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大模型赛道竞争趋稳后，具身智能成为人工智能行业公认的新增长方向。这项技术在2025年被写入政府工作报告，政策、资本与产业资源纷纷涌入，但火热表象之下，高质量实操数据不足成为制约行业发展的核心卡点。
就在全行业受困于数据瓶颈时，成立不足一年的 手亿科技 完成数千万元天使++轮融资，这也是企业2026年斩获的第三轮融资，投后估值较天使轮实现数倍增长。这家专注具身智能数据采集的清华系企业，凭借硬核技术直击行业痛点，走出了一条差异化发展路径。
本轮融资背后，行业为何集体看好数据赛道？
本轮融资由千乘资本领投，南山战新投、力合创投、楹辉创投联合跟投，英诺天使基金、Atom Capital等老股东持续追加投资，资本用真金白银认可了企业的发展路线。手亿科技将本轮资金全部投入技术研发、产品量产、数采系统升级以及供应链搭建，布局方向精准贴合行业刚需。
如今的具身智能早已不是单纯比拼算法的阶段，2026年行业正式迈入数据驱动阶段。训练通用机器人大模型，需要数十亿条高质量手部操作数据作为支撑，可目前全球公开的有效数据仅为百万级，供需差距悬殊。
传统采集方案弊端突出，专业动捕设备造价高昂、设备笨重，很难走进工厂、家居等真实场景；仿真合成数据又和现实环境脱节，落地适配性极差。成本高、体量小、精度低的三重难题，让不少机器人企业陷入 “有算法、无数据” 的困境。
英诺天使基金对于此次融资表示：“手亿科技没有追逐热门风口，而是深耕数据基础设施，这条看似反主流的路线，反而最容易落地商业闭环。”。企业成立未满一年便实现技术产业化，持续为行业输送高质量数据，也是资本持续加码的核心原因。新资金到位后，手亿将进一步扩大产能，加速海量优质数据产出，缓解全行业的数据短缺问题。
清华博士团队入局，核心底气从何而来？
手亿科技2025年7月正式成立，能在短时间内接连获得融资，根基源自深厚的技术积淀与专业团队。
公司核心技术脱胎于清华大学自动化系 冯建江 副教授实验室近二十年的科研成果，该团队在手部状态感知、可穿戴视觉领域深耕多年，更是在国际上率先提出腕部视角三维手部重建与接触检测技术，整体技术水准稳居国际第一梯队。
创始团队同样实力出众。创始人 许展玮 博士是清华“未来学者”，拥有连续创业经历，在手部姿态估计领域钻研十余年，学术成果被广泛引用，兼具技术研发与市场运营能力。联合创始人于进洋同为清华博士，具备五年海外研发经验，主攻人机交互与多模态融合技术。
企业核心团队半数成员来自清华大学，手握多项授权专利，数十项专利正在申报中。团队从创业之初就明确，具身智能的竞争本质是数据竞争，低成本、规模化获取真实场景数据，才是立足行业的关键。
差异化技术路线，如何打破传统采集困局？
市面上现有的数采方案各有短板：第三方拍摄数据精度不足，专业动捕设备成本居高不下，仿真数据脱离实景，传统第一视角设备还存在多设备信号不同步问题。手亿科技打造腕带 + 头戴式设备的眼 - 手协同采集方案，依靠多模态融合技术，从硬件、精度、同步能力、使用体验四大维度完成全面突破。
硬件端主打极致轻量化，整套设备做到无感佩戴。智能数采腕带重量控制在100克以内，头戴设备整机重量不超过200克，依托人体工学设计，使用者长时间佩戴也不会产生负重感。设备无需提前校准，穿戴即可启动，单日可支持6小时以上连续高强度采集，能适配工厂、家居、户外等全场景作业。
在核心技术指标上，这套方案优势显著。设备搭载视觉 + IMU多模态融合架构，硬件实现微秒级传感器同步，多台设备之间达成毫秒级时间对齐，空间定位做到毫米级手部3D重建，手部姿态估算达到亚度级精度。这套技术不仅能记录画面，还能同步采集手部姿态、运动轨迹、操作指令等多维度信息，让数据完整还原整套操作逻辑，而非单纯的影像记录。
效率与成本层面的突破，进一步放大了产品竞争力。经过硬件架构优化与供应链整合，手亿单套采集设备成本仅为行业同类产品的十分之一，数据采集效率较传统方案提升十倍，高性价比让大规模批量部署成为现实。
目前企业已搭建起“采集 - 真值验证 - 算法迭代”的闭环，真实场景数据持续反哺算法，技术能力不断迭代升级。按照规划，手亿科技未来将部署数万台采集设备，搭建千万级高质量数据集，为通用具身机器人提供标准化数据资产。
数据基础设施为何是终极赛道？
纵观人工智能发展历程，数据的规模与质量，始终决定技术的发展上限，具身智能也不例外。当下多数企业扎堆研发机器人本体、训练大模型，却忽视了数据这一底层根基。当行业算法逐渐趋同，数据能力必然会成为企业拉开差距的核心壁垒。
手亿科技的崛起，也释放出两大行业信号：
其一，具身智能的竞争正式进入基础设施比拼阶段。机器人、算法是台前焦点，数据、硬件、供应链才是支撑行业长期发展的基石。千亿级的具身智能市场尚处起步阶段，数据缺口巨大，深耕上游数采赛道的企业，手握天然先发优势。
其二，低成本分布式采集将成为行业主流。传统实验室小范围采集模式，已经无法满足产业量产需求，轻量化可穿戴设备让数据采集走出实验室，渗透到各类真实场景，有效缩小仿真与现实之间的技术鸿沟。
当然，赛道机遇之下仍有挑战，数据标准化、跨场景复用、海量数据清洗标注等问题，依旧是全行业需要攻克的难题。但手亿科技用落地产品证明，具身智能的数据困境已有成熟解法。
当AI从虚拟世界走向物理现实，数据底座就是行业发展的生命线。手亿科技的成长故事，不仅是一家初创企业的突围之路，更代表着具身智能行业回归产业本质的趋势。在这场长跑竞赛里，守住数据根基，才能握住未来的主动权。
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图片来源：网络
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