賦予機器人“空間直覺”，「Ommo Technologies」獲數千萬美元A輪融資｜36氪首發

賦予機器人「空間直覺」，Ommo Technologies 獲數千萬美元 A 輪融資

當人工智慧開始嘗試理解物理世界時，一個最基礎的問題悄然浮出水面：機器人究竟如何感知自身在空間中的位置？視覺能告訴它看到了什麼，編碼器會告訴它關節轉了多少度，力覺與觸覺則能回報它摸到了什麼。然而，當機械手抓取柔軟物體、手指相互遮擋，或進入狹小腔體時，這些傳統的感測方式都可能失效。這些物理條件下的天然限制，往往導致機器人丟失對自身末端位置的感知，使得精細操作難以穩定完成。 空間智能技術公司 Ommo Technologies（下稱 Ommo）正是試圖解決這項難題的業者。36氪獲悉，Ommo 近期已完成數千萬美元 A 輪融資，本輪由香港鼎珮集團（VMS Group）與某知名基金聯合領投，康君資本跟投，點石資本則擔任長期獨家財務顧問。募集資金將主要用於核心產品空間定位系統的技術迭代與量產體系建設，並推進產品在具身智能、先進製造、醫療等場景的合作落地。 Ommo 創辦人鄭敏傑表示，創業起點源於大學時期對 3D 交互技術的探索，當時曾開發一款可讓紙本書籍實現數位化互動的電子書產品。創辦 Ommo 後，團隊一度延續此技術方向，卻在產品落地時遭遇技術瓶頸，也就是現有成熟的定位技術難以持續捕捉空間內無約束、高精度的完整動作。團隊曾評估光學、毫米波雷達等各類主流或非主流定位方案，但認為它們都難以達到消費級產品所需的全場景優質交互體驗。以主流光學定位為例，它存在物理層面的硬傷，一旦視線被物體遮擋，追蹤便會直接失效，例如微創手術使用的柔性內視鏡進入人體後完全被遮擋，光學方案便無法完成定位。 經過多輪技術論證，Ommo 團隊決定走向自研底層技術的路線，並設定嚴格的硬性標準：硬體必須低成本、支援大規模量產，且能穩定輸出超高三維交互精度。永磁磁場定位路線因此成為最終選擇。磁場定位原本就是業界為解決光學定位遮擋問題而採用的替代方案，已沿用多年，但傳統方案依賴線圈通入交流電流產生磁場，雖然具備「透視」能力，工程缺陷卻相當明顯，容易受到金屬與周邊電磁設備干擾，且大空間部署需要巨型線圈，設備輕量化與小型化難度很高。 永磁定位雖然同樣屬於磁場追蹤路線，但磁場生成邏輯與傳統方案截然不同，主要依靠永磁體機械旋轉來產生特徵磁場。這項差異帶來兩個關鍵優勢：一是擺脫傳統電磁方案必備的大型線圈與磁放大結構，使整套硬體可以做得非常小巧；二是從底層磁場設計解決了傳統電磁定位最難克服的金屬干擾瓶頸。團隊從兩個層面解決干擾問題，首先採用低頻準靜態永磁信號，削弱導電金屬產生的渦流效應及其二次磁場干擾；其次採用高複雜度的特徵磁場編碼，對環境擾動進行識別與修正。簡單來說，傳統電磁設備依賴規則週期信號與預設磁場模型，一旦波形失真就難以運作；而 Ommo 設計的磁信號包含專屬特徵，即使受到干擾也只是局部波形形變，核心特徵依然保留，配套演算法也能即時識別畸變並完成誤差修正。 這套系統就像是在物理空間內搭建一個小型「室內北斗」。做為磁場發射源的主機內部有一顆持續旋轉的永磁體，微型磁力傳感器則即時採集所在位置的磁場訊號，由演算法解算出完整的 6DoF 位置與姿態資料。目前系統可在規定工作範圍內達到亞毫米級精度，磁傳感器最小約 0.8 毫米，比一粒米的寬度還小，可嵌入機器人末端、穿戴式裝置或醫療器材，適用於狹小、遮擋及持續交互的複雜環境。 圍繞這項底層技術，Ommo 已組成覆蓋磁場建模、空間解算、傳感器、精密機械、電子系統、生產測試與品質管理的全棧團隊。核心成員具備 Apple、Intel、Riot Games、TTI、Samsung 等科技企業經歷，多位成員擁有連續創業，以及將產品從原型研發推進至規模化製造的完整經驗。