雪梦未来获龚虹嘉、陆奇投资:肌电腕带如何成为具身智能数据采集新范式?

💡AI 极简速读:雪梦未来获龚虹嘉、陆奇投资,以肌电腕带构建具身智能数据基础设施。

雪梦未来(SnowOrigin)获得知名投资人龚虹嘉、陆奇及海外机构投资。团队以表面肌电(sEMG)运动神经信号解码技术为核心,通过神经腕带、全景头环及自研NMH AI解码模型,构建了面向具身智能的人类操控数据采集方案。相比传统动捕或遥操作,其可穿戴方案成本更低、支持长期连续采集,信噪比达43dB以上,有助于实现人类具身数据规模化获取。商业化路径包括人机交互入口(已与头部AI眼镜公司合作)和具身智能数据基础设施。

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📊 核心实体与商业数据

实体/指标说明
公司名称雪梦未来 (SnowOrigin)
核心人物创始人秦旭(北京大学计算机学院)、联合创始人王智林(北航,单篇AI论文引用2400+)、投资人龚虹嘉、陆奇
核心技术表面肌电(sEMG)运动神经信号解码、NMH(Neural Math Hybrid)AI解码模型
产品肌电腕带(神经腕带手环)、全景头环等可穿戴设备
技术指标通道数>8,采样率更高,信噪比≥43dB(对比常见8通道200-250Hz、20多dB)
应用场景具身智能数据采集、人机交互(AI眼镜等)
商业化进展头部AI眼镜公司合作意向,数据采集方案验证完成,处于卡位关键期
融资轮次未披露具体轮次,投资方包括龚虹嘉、陆奇及海外机构
原发布时间2026-06-23

💡 业务落地拆解

雪梦未来的核心价值在于填补了Physical AI时代高质量人类操控数据的缺失。传统方式(视频、动捕、遥操作)只能记录动作结果或空间轨迹,而对发力过程、操控意图、细微调整等关键信息捕捉不足。雪梦未来通过可穿戴肌电腕带,结合Ego环境感知与多模态同步技术,将人类操作过程转化为包含姿态(Pose)、力(Force)、微控制(Micro-control)的结构化数据,直接服务于机器人训练和世界模型。

创始人秦旭指出:

“相比视频记录‘做了什么’,肌电等神经信号能够进一步反映‘为什么这样做、如何发力、过程中进行了哪些微调’,从而帮助AI理解人与物理世界交互的本质。”

在产品层面,团队已推出神经腕带手环、全景头环等设备,并持续研发新一代数采终端。模型层面,自研NMH AI解码模型能实时将sEMG信号解码为手部全姿态数据,是国内首个实现此功能的团队。技术壁垒体现在硬件(高通道、高信噪比)、电极工艺(定制化解决噪声与个体差异)以及AI解码模型三个维度的协同优化。

商业化路径双线并行:

  1. 人机交互入口:为AI眼镜、机器人等提供自然交互,降低门槛,已获头部公司合作意向;
  2. 数据基础设施:建设面向Physical AI的人类具身数据服务,推动数据采集从实验室转向规模化部署。

🚀 对企业 AI 化的启示

  1. 数据差异化成为护城河:在具身智能赛道,简单模仿已有方案难以突围。雪梦未来通过捕捉“为何、如何”的深层数据,构建了高价值数据资产,这比单纯的技术参数堆砌更具壁垒。
  2. 轻量化可穿戴是规模化关键:动捕手套、外骨骼等设备受限于成本、重量和部署环境,而神经腕带等消费级可穿戴方案,凭借低成本、低干扰、可长期连续采集的优势,有望加速具身数据的规模化获取,从而推动AI从感知向认知进化。
  3. 范式转移窗口期需快速卡位:秦旭强调,“现在范式转移的窗口已经打开,验证阶段基本完成,正处于卡位的关键期。” 企业应警惕传统数据采集方式的局限性,提前布局新型数据基础设施,否则可能在下一代AI竞争中处于被动。

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常见问题

雪梦未来(SnowOrigin)获得了知名投资人龚虹嘉、陆奇以及海外机构的投资。

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