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具身智能賽道再迎重磅融資。

2026年一季度剛過，專注L4低速自動(dòng)駕駛的優(yōu)時(shí)科技宣布完成數(shù)億元B2輪融資，由前海方舟領(lǐng)投，前海母基金旗下多支基金、鯤翎資本、厚天資本等8家機(jī)構(gòu)聯(lián)合加注。這不是一次普通的資本加注，而是對一條從純視覺 L4→具身智能→人形機(jī)器人完整技術(shù)路徑的高度認(rèn)可。

成立8年、累計(jì)7輪融資，優(yōu)時(shí)科技從數(shù)百萬種子輪走到數(shù)億元B2輪，始終錨定純視覺低速L4自動(dòng)駕駛這一細(xì)分賽道，不跟風(fēng)、不堆硬件，用極致成本與真實(shí)場景數(shù)據(jù)，走出一條區(qū)別于激光雷達(dá)派、高精地圖派的獨(dú)特路線。

本輪資金將重點(diǎn)投向L4技術(shù)向具身智能規(guī)模化遷移、通用視覺終端網(wǎng)格化部署，以及多模態(tài)AI Agent與生成式動(dòng)作大模型研發(fā)，為從 “小車” 到 “人形機(jī)器人” 的跨越筑牢技術(shù)底座。

01

創(chuàng)始人是誰？憑什么敢賭純視覺？

優(yōu)時(shí)科技的掌舵人 林锫森，是業(yè)內(nèi)少有的技術(shù)+工程+商業(yè)化全棧型創(chuàng)始人。他畢業(yè)于倫敦帝國理工學(xué)院電子工程專業(yè)，擁有10年計(jì)算機(jī)視覺與SLAM開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，是國內(nèi)最早一批ROS開發(fā)者，兼具3年O2O端到端物流運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，既懂算法底層邏輯，也懂線下商業(yè)真實(shí)痛點(diǎn)。

核心團(tuán)隊(duì)同樣硬核，成員來自帝國理工、清華、北大、斯坦福等名校，兼具阿里、美團(tuán)、百度、小米等大廠實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，覆蓋計(jì)算機(jī)視覺、感知定位、軟硬件研發(fā)、機(jī)械設(shè)計(jì)、商業(yè)運(yùn)營全鏈條，是一支能把算法落地、把產(chǎn)品賣出去、把數(shù)據(jù)跑起來的實(shí)戰(zhàn)團(tuán)隊(duì)。

林锫森從創(chuàng)業(yè)第一天就篤定：低速大流量場景，純視覺才是規(guī)模化唯一解。不同于乘用車開放道路，商圈、步行街、地鐵站等場景無車道線、強(qiáng)動(dòng)態(tài)、高干擾，激光雷達(dá)成本高、運(yùn)維難，高精地圖每公里數(shù)千元的掃描費(fèi)用根本扛不住場景頻繁變動(dòng)。優(yōu)時(shí)的核心邏輯，是用雙目視覺 + 自研算法，替代激光雷達(dá)與高精地圖，把成本壓到極致，讓機(jī)器人先規(guī)模化跑起來，再用數(shù)據(jù)迭代智能。

02

純視覺L4如何落地？不靠激光也能穩(wěn)跑

行業(yè)普遍認(rèn)為，L4自動(dòng)駕駛離不開激光雷達(dá)+多傳感器融合+高精地圖，但優(yōu)時(shí)用7年時(shí)間證明：純視覺完全能扛住低速非結(jié)構(gòu)化場景的L4級要求。

其技術(shù)核心是一套全棧自研的純視覺感知與導(dǎo)航體系：

● 感知層：以雙目攝像頭為核心，替代多線激光雷達(dá)，實(shí)時(shí)生成三維環(huán)境信息，硬件成本直降90%以上，單臺無人車成本從10-40萬壓至8千元以內(nèi)；

● 算法層：自研強(qiáng)弱光自適應(yīng)三維輪廓提取算法，濾除人群、遮擋等高動(dòng)態(tài)干擾，實(shí)現(xiàn)無高精地圖實(shí)時(shí)定位，解決室內(nèi)外一體化導(dǎo)航難題；

● 定位層：視覺+IMU+GPS慣導(dǎo)融合，不依賴外部地圖更新，應(yīng)對場景裝修、動(dòng)線調(diào)整等高頻變化，部署即跑、無需反復(fù)掃描建模。

這套方案完美適配大流量場景：沒有車道線照樣規(guī)劃路徑，人群穿梭不卡頓，強(qiáng)光弱光切換不丟定位，成本足夠低才能批量落地。優(yōu)時(shí)沒有停留在實(shí)驗(yàn)室Demo，而是把技術(shù)壓進(jìn)真實(shí)商業(yè)場景，用數(shù)千臺設(shè)備驗(yàn)證算法魯棒性，形成 “技術(shù)→落地→數(shù)據(jù)→迭代” 的正向循環(huán)。

