前大疆員工做了款消費級紡織機，拿下紅杉、順為、米哈遊等數億融資｜產品觀察

前大疆員工打造消費級紡織機 獲紅杉、順為、米哈遊等數億融資

浪爪智能（CLAWLAB）創始人胡文鑫，是當前硬體賽道中一位非典型的創業者。擁有工程師背景的他，曾在大疆、美團等頂尖企業任職，憑藉亮眼的履歷，原本可以選擇任何一個已被市場驗證的熱門領域，快速推出產品、講述故事並持續獲得融資。然而，他卻將目光投向了一個過去三十年幾乎無人問津的品類：家用紡織機。浪爪智能成立於2022年12月，此後幾年內，團隊刻意保持低調，不對外發送商業計劃書，也未主動進行路演或公司宣傳。有興趣的投資人，可以直接到辦公室觀看產品原型。根據硬氪獨家消息，浪爪智能在過去幾年已連續完成數輪總額超過億元的融資。

其中，Pre-A2輪由元璟資本領投，老股東順為資本超額跟投；Pre-A3輪則由米哈遊領投，老股東元璟資本與順為資本大幅超額加碼。此前的投資方還包括紅杉中國。選擇紡織這個方向，源於一個相當直觀的判斷。胡文鑫認為，紡織天然貼合「衣食住行」中的首位，是一個規模龐大且真實存在的需求。而個性化DIY，則是人們在基本需求被滿足後，向內探索自我表達、向外展現獨特性的自然延伸。他在創業初期便認定，這個賽道的天花板足夠高，值得投入長時間去探索。紡織DIY在全球擁有上億潛在用戶，但長期以來缺乏完整的軟硬體整合方案。

與3D列印賽道不同，家用智能編織機無法沿用現成的零組件或開源演算法，唯一能參考的只有早期的老式編織機。這意味著，胡文鑫必須從零開始定義一台全新的設備。2024年，浪爪智能推出了首款產品——自動簇絨槍，作為在海外小規模市場驗證的工具，兩年內累計營收接近億元。然而，胡文鑫耗費大量時間打磨的核心，其實是一套名為消費級紡織Station的平臺。這是一套全新形態的物理計算終端，使用者無需具備專業製版知識，只需透過簡單繪圖或拍照，就能生成編織版型，並完成圍巾、娃衣、寵物配件、小型毛絨製品等多種織物的製作。在深圳，僅有出色的硬體不足以在競爭中生存，現今創業公司的天花板往往來自軟體與生態系統的建構能力。

這個紡織Station平臺，也因此成為浪爪智能最深的技術護城河。公司即將發表新款輕量化的桌上型編織產品，同時規劃建立內容分享社群，以滿足愛好者的創作需求與小規模定製服務。胡文鑫之所以鎖定「編織」這個工具品類，並非出於直覺。早在產品定義階段，他與研發團隊便對紡織四大類工藝——刺繡、鉤針、縫紉與編織——進行了系統性分析。他們發現，刺繡、鉤針與縫紉這三種工藝的工序較為分散，只能在已有的布料上進行「加法」或「拼接」，無法獨立生成一件完整的織物。而編織可以直接以紗線為原料，製作出衣物、圍巾、配件、毛絨玩偶等立體成品，流程高度閉合，適合整合到一站式的智能設備中，符合「放入原料、製出成品」的桌上造物邏輯。

這個差異決定了家用場景的可能性。編織工藝雖然難度較高，但其體系本身相當完整，可以透過智能化的工程方法進行解構。過去三十年，幾乎沒有企業在這個方向上進行過系統性的嘗試。1990年代，家用編織機曾有過短暫的輝煌，銀笛、兄弟等老牌品牌長期佔據市場主流，隨後也出現過多款國產手搖編織機。但這些設備完全仰賴純機械結構，所有操作都必須手動完成。看似簡單的編織動作，實際上是一個高度依賴時序的動態過程。不同版型顏色、不同織針、各行紋路的聯動，任何一處張力或位置的偏差，都會導致整件織物報廢。因此，打造一台自動化編織設備，首先要解決的並非材料堆疊或定點加工，而是如何建立一套能即時感知、調節與補償的動態控制系統。

胡文鑫向硬氪表示，「很多人覺得編織就是把線織成布，直到我們開始做了才發現，每個環節都是一個獨立的技術難題。」平針與麻花針的機械動作組合完全不同，粗羊毛與細棉線的張力控制曲線也各異，一件衣服與一頂帽子的輪廓成型邏輯更是截然不同。「這些差異無法靠調整參數解決，必須在系統設計之初就定義清楚。」

浪爪智能面臨的第一道難關，是技術與數據的雙重缺乏。沒有可參考的開源演算法，沒有現成的數據集可用於訓練，也沒有成熟的供應鏈可以複用。甚至連「編織動作該如何被數位化定義」這個基礎問題，此前都無人解答。胡文鑫與團隊花了將近三年時間，將編織工藝逐級拆解為可程式化的控制演算法，形成了自己的技術壁壘。團隊的解方是，將機器人控制、運動規劃與電腦圖形學等AI硬體能力，遷移到產品研發環節。經過一年半的努力，他們終於成功跑通了第一版可靠的編織流程。然而，一台設備要從工具型產品走入家庭，真正的挑戰在於使用者互動。他們必須將設計門檻降到足夠低，讓毫無編織經驗的人也能輕鬆上手，否則產品只能停留在專業圈層。

