前博世自动驾驶工程师创办大衍科技获天使轮融资，押注合成数据与触觉大模型

据36氪旗下硬氪报道，空间智能公司大衍科技近期完成数千万元天使轮融资，由松禾清湛领投，浙江省省金控与广州番禺创新基金等国资背景机构参与。资金将主要用于触觉大模型研发、机器人数据产线建设及团队扩张。来源显示，大衍科技于2025年5月成立于浙江桐乡，定位为一家围绕4D世界重建、世界模型及可控扩散模型技术展开研发的空间智能公司，其创始人兼CEO杨林曾长期从事自动驾驶算法工作，团队技术积累则与数字孪生、触觉交互等方向相关。

这笔融资的关注点不只在于“具身智能”赛道继续获得资本投入，更在于大衍科技选择的切入口：用合成数据、第一人称视角采集与触觉硬件，去补足机器人训练中越来越突出的数据短板。随着机器人本体竞争加剧，行业焦点正在从“造出机器人”转向“让机器人学会稳定完成任务”，而高质量、多模态、低成本数据正在成为新的核心资源。

从自动驾驶数据经验切入机器人训练

大衍科技创始人兼CEO杨林拥有新加坡国立大学计算机博士背景，并曾在速腾、酷睿程、比亚迪、苏州博世等企业从事自动驾驶算法相关工作多年。据其向硬氪介绍，过去数据市场需求主要集中在汽车合成数据，但从2025年开始，机器人数据订单出现明显增长；相比之下，汽车数据需求没有同步上行，甚至有所回落。

这一变化背后，是自动驾驶与机器人训练逻辑的某种迁移。自动驾驶行业曾长期依赖海量路测数据、仿真数据和标注数据来推动模型迭代，而具身智能机器人同样面临“数据飞轮”问题：要让机器人在仓储、零售、制造等复杂场景中稳定执行任务，需要持续获得足够多、足够准确、覆盖长尾情形的数据。

大衍科技目前形成了三条产品线：合成数据业务、触觉数采设备，以及面向未来的触觉大模型。其中，合成数据业务面向自动驾驶与机器人训练，采用合成数据为主，并结合第一人称视角的“异购”数据采集。来源显示，相比传统人工标注单帧可能需要十几元的成本，大衍科技的合成数据成本可降至几毛钱量级，毛利率超过60%。

• 合成数据：用于降低训练数据生产和标注成本，服务自动驾驶与机器人模型训练。
• 异购采集：通过人在真实工作场景中佩戴设备采集连续数据，再将人类动作映射到机器人训练任务。
• 触觉硬件：通过手套和头戴式设备获取手部姿态与触觉反馈，补足纯视觉在遮挡场景下的信息缺口。
• 触觉大模型：计划以多模态输入和物理约束为基础，输出抓握相关的受力方向、大小与姿态建议。

触觉手套与“异购采集”：把人的工作过程变成机器人数据

在具身智能训练中，真机采集是常见路径之一，即让机器人在专门搭建的环境中不断重复任务。但这种方式往往成本高、效率受限，且有效数据比例并不总是理想。杨林在访谈中提到，大衍科技会与无人超市、前置仓等场景合作，让工作人员在正常工作时佩戴头戴设备和手套，通过补贴方式获取连续数据。经过数据产线处理后，部分数据可用于后续训练，整体成本相比真机采集更低。

这一方法的关键在于：机器人最终要在接近人类工作环境的场景中执行任务，因此直接采集人的操作过程，再映射到机器人身上，能够以更低成本获得真实任务数据。当然，人类手部结构、动作习惯与机器人执行机构之间并不完全一致，映射过程会存在损耗，因此数据清洗、动作重定向、仿真验证与模型训练之间的闭环能力，将决定这一路径能否规模化落地。

大衍科技自研的触觉数采设备也是其差异化所在。来源显示，公司开发了带力触交互的触觉手套“Shadow Gauntlet”及头戴式设备，手套具备29个阵列单元、1015个触觉触点，最高响应频率300Hz，可同时采集人手姿态与触觉反馈。杨林认为，纯视觉难以解决手部遮挡问题，而触觉数据可以从硬件层面补足被遮挡部分的信息。

触觉大模型的产业意义：让机器人不只“看见”，还要“摸懂”

按照大衍科技的规划，触觉大模型是公司的终极目标，预计今年下半年发布。该模型将以多模态输入为基础，在隐空间中加入物理约束，输出物体抓握时的受力方向、受力大小及最优姿态。来源称，目前国内尚无公开的同类产品。

从AI产业视角看，触觉大模型的重要性在于，它试图解决机器人操作中的一个基础难题：视觉模型可以识别物体、估计位置和形状，但抓取、旋拧、推拉、装配等任务需要理解接触、摩擦、力度和形变。也就是说，具身智能不能只依赖“看”，还需要对物理世界的交互反馈进行建模。触觉数据与物理约束的结合，可能成为机器人从演示学习走向复杂操作任务的一块关键拼图。

不过，这一方向也面临挑战。触觉硬件是否足够稳定耐用、不同机器人本体之间的数据迁移是否高效、合成数据与真实数据之间的差距如何缩小、触觉模型能否形成可复用能力，都会影响其商业化速度。对于客户来说，真正重要的不是单点模型参数，而是能否降低训练成本、缩短部署周期，并提升机器人在真实环境中的任务成功率。

商业化已起步，出海与“机器人大脑”成后续看点

据报道，大衍科技成立约一年左右已实现商业化落地，今年一季度营收已超过千万元，并与多家头部机器人公司开展合作，预计年底实现首个具身智能定制大脑项目交付。这说明机器人数据与模型服务已开始出现较明确的付费需求，尤其是在头部机器人企业加速产品迭代的背景下，数据供应、仿真生成、触觉采集和模型训练工具链都可能成为基础设施型机会。

公司还将出海列为明年的重点规划，计划在2025年底至2026年初于沙特设立子公司，推动硬件与数据业务出海。未来若触觉大模型成熟，大衍科技也不排除向下游延伸，尝试打造差异化的“机器人大脑”。

总体来看，大衍科技的融资和产品路径反映出具身智能行业的新趋势：竞争正在从机器人硬件本体扩展到数据、模型和感知交互能力。对于中文科技读者而言，值得关注的不只是某一家创业公司的融资进展，而是机器人训练数据基础设施是否会像自动驾驶数据体系一样，成为下一阶段AI产业的重要底座。