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近期，优时科技完成数亿元B2轮融资，由前海方舟领投，前海母基金旗下多支基金、鲲翎资本、厚天资本等8家机构联合加注。
这家2018年成立、专注低速L4视觉自动驾驶的公司，7年完成7轮融资，从纯视觉无人车稳步切入人形机器人赛道，走出一条区别于行业的技术路径。
本轮融资并非简单的资本加注，而是对其技术路线与商业闭环的高度认可。资金将重点投向三大方向：L4自动驾驶技术向具身智能规模化迁移、通用视觉技术商业终端网格化部署、多模态AI Agent与生成式动作大模型研发。在具身智能陷入 “成本高、数据缺、落地难” 的行业困境时，优时科技用成熟技术与真实场景数据，打开了商业化落地的新窗口。
7轮融资一路领跑，优时的底气从哪来？
优时科技的融资历程，是技术验证与商业落地同步推进的缩影。
从2018年种子轮至今，公司累计完成7轮融资，投资方阵容涵盖PNP中国、英诺天使、Global Brain、海尔资本、金茂资本、零以创投等一线机构，每一轮都对应着技术迭代与场景扩张的关键节点。
与多数自动驾驶公司不同，优时从成立之初就坚定纯视觉路线，放弃激光雷达与高精地图依赖，聚焦大流量非结构化场景。截至目前，其“优时小车”已在海内外商圈、步行街、地铁站、机场等场景部署数千台，运营规模追平海外头部企业Starship，用真实运营数据证明纯视觉方案的可行性与规模化潜力。
本轮领投方前海方舟表示，优时通过技术创新实现低成本高精度L4自动驾驶，锚定高动态线下市场，跑通商业闭环并构建数据壁垒，是“AI + 物理智能体”领域的关键布局。资本的持续加注，本质是对其 “技术→落地→数据→迭代” 正向循环的认可。
创始人林锫森：从视觉算法极客，到具身智能破局者
优时科技的技术底色，源于创始人林锫森的长期深耕。作为伦敦帝国理工学院电子工程荣誉学位获得者，他拥有10年计算机视觉SLAM研发经验，是2010年ROS最早一批开发者，具备从算法、软件到硬件、云端的全栈开发能力。
创业前，林锫森曾深耕最后一公里配送领域，深知线下场景的成本痛点与需求本质。2018年回国创立优时科技，他瞄准 “低速大流量场景纯视觉自动驾驶” 空白，带领团队放弃行业主流的激光雷达方案，死磕双目视觉与自研算法。团队核心成员来自帝国理工、清华等高校，兼具百度、美团、阿里等企业实战经验，在视觉感知、机器人控制、商业运营上形成互补。
林锫森的核心判断是：物理世界的智能，必须从真实场景里长出来，而非实验室仿真。这一理念贯穿优时发展，让公司避开技术泡沫，专注可落地、可规模化、可造血的技术路径。
放弃激光雷达！纯视觉L4，如何攻克非结构化场景？
行业普遍认为，L4自动驾驶离不开激光雷达+多传感器融合+高精地图，但优时用7年时间证明：纯视觉完全能扛住低速非结构化场景的L4级要求。
其技术核心是一套全栈自研的纯视觉感知与导航体系：
- ● 感知层：以双目摄像头为核心，替代多线激光雷达，实时生成三维环境信息，硬件成本直降90%以上，单台无人车成本从10-40万压至8千元以内；
- ● 算法层：自研强弱光自适应三维轮廓提取算法，滤除人群、遮挡等高动态干扰，实现无高精地图实时定位，解决室内外一体化导航难题；
- ● 定位层：视觉 + IMU+GPS惯导融合，不依赖外部地图更新，应对场景装修、动线调整等高频变化，部署即跑、无需反复扫描建模。
大流量商圈是高度非结构化环境，无车道线、人群密集、干扰极多，远比重卡道路更复杂。优时的算法能实时提取环境三维轮廓，预判行人意图，在强弱光交替、人群穿梭中稳定导航，这是传统方案难以实现的。更关键的是，这套方案彻底摆脱高精地图依赖，省去每公里2000元的扫描成本，适配场景高频变动需求。
从小车到人形：技术如何平移，壁垒如何构建？
从无人车跨界人形机器人，优时的逻辑与特斯拉从FSD到Optimus高度一致：用纯视觉感知 + 物理世界真实数据，驱动通用具身智能。
林锫森明确，优时不从零打造双足躯壳，而是将成熟的L4视觉算法与空间认知能力，封装为具身机器人的社交导航大脑。这正是行业稀缺的核心能力 —— 当前人形机器人多聚焦机械结构，却普遍缺乏复杂人流中的导航与交互能力。
具身智能发展分两大核心板块：移动交互、精细操作。优时先用小车解决第一板块痛点，在商超、地铁站等场景积累海量人机共存数据，训练出意图预判、秩序融入、得体交互的能力。这些能力可直接平移到人形机器人，让其快速具备真实场景落地基础。
产品规划上，双方形成互补：六轮小车承担负载与移动，人形机器人专注高频交互，解决人形机器人续航短、负载弱的商业化难题。先解决 “共存与通行”，再逐步完善精细操作，稳步推进通用智能落地。
如何破解具身智能 “鸡与蛋” 困境？
具身智能行业陷入死循环：无规模出货则无数据，无数据则无智能，无智能则无法规模出货。优时用商业造血 + 数据反哺的闭环，打破这一困局。
“优时小车” 不只是移动载体，更是可自主运营的AI商业终端。它能主动寻找人流密集区，为线下客户提供动态展示、移动体验、流量分发服务，将公域流量转化为私域流量，用商业收益覆盖运营成本。数千台高频运转的小车，构成持续更新的数据库，在商业交互中积累多模态数据与动态空间信息，反哺算法迭代。
这种模式让数据采集不再是成本负担，而是商业服务的副产品。小车在创造收益的同时，源源不断产出训练数据，形成 “低成本部署→商业变现→数据积累→算法优化→规模化扩张” 的正向飞轮，这是优时最核心的壁垒。
优时的答案：具身智能，先落地再伟大
当前人形机器人行业普遍追求 “全能”，却忽略真实场景需求。优时的路径清晰务实：不造炫技产品，先解决可落地痛点。
其核心价值在于：用7年纯视觉技术积累，拿下低速大流量场景的 “社交导航” 刚需；用低成本方案实现规模化部署，转动数据飞轮；用商业闭环支撑技术迭代，避免依赖融资续命。从L4视觉自动驾驶到人形机器人，优时不是跨界，而是技术能力的自然延伸 —— 底层都是让机器在物理世界安全、高效、低成本地与人共存。
本轮融资后，优时将加速技术迁移与终端部署，推动人形机器人在大流量场景落地。在具身智能浪潮中，优时用实践证明：真正的通用智能，不是实验室里的完美模型，而是在真实世界里能跑、能赚、能进化的实用能力。
未来，当人形机器人走进商圈、机场、社区，我们或许会发现：引领落地的，不是追求极致机械性能的玩家，而是像优时这样，先把 “社交导航大脑” 练到极致的长期主义者。
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