傳統編織的製版極度仰賴經驗。一名合格的製版師傅需要五到十年的訓練，才能看懂圖譜、理解針法邏輯並調整紗線參數。浪爪智能團隊自主研發了紡織AI Agent，這是一個基於領域知識增強的垂直模型，內建了團隊累積的製版演算法與編譯能力。使用者進入編織場景後，無需了解複雜的針法與版型參數，只需上傳圖片，設計Agent便能自動解析織物風格、提取特徵，生成可直接交織機執行的設計方案。使用者甚至可以透過自然語言描述自己的設計意圖，由AI Agent完成後續所有編織工作。傳統製版師需要幾天才能完成的工作，在這套一站式紡織Station中被壓縮到幾分鐘，實現了從使用者意圖到實體成品的完整閉環。

這個品類的有趣之處在於，它一方面是一個尚未被充分驗證但潛力巨大的藍海市場，另一方面又長期缺乏現代化技術的系統性介入，留下了巨大的技術空白。也正因為領域冷門，一旦完成全棧體系的建構，這道護城河的寬度將遠超單純硬體邏輯所能理解的範疇。胡文鑫認為，這並非一個單純的單品類故事，而是具備平台化的可能性。「僅編織機這款設備，在其底層技術底座之上，針對不同細分場景就能衍生出多種差異化的產品定義。我們相信紡織賽道還有大量未被觸及的場景和品類等待發掘。」

目前全球範圍內，編織在歐美、東亞等市場的熱度持續攀升，核心活躍愛好者群體規模達數千萬，泛潛在覆蓋人群則可突破億人。公開社群平台數據顯示，小紅書上「織女」相關話題閱讀量接近9億，鉤針編織、手工鉤織等相關話題總流量超過30億；TikTok平台上「crochet」標籤的觀看次數則達到2000多億次。更重要的是，編織的終端產品不需要教育。圍巾帶來的溫暖、帽子的陪伴、毛衣的柔軟、毛絨玩具的療癒感，人們對這類情緒型產品的嚮往是天然的。胡文鑫指出，平台上用戶展示的作品只是冰山一角，評論區中「好看」「我也想要」「有沒有教程」的聲音，才是真正的水下需求。

他強調，團隊並非在創造一個新需求，而是目前沒有產品能滿足人們想要一件定製毛衣或特定圖案抱枕的需求，這正是他們的切入點。浪爪智能的破局點，在於將耗時數週的重複勞動、製版與織造環節交給機器，讓用戶保留設計、選擇以及親手創造的情緒價值，大幅降低從想要到擁有的時間與門檻。胡文鑫表示，這種補償方式可以催生出一條獨特的用戶演化路徑。許多紡織DIY用戶最初進入這個領域的驅動力是情緒性的：解壓、打發時間、享受親手完成的滿足感。隨著技能積累與社群影響，一部分人開始從興趣愛好延伸至輕量化的商業階段，接洽小批量訂單。圍繞這條從情緒消費到輕量化商業的演化路徑，浪爪智能將用戶畫像分為四類滲透方向。

首批種子用戶是存量編織設備的重度使用者，他們可能是多年老式編織機的愛好者，或透過手工編織獲得穩定收入的個體創作者，對產品有認知基礎，痛點具體而直接。這類用戶不需要被教育「編織機能做什麼」，而是需要能真正解決日常問題的產品。第二類目標用戶是小B端經營者，例如製作娃衣、織寵物服飾或承接節日定製訂單的創業者。他們的核心訴求圍繞效率與定製化能力，一台設備能有效縮短單件創作週期。這類人群的價值不僅在於購買設備，其產出的成品也會自然吸引C端用戶的關注，形成從B端向C端的滲透。最終，浪爪智能的目標是覆蓋大眾普通消費者。這類用戶沒有DIY創作需求，也不關心編織工藝，而是能否快速獲得自己想要的織物。

到了這個階段，產品將脫離造物工具與創作工具的定位，真正落地於家庭場景的小型柔性供應鏈，實現織物的即時定製交付。胡文鑫分析，這四類用戶本質上是需求層次不斷上移的過程。第一階段解決的是痛點，第二階段解決效率，第三階段解決好看，第四階段才能真正實現使用者想要就有。過去三十年，家用編織從「家家一台縫紉機」的生產力需求，逐漸淡出人們的日常生活。工業時代將編織送進了工廠流水線，標準化的圍巾與毛衣以最低成本流向每一個貨架。效率大幅提升，但代價也隨之而來：編織原本攜帶的個體屬性被徹底壓縮，每一件織物背後那個具體的人、具體的審美選擇與表達意圖，全部被簡化為「同款」。然而，親手創造的情感需求從未消失。

隨著硬體供應鏈的成熟、電機與傳感器成本的下降，以及AI能力的可遷移，讓「把一台複雜的編織設備做到消費級產品」首次具備了可行性。胡文鑫說：「每個人心裡都有想表達的東西。一個喜歡的圖案、一種偏好的顏色、一份屬於自己的觸感，以及附著其上的某段回憶、某種情緒。這些想法不應該被『批量生產』擋在門外。」浪爪智能所做的，就是一台能放在書桌上的編織機，那不是玩具，也不是概念，而是真正能織出成品的機器，讓織物重新回到具體的人手中。