清华系星忆科技获千万级融资

近日，聚焦人类第一视角（Ego-centric）数据采集的创业公司星忆科技完成千万级首轮融资，由清华系水木创投领投，神州数码旗下钥卓资本、泉士资本等跟投。这家孵化自清华大学计算机系的初创公司，正在具身智能的“数据矿场”里挖掘最稀缺的资源。

为什么Ego-centric数据突然火了？

今年2月，英伟达发布的EgoScale框架在AI圈引发震动。研究人员用超过2万小时的人类第一视角操作视频训练机器人模型，发现了一个重要规律：数据规模与模型性能之间存在对数线性缩放定律——数据越多，效果越好，而且这个关系可以预测。

这意味着，人类每天产生的海量操作视频，可能成为训练机器人的“免费燃料”。过去行业痛点在于：第三人称视频缺少接触细节，仿真数据难以覆盖真实场景，真机遥操数据又贵又稀缺。而Ego-centric数据刚好填补了这个空白——它既有真实物理交互，又能规模化采集。

星忆科技是谁？

星忆科技创始人宋知珩，此前是智元机器人全尺寸双足人形整机产品负责人，负责数采与遥操体系建设；更早前是镁伽机器人前20号员工，有从0到1的产品落地经验。团队技术班底来自清华、北航等高校，累计在CVPR、ICCV等顶会发表论文70余篇。

公司对标英伟达EgoScale，但做了差异化：不做二指夹爪式UMI路线，而是追求高自由度基础上的高精度；不只采集视觉，同时融合视觉、触觉与姿态；试图打通从采集到训练的完整闭环。

凭什么值钱？

宋知珩认为，真正有价值的真机数据需同时满足五个条件：真实、精准、高自由度、低成本、可训练。星忆的核心能力集中在精度与自由度两端。

公司在手部理解领域建立了技术壁垒——能在长序列、强接触条件下，把数据引擎的标注能力推到毫米级，且标注成本是传统人工的几百分之一。更关键的是，他们攻克了在佩戴手套（包括黑色手套）情况下进行高精度手势识别的难题，这为在真实生产场景中采集多模态数据扫清了障碍。

公司计划今年陆续开源1000至10000小时的高精度数据集，以推动行业共建。

未来往哪走？

宋知珩的判断是：“3年进工厂，5年进家庭。”目前行业整体仍处于POC阶段，端到端方案准确率通常在70%-80%，尚不足以支撑稳定落地。而星忆要做的，就是为机器人提供足够多、足够精的真实操作样本。

从智元到星忆，宋知珩的创业路径清晰：让机器人在真实世界里学会“动手干活”。在具身智能这个赛道上，谁掌握了高质量数据的生产能力，谁就更有可能定义下一代智能体的边界。