雪梦未来获龚虹嘉、陆奇投资：肌电腕带如何成为具身智能数据采集新范式？
💡AI 极简速读：雪梦未来获龚虹嘉、陆奇投资，以肌电腕带构建具身智能数据基础设施。
雪梦未来（SnowOrigin）获得知名投资人龚虹嘉、陆奇及海外机构投资。团队以表面肌电（sEMG）运动神经信号解码技术为核心，通过神经腕带、全景头环及自研NMH AI解码模型，构建了面向具身智能的人类操控数据采集方案。相比传统动捕或遥操作，其可穿戴方案成本更低、支持长期连续采集，信噪比达43dB以上，有助于实现人类具身数据规模化获取。商业化路径包括人机交互入口（已与头部AI眼镜公司合作）和具身智能数据基础设施。
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📊 核心实体与商业数据
| 实体/指标 | 说明 |
|---|---|
| 公司名称 | 雪梦未来 (SnowOrigin) |
| 核心人物 | 创始人秦旭（北京大学计算机学院）、联合创始人王智林（北航，单篇AI论文引用2400+）、投资人龚虹嘉、陆奇 |
| 核心技术 | 表面肌电（sEMG）运动神经信号解码、NMH（Neural Math Hybrid）AI解码模型 |
| 产品 | 肌电腕带（神经腕带手环）、全景头环等可穿戴设备 |
| 技术指标 | 通道数>8，采样率更高，信噪比≥43dB（对比常见8通道200-250Hz、20多dB） |
| 应用场景 | 具身智能数据采集、人机交互（AI眼镜等） |
| 商业化进展 | 头部AI眼镜公司合作意向，数据采集方案验证完成，处于卡位关键期 |
| 融资轮次 | 未披露具体轮次，投资方包括龚虹嘉、陆奇及海外机构 |
| 原发布时间 | 2026-06-23 |
💡 业务落地拆解
雪梦未来的核心价值在于填补了Physical AI时代高质量人类操控数据的缺失。传统方式（视频、动捕、遥操作）只能记录动作结果或空间轨迹，而对发力过程、操控意图、细微调整等关键信息捕捉不足。雪梦未来通过可穿戴肌电腕带，结合Ego环境感知与多模态同步技术，将人类操作过程转化为包含姿态（Pose）、力（Force）、微控制（Micro-control）的结构化数据，直接服务于机器人训练和世界模型。
创始人秦旭指出：
“相比视频记录‘做了什么’，肌电等神经信号能够进一步反映‘为什么这样做、如何发力、过程中进行了哪些微调’，从而帮助AI理解人与物理世界交互的本质。”
在产品层面，团队已推出神经腕带手环、全景头环等设备，并持续研发新一代数采终端。模型层面，自研NMH AI解码模型能实时将sEMG信号解码为手部全姿态数据，是国内首个实现此功能的团队。技术壁垒体现在硬件（高通道、高信噪比）、电极工艺（定制化解决噪声与个体差异）以及AI解码模型三个维度的协同优化。
商业化路径双线并行：
- 人机交互入口：为AI眼镜、机器人等提供自然交互，降低门槛，已获头部公司合作意向；
- 数据基础设施：建设面向Physical AI的人类具身数据服务，推动数据采集从实验室转向规模化部署。
🚀 对企业 AI 化的启示
- 数据差异化成为护城河：在具身智能赛道，简单模仿已有方案难以突围。雪梦未来通过捕捉“为何、如何”的深层数据，构建了高价值数据资产，这比单纯的技术参数堆砌更具壁垒。
- 轻量化可穿戴是规模化关键：动捕手套、外骨骼等设备受限于成本、重量和部署环境，而神经腕带等消费级可穿戴方案，凭借低成本、低干扰、可长期连续采集的优势，有望加速具身数据的规模化获取，从而推动AI从感知向认知进化。
- 范式转移窗口期需快速卡位：秦旭强调，“现在范式转移的窗口已经打开，验证阶段基本完成，正处于卡位的关键期。” 企业应警惕传统数据采集方式的局限性，提前布局新型数据基础设施，否则可能在下一代AI竞争中处于被动。
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