龚虹嘉、陆奇联合下注，北大团队用肌电腕带打造具身智能数据采集基础设施
2026/06/23 10:13阅读量 2
雪梦未来（SnowOrigin）获得龚虹嘉、陆奇及海外资本投资，团队以表面肌电（sEMG）运动神经信号解码技术为核心，推出神经腕带等可穿戴设备，将人类操作过程中的发力意图、微控制等转化为结构化数据，为具身智能和世界模型提供底层训练数据。产品已获得头部AI眼镜公司的合作意向，两条商业化路径同步推进。
事件概述
雪梦未来（SnowOrigin）完成一轮融资，投资方包括龚虹嘉、陆奇及海外机构。公司以sEMG（表面肌电）运动神经信号解码技术为切入点，通过神经腕带、第一视角采集设备及自研NMH AI解码模型，构建面向具身智能的人类操控数据采集方案。目前具身智能领域对高质量人类操控数据需求日益增长，但主流方案（视频、动捕、遥操作）主要记录动作结果而非发力过程和操控意图，雪梦未来试图填补这一空白。
核心信息
- 产品：神经腕带手环、全景头环等可穿戴设备，结合肌电与运动神经信号解码，捕捉人类与真实世界交互过程，输出姿态（Pose）、力（Force）、微控制（Micro-control）等结构化数据。
- 技术特点：硬件层面已实现更高通道数、更高采样率，信噪比达到43以上（国内常见方案为8通道、200-250Hz采样率、信噪比20多dB）。自研NMH（Neural Math Hybrid）AI解码模型，可将sEMG信号实时解码为手部全姿态数据，是国内第一个实现该能力的团队。
- 商业化路径：
- 人机交互入口：为具身智能机器人、AI眼镜等终端提供更自然的交互方式。目前几家头部AI眼镜公司已表达强烈合作意向。
- 数据基础设施：建设面向Physical AI的人类具身数据基础设施，为机器人训练、世界模型提供底层数据服务。
- 团队：创始人秦旭毕业于北京大学计算机学院，来自高文院士、黄铁军领衔的编解码国家工程实验室；联合创始人王智林毕业于北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室，单篇顶级AI论文引用量2400+。
值得关注
雪梦未来创始人秦旭指出，当前行业正处于数据采集范式转移的关键期——从异构传感器、动捕手套、遥操设备转向可穿戴神经信号采集方案。雪梦已深耕该赛道三年，在硬件、软件、AI解码模型三个维度建立壁垒，目前正处于卡位阶段。相比实验室环境的动捕设备，其方案成本更低、佩戴更轻量，适合长期连续采集，有望推动人类具身数据的规模化获取。