專注激光雷達三維重建技術領域，留形科技完成數千萬元Pre-A輪融資

  悉，深圳留形科技有限公司（簡稱「留形科技」）近日完成數千萬元Pre-A輪融資，本輪投資方包括弘毅投資等，資金將主要用于核心零部件定制生產、產品規?；桓都笆袌鐾卣?。此前，公司曾獲得真格基金種子輪投資，以及君盛投資的天使輪投資。

  「留形科技」成立于2022年，聚焦智能三維感知和重建算法及產品開發應用，以賦予機器人、無人機等具身智能設備精準的空間感知、智能記憶及主動交互能力。其創始團隊孵化于香港大學MaRS實驗室，MaRS實驗室專注于無人機設計、導航和控制，以及基于激光雷達的同步定位與地圖構建（SLAM）技術；香港大學MaRS LAB負責人張富教授擔任公司技術戰略顧問，曾為大疆創新顧問科學家及Livox激光雷達負責人之一。

  近年來，隨著人工智能與機器學習技術的深度融合，三維感知重建設備的精度與效率實現顯著提升。部分搭載高性能并行計算能力的商業軟件，能對海量圖像、點云等數據進行高效處理，短時間內完成室外場景與物體的三維重建，在多領域展現應用價值。

  比如在文化遺產保護領域，通過對古建筑、文物等進行高精度數字化復刻，不僅實現了對珍貴遺產的永久保存，也為虛擬展示和大眾傳播提供了新途徑；這一技術同樣在搶險救災的場景中展現出巨大價值，采集的三維數據不僅能精準還原火場結構、追溯起火點，還可輔助燃燒模式分析與建筑安全評估，為提升災后響應與防護能力提供有力支持。

  在機器人領域，空間感知與空間記憶能力尤為關鍵。當機器人處于復雜室內外環境時，不僅需要實時、精準地感知障礙物、狹窄通道及可通行區域，還需具備對空間位置的長期記憶與識別能力，以保障長時間穩定的自主導航與路徑規劃。

  然而，目前主流的導航定位方案仍存在明顯痛點：傳統GPS信號無法在室內環境中穩定接收；UWB、藍牙等室內定位技術需提前布設基礎設施，部署過程復雜且成本高昂；而現有視覺與激光雷達方案泛化性弱，難以應對多變復雜環境，導致機器人在導航過程中頻繁出現感知誤差、定位失準甚至作業停滯。

  與此同時，由于現有導航方案的硬件標定極為繁復，每次更換環境或硬件設備，都需專業人員花費大量時間進行復雜的參數校準；開發過程更是耗時耗力，不僅需要處理海量的圖像與點云數據，還需針對不同場景反復優化算法，極大拉長項目開發周期，增加落地應用成本。

  為解決上述痛點，「留形科技」基于自研的全固態、多傳感器深度融合架構與MindSLAM?高性能算法，推出了全球首款兼具空間感知與空間記憶功能的模組產品——留形Odin1。

  留形Odin1創新地集成了SPAD dTOF深度模組、高分辨率彩色相機及IMU（慣性測量單元），可實現多傳感器數據的原生時空同步，確保不同傳感器數據在采集時的高度一致性與精準匹配。依托MindSLAM?算法，留形Odin1可實現厘米級定位精度，探測距離最遠達70米，視野范圍達到120°×90°，點云輸出頻率高達70萬點每秒，大幅提升了空間感知數據的精細度和完整性。

  智能生物通常依靠大腦中的海馬體實現對空間位置的精準記憶與識別。其中，留形Odin1模組就相當于機器人的“海馬體”，為其提供穩定可靠的空間感知與空間記憶能力。

  通過精準融合空間與時間維度的數據，留形Odin1能夠主動構建高精度的空間記憶體系，并在此基礎上快速構建出準確的三維空間模型。即使在暗光、無特征等復雜環境下，搭載留形Odin1的機器人、無人機等智能載具，也能精準感知物體姿態與位置信息，并實時主動記憶所處空間的詳細布局。

  這一能力顯著增強了機器人對復雜環境的智能認知與交互效率，在自主導航、路徑優化、高效作業等領域中體現出卓越優勢。

  在「留形科技」所開發的MindCloud平臺上，可以同留形Odin1模組無縫對接，將采集到的真實環境一鍵轉化為高保真3D仿真模型，幫助用戶輕松采集、管理和分析三維數據，以實現數字孿生模型的快速構建與機器人算法的高效仿真訓練，為機器人智能決策和算法優化提供強大的數據支撐。

  據了解，目前「留形科技」的多款實時真彩三維重建產品已廣泛應用于建筑數字化、裝修測量、消防救援現場還原、交通事故現場記錄、工業制造等場景。

  例如，搭載留形Odin1的機器人或無人機可快速進入消防現場或緊急災害區域，實時進行三維空間感知和建模，快速提供精準的現場結構示意圖，為救援決策提供重要依據。在建筑施工過程中，留形Odin1也可實時感知和記錄施工現場的空間變化，精準反映施工進度和質量狀態，大幅提升工程管理效率，節約人力成本。

  目前，「留形科技」已同多家頭部機器人廠商展開深入合作，通過自主研發技術有效降低智能感知模塊整體成本，推出高性價比的智能巡檢和空間感知解決方案，實現導航、掃描和定位功能的一體化融合。留形Odin1計劃于今年7月正式進入量產階段，并將同步布局全球市場。