永磁定位看似建立在成熟磁體與 MEMS 傳感器之上，真正商業化仍需同步解決複雜磁信號生成、非金屬精密機械、傳感器標定、空間解算、無線同步及量產一致性等多重工程問題。Ommo 花費多年時間將這些環節整合為可重複生產、可由客戶驗證的完整系統，這種跨機械、電子、演算法與製造的全棧積累，也構成公司長期的技術壁壘。 鄭勇傑指出，團隊在設計之初就兼顧了低成本產業化的問題，磁鐵材料依託新能源車產業鏈已實現規模化量產，傳感器晶片則來自成熟的消費電子供應鏈。最初，Ommo 這套永磁定位技術先在醫療手術導航場景落地，原因是手術室場景高度受控且容錯率趨近於零，嚴苛標準適合用於驗證系統基礎精度。公司已建立符合 ISO 13485 標準的品質體系，並與全球頭部手術導航企業展開多年技術驗證。截至目前，Ommo 合作客戶覆蓋國內外百餘家醫療器械企業，多款配套導航設備已進入醫療器械申報階段，細分場景涵蓋神經外科、骨科、運動醫學、齒科等領域。 醫療場景之外，具身智能賽道是 Ommo 當前重點佈局的市場。鄭勇傑觀察到，過去一年來不少具身領域客戶因設備無法完成高精度柔性操作，在線下落地時遭遇技術瓶頸。例如機器人在抓取、插接、旋擰等動作中，操作越精細，微小位姿誤差越容易在接觸後被放大為滑移或失敗。這些客戶主動找上 Ommo，希望以高精度傳感器彌補操作誤差。另一方面，整個具身行業也正面臨「三維物理實操數據集極度稀缺」的共同痛點。大語言模型可以依託互聯網上的海量數位化文字完成訓練，但機器人訓練所需的三維實操數據尚未完成規模化採集。 例如，一隻機械手拿起水杯又掉落，究竟是因為沒抓緊、抓錯位置，還是物體在抓取過程中發生形變導致操作失敗，這需要末端姿態數據、觸覺數據等多模態資訊才能回答。目前業界已使用影像、光學動捕、IMU、編碼器與力觸覺傳感器採集數據，但在手指互相遮擋與持續接觸的過程中，仍難以低成本獲得連續、絕對、高精度的 6DoF 軌跡。這是 Ommo 看到的新機會。Ommo 定位系統的精度與穩定性已在醫療賽道經過充分驗證，可遷移至具身領域搭建數據採集平台。目前，公司首款數據採集手套已搭載醫療級永磁傳感器，用於採集人類手部實操姿態。 鄭勇毅坦言，這部分市場的成長速度比預期快很多。今年以來，公司已陸續對接多家具身客戶並展開合作，同時決定加速推進全套產品體系落地進程。他認為，空間智能是「物理 AI 的底層神經中樞」。大語言模型相當於機器人的大腦，負責理解指令、輸出決策；機械臂、靈巧手是機器人的肢體，負責執行物理操作；而 Ommo 打造的永磁定位體系則負責打通環境感知與肢體執行之間的即時回饋通路，復刻人類與生俱來的三維空間感知能力。他希望讓機器人真正擁有穩定的「空間直覺」，這或許也是 AI 從數位世界走進物理世界不可或缺的底層基礎設施。 VMS 合夥人伍兆威表示，精度、體積與環境適應性這幾項要求往往難以兼顧，Ommo 的空間感知系統把它們整合在同一套方案中，並在手術導航這類容錯極低的場景中經受檢驗。多年真實場景中累積的標定演算法與數據，構成比硬體更深一層的壁壘。而機器人末端在抓取、插接、裝配中面對的遮擋、狹小與持續接觸，本質上是同一個問題。VMS 期待與 Ommo 長期同行，將這套能力帶向更廣闊的產業。康君資本團隊則表示，從追求穩定、極致精準的醫療場景跨足到不斷演進、無限泛化的具身領域，Ommo 藉助自身工程與演算法能力突破技術應用邊界，成為構建物理 AI 的基石。點石資本合夥人黃峻指出，作為 Ommo 的長期獨家財務顧問，點石資本見證了公司從原創技術、產品工程化到跨場景拓展的完整過程，Ommo 的稀缺性來自底層技術的原創性、高要求場景中的驗證能力，以及面向更廣闊空間智能市場的延展潛力。