北京
“我们是希望借这次服贸会，做实瞰瞰智能在北京首钢园的硬科技企业标签，同时对接潜在客户，达成合作意向和订单。”2026年服贸会现场，瞰瞰智能创新业务副总经理田毅说明参展的务实目标。
图：瞰瞰智能创新业务副总经理田毅
这家2019年成立的公司，从手机影像ISP调校起步，转入车载自动驾驶领域，打磨全栈式影像光学服务能力；从去年开始，团队敏锐地捕捉到具身智能的产业机遇，将车载时代积累的技术底座整体平移到具身智能数据闭环赛道。如今，瞰瞰智能拥有近400名员工，70%以上是研发人员。
在田毅看来，瞰瞰智能的核心竞争力不是某项单点技术，而是三大平台的协同：光学底座ImageKan覆盖光学镜头模组与算法调优，解决“看得清”；车载平台在长时间运行的苛刻环境中打磨出高可靠性，沉淀出车规级方法论；AI算法与数据闭环平台则让机器“看得懂”。三者咬合运转，构成一个正向的数据飞轮。
相比传统影像厂商，田毅总结了三点差异化。一是从光学、模组到算法、数据治理的全栈自研；二是把车规级可靠性标准下放到具身智能和消费级穿戴设备形态；三是打通了从数据采集、标注、训练到仿真的整套数据治理管线。“以前我们可能是卖一颗摄像头，现在我们交付的是从光学到智能化的全链路能力。”田毅说。
展台上最吸睛的，是8月在世界机器人大会（WRC）上首次发布、此次专程带到服贸会的瞰瞰智能 G1 数采眼镜。瞰瞰智能把车规级制造能力迁移到这款极致轻量化的设备上，整机仅56克，却要塞进摄像头、IMU和相应的处理单元。
“在这么小的体积内做散热、可靠性和抗跌落，挑战非常大，正是靠车规级的背景才把它解决掉。”田毅介绍，数采设备对精度和可靠性要求极高，G1采用150毫米双目基线，能让两个摄像头严格对齐，“采集到的数据给到模型公司可以直接复用”。此外，团队原来做手机、智能硬件和车载积累的小型化经验，也让“在这么小空间内塞这么多东西”成为可能。
田毅明确，这款设备当前聚焦具身智能数采这一主赛道，尽管已有客户询问直播、视频缺陷检测等延展场景，但“现有阶段我们focus在数采领域”。服贸会展台上，观众还能看到视频录制设备、智能机器人等其他智能硬件产品。
谈及行业，田毅抛出了一个鲜明判断：“具身智能领域最大的瓶颈其实不是模型，而是高质量、可复用、标准化的数据。”他指出，目前行业内数据标准不统一、格式不统一、不能复用，导致模型训练达不到预期效果。
正是瞄准这一痛点，瞰瞰智能提出了自己的宏愿——做行业数据基建者。凭借全栈自研的光学模组与图像调优能力，加上车规级CNAS实验室的标定能力，以及覆盖采集、标注、训练、仿真全链路的数据治理管线，公司希望解决数据“采得着、对得齐、可复用”的核心难题。目前，瞰瞰智能已参与多项行业标准制定。
“我们希望利用原有的技术积累和对产品的理解，快速满足具身智能大模型公司、世界模型公司对数据的要求，解决从硬件到软件算法、采集可靠高标准数据的完整闭环。”田毅说。
从手机影像到车载光学，再到具身智能数采，瞰瞰智能的每一次转身都踩在产业变革的节点上。服贸会这一站，它想讲的故事很明确：不卖设备卖底座，做具身智能时代的“数据基建者”。
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