03

憑什么能規(guī)模化？數(shù)千臺小車跑出數(shù)據(jù)飛輪

具身智能行業(yè)一直困在“先有雞還是先有蛋”的死循環(huán)：機(jī)器人造價(jià)高→無法批量出貨→數(shù)據(jù)不足→智能不夠→更難出貨。優(yōu)時(shí)的破局點(diǎn)，是用優(yōu)時(shí)小車作為低成本載體，先商業(yè)造血，再數(shù)據(jù)反哺。

目前優(yōu)時(shí)已在海內(nèi)外商圈、步行街、地鐵站、機(jī)場等場景部署數(shù)千臺優(yōu)時(shí)小車，部署規(guī)模追平海外頭部企業(yè)Starship，成為國內(nèi)純視覺低速自動(dòng)駕駛落地第一梯隊(duì)。這些小車不是簡單的配送工具，而是可移動(dòng)AI商業(yè)終端：主動(dòng)尋找人流密集區(qū)，提供移動(dòng)售賣、品牌展示、流量分發(fā)，把公域流量轉(zhuǎn)為私域，單臺每月可為商家?guī)�來萬元級額外營收，實(shí)現(xiàn)自我造血。

更關(guān)鍵的是，小車在高頻交互中持續(xù)采集高動(dòng)態(tài)社交數(shù)據(jù)、人機(jī)交互數(shù)據(jù)、空間認(rèn)知數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是具身智能最稀缺的 “養(yǎng)料”。優(yōu)時(shí)用商業(yè)收益覆蓋數(shù)據(jù)采集成本，不用燒錢換數(shù)據(jù)，跑出行業(yè)獨(dú)有的造血式數(shù)據(jù)飛輪，為技術(shù)遷移提供源源不斷的燃料。

04

從小車到人形機(jī)器人，技術(shù)壁壘如何平移？

很多人疑惑：做無人車的，憑什么做人形機(jī)器人？優(yōu)時(shí)的答案很清晰：不造軀殼，只做通用社交導(dǎo)航大腦。

林锫森明確，優(yōu)時(shí)不糾結(jié)雙足機(jī)械結(jié)構(gòu)，而是把L4視覺自動(dòng)駕駛的核心能力 ——空間認(rèn)知、意圖預(yù)判、社交導(dǎo)航、動(dòng)態(tài)交互，封裝成人形機(jī)器人的 “大腦”。這一路徑與特斯拉從FSD到Optimus的邏輯高度一致：堅(jiān)持純視覺 + 真實(shí)物理世界數(shù)據(jù)，走向通用具身智能。

具身智能分兩大核心板塊：移動(dòng)交互、精細(xì)操作。優(yōu)時(shí)先用小車解決第一板塊痛點(diǎn)，在復(fù)雜人流中練會(huì) “預(yù)判行人意圖、主動(dòng)避讓、得體交互”，這些能力可直接平移到人形機(jī)器人。未來產(chǎn)品矩陣將形成小車負(fù)責(zé)負(fù)載移動(dòng)、人形機(jī)器人負(fù)責(zé)高頻交互的協(xié)同格局，解決人形機(jī)器人續(xù)航短、負(fù)載弱的商業(yè)化難題，先落地再迭代操作能力。

05

這場融資，到底投的是什么？

前海方舟等機(jī)構(gòu)加注，本質(zhì)是投中三個(gè)稀缺價(jià)值：

1、技術(shù)路線確定性：純視覺+低成本+場景數(shù)據(jù)，避開硬件內(nèi)卷，適配具身智能規(guī)模化需求；

2、數(shù)據(jù)壁壘唯一性：數(shù)千臺終端持續(xù)產(chǎn)出高價(jià)值社交交互數(shù)據(jù)，形成難以復(fù)制的數(shù)據(jù)集；

3、商業(yè)閉環(huán)可行性：先造血再擴(kuò)量，擺脫純燒錢模式，具備快速復(fù)制潛力。

優(yōu)時(shí)的故事，給行業(yè)提供了新范式：具身智能不是堆參數(shù)、炫形態(tài)，而是先解決真實(shí)場景的成本、數(shù)據(jù)、商業(yè)閉環(huán)，再逐步邁向通用智能。

從L4純視覺無人車到人形機(jī)器人，優(yōu)時(shí)科技走的不是捷徑，而是最難但最扎實(shí)的路：不堆硬件、不炒概念，用7年技術(shù)深耕、數(shù)千臺設(shè)備落地、完整商業(yè)閉環(huán)，證明純視覺 + 數(shù)據(jù)飛輪能打通具身智能的最后一公里。

隨著B2輪資金到位，優(yōu)時(shí)將加速把 “社交導(dǎo)航大腦” 裝進(jìn)人形機(jī)器人，在大流量場景實(shí)現(xiàn)小車與機(jī)器人協(xié)同作業(yè)。當(dāng)機(jī)器人真正具備在人群中安全行走、自然交互的能力，具身智能的規(guī)模化落地，才真正拉開序幕。

       原文標(biāo)題 : 數(shù)億元B2輪融資到位！優(yōu)時(shí)科技憑純視覺L4，從無人車殺進(jìn)人形機(jī)器人