一步走向“整机力控”。

智子力控选择的技术路径则是“结构即传感”：简化弹性体设计，结合光学元器件，通过数字孪生算法完成力学解析。

智子力控为人形机器人打造力觉感知方案（图源/企业）

宋戈阳解释，这一路径带来的核心差异体现在两个层面。一是系统架构层面，传统电学传感器通常在末端进行边缘计算，每个关节需部署独立处理单元；智子力控则采用集中式架构，数十个光学传感器节点在机器人“小脑”进行统一处理，实现动作的同批次、无延迟、批量化处理。

“当传感器数量超过一定阈值，光学的综合成本将低于电学。”宋戈阳称。

二是性能指标层面。智子力控目前在1000赫兹采样频率下可实现稳定运行，支持机器人最新通信协议；其解耦算法的串扰率可控制在0.3%以下。

成立一年左右，智子力控已与国内多家具身机器人头部企业展开合作，并逐步进入相关供应链体系。宋戈阳表示，公司目前已在部分行业领先客户处推进技术验证与系统联调工作，合作进展整体顺利，后续有望随着项目节奏推进，逐步释放更具规模的订单需求。

除人形机器人外，公司产品在精密医疗设备、汽车电池碰撞监测、工业机械臂等领域亦有延伸应用。

例如在手术机器人场景，该方案具备抗电磁干扰、无源、轻量化等特点，可满足微创手术的严苛认证需求；在电动汽车领域，自感知电池冲击检测系统将力与温度监测集成至电池模块，实现对碰撞与热失控的实时反馈。

实际上，智子力控选择的光学技术路线在机器人行业仍属小众。宋戈阳解释：“在低节点、局部部署场景下，传统电学方案依然成熟；但如果要在一台机器人上部署数十个以上的力觉节点，光学路径在综合成本、走线复杂度、抗电磁干扰与系统集成效率上的优势会非常明显。”

他更愿意将光学方案放在“人形机器人终局”的框架下讨论。在他看来，人形机器人当前的一大痛点是线束过多——强电、弱电、信号线交错冗杂，而光学方案与人类神经系统的物理形态与功能分区高度相似。

“如果市场相信人形机器人是终极形态，那么光的使用就将是一脉相承的解法。”宋戈阳称。

投资方观点：

中芯聚源投资人表示：我们看好智子力控，不仅因为其切入的是人形机器人和高端装备中极具潜力的力觉感知赛道，更因为团队在技术路线选择上展现出清晰的系统思维。当前机器人产业正从“能运动”走向“能感知、能交互、能精细操作”，力控能力将成为下一阶段决定产品上限的重要基础设施。智子力控以光学路径切入，从单点末端检测走向全身级分布式力觉网络，这是一条具有前瞻性、工程价值和产业想象力的技术路线。我们认可团队在核心算法、工程化实现、客户验证和应用拓展上的持续推进能力，也看好公司在上海落地后，借助更完善的产业生态，加速产品迭代与商业化进程。期待智子力控持续推动机器人力觉感知技术从实验室走向规模化应用，成为机器人整机力控领域的重要基础力量。