近日，专注于“机器人感知”领域的赛感智能完成了Pre-A轮融资。本轮融资由麟阁创投领投，产业投资方横店资本跟投，老股东远桥资本超额加注，深蓝资本担任长期独家财务顾问。
如果要复盘2025年的一级市场，那么“具身智能”一定是很多人心中最热的投资主题。
据投中嘉川CVSource统计，2025年前10个月，具身智能赛道的新增融资事件达到了195起，上亿规模的融资事件达到69起。从规模上、频次上、数量上等多个维度上，都称得上近几年难得一见的融资潮。
不过，热度的持续并不代表创业者和投资人的思路没有出现变化。2025年前7个月，尤其是4月亦庄马拉松以来出现的融资热，通常被理解为“大模型投资潮”的延续。一个基础逻辑是，进入2025年后“模型能力出现了大幅度提升”，而其中机器人是最能体现“模型能力大幅度提升”的一个应用，且“能力提升的速度和加速度超过市场预期”。因此虽然具身智能目前仍然缺少“特别量化的指标来做估值定价”，主要应用场景也仍然集中于科研和展示，但相较于其他赛道也“确实是一个可预见的确定性”，值得“提前做布局”。
但随着热度的继续推进，融资节奏的继续密集，一个新现状是：第一梯队的企业在资金、团队建设、技术积累、供应链建设等方面积累了足够形成壁垒的优势。在这个前提下，对数据集、算力消耗、技术储备、场景拓展有更高要求的“本体”已经很难出现太大的破局机会，投资重点将不可避免地向“上游”走，集中在机器人关节、柔性材料等关键零部件上。
而在今天，又有一家机器人产业链上游的潜力公司完成了新一轮融资。专注于“机器人感知”领域的赛感智能于近日完成了Pre-A轮融资。本轮融资由麟阁创投领投，产业投资方横店资本跟投，老股东远桥资本超额加注，深蓝资本担任长期独家财务顾问。本轮融资将用于核心技术迭代、产品线的战略扩张及商业化规模化落地，从而进一步巩固公司在多模态空间传感器领域的技术优势，推动产品在机器人场景中的深入应用。
对于人类来说，能够顺利地完成吃饭、喝水、做家务，很大程度依赖于视觉的辅助，帮助我们定位饭碗在哪里、距离自己有多远、要耗时多久来到嘴边——同样的逻辑对于机器人来说也“适用”，为了让机器人顺利地进入人类的生产生活场景，研发者们几乎是数十年如一日地在迭代机器人的“双眼”，尝试让机器人更高效、具体、准确地认知我们的物理世界。
从已有的产品来看，目前比较主流的技术方案可以分为两种。一种是“多传感器融合”，通过RGB摄像头+激光雷达+惯性测量单元的形式，让机器人能够获得多种数据，再通过数据融合来提升系统的准确性；另一种是让机器人学会“主动看”，机器人通过主动移动摄像头，从不同角度观察物体或环境（比如过障碍），以获取更完整、更清晰的信息。
但这两种技术方案也有很明显的缺点。对于前者而言，“多传感器融合”高度依赖各个独立传感器系统的机械独立堆叠，消耗大量的人工，代码资源和算力才能实现机器人基本的行为决策。后者也同样如此，如果要让机器人不再傻傻地、静态地处理一张图片，决策就必须在毫秒到秒级的时间内完成，同时还需要完成更复杂的动作规划算法，同样对应着巨大的计算量。
而这正是赛感智能看到的创业机会。
赛感智能成立于2024年，创业团队拥有浓厚的“清华”底色：创始人兼CEO付晨本科毕业于清华大学测控技术与仪器专业，在清华大学光学工程专业获得博士，在成立赛感智能之前曾经参与了富锐光学（机器人领域2D激光雷达市占率30%的头部企业）的联合创业，负责激光雷达项目研发。出任CTO后，付晨又牵头组建产品部门，负责富锐光学整体业务流程与产品规划，研发，控制，建立了整套面向客户需求的产品与技术服务快速响应机制。
这段经历给付晨的启发是，在解决“机器人感知”的思路上，需要的是“多模态融合+感知-决策一体化”技术路径，即在同样寻求“多传感器融合”（3D激光雷达与环形摄像头等多源数据）的基础上，搭配本地化算力平台和精简部署的VLA与算法，构建机器人“中枢神经”系统，直接完成目标的特征生成，环境感知和基本行为决策。
与此同时，为了优化系统表现，团队还需要自研一套全新的激光雷达技术架构，可以以极低的成本生成前所未有的大视场高密度点云，为机器人精准感知提供坚实数据基础，同时满足避障、导航与目标识别等多重需求，实现在动态环境下的高精度定位、障碍识别与路径规划，决策响应速度提升至毫秒级，从而释放机器人“大脑”的负担帮助其能够迅速应对多样复杂场景。
可以说，如果这一思路可以顺利完成，那么赛感智能将有机会打造一套与“定制化感知方案”完全不同的、更与当下具身智能赛道亟待进入更多生活服务场景更匹配的“全场景感知生态方案”。而据投中网获悉，本次新融资的顺利完成，则标志着这条技术路线的顺利推进：
在全场景感知覆盖方面，赛感智能自主研发的OCTA系列产品，为各类工业机器人提供精准感知能力，指向未来“全场景、长期可持续”的感知解决方案。
在感知-决策-执行闭环层间，赛感智能最新推出的多模态传感中枢架构，做到了以超紧凑结构同时实现高密度点云覆盖能力，端到端视觉能力与目标结构化信息生成能力，让移动机器人实现“感知-决策-执行”无缝衔接，兼具高性能与低成本。付晨表示：“这只是场景落地的起点。随着多模态融合技术迭代，我们将持续推出适配更多行业的解决方案。”
赛感智能除了目前已经公布的自研激光雷达OCTA，还实现多项核心技术突破，显著提升机器视觉解决方案的集成效率与性能，产品化进程快速推进，已进入头部客户的小批量交付阶段。而随着本轮融资完成与新产品持续亮相，赛感智能将持续推动多模态感知技术的演进，帮助机器人将不再局限于某一单一领域，正在打破工业与民用机器人感知技术的壁垒，让机器真正“看见”立体世界、洞察万变场景。
秉承与清华大学等高校创新团队的合作基因，麟阁创投将与团队持续同行，做好科学家的共同创业者，创业者的长期陪伴者。
