数亿元B2轮融资到位！优时科技凭纯视觉L4，从无人车杀进人形机器人

2026-04-30 18:09

具身智能赛道再迎重磅融资。

2026年一季度刚过，专注L4低速自动驾驶的优时科技宣布完成数亿元B2轮融资，由前海方舟领投，前海母基金旗下多支基金、鲲翎资本、厚天资本等8家机构联合加注。这不是一次普通的资本加注，而是对一条从纯视觉 L4→具身智能→人形机器人完整技术路径的高度认可。

成立8年、累计7轮融资，优时科技从数百万种子轮走到数亿元B2轮，始终锚定纯视觉低速L4自动驾驶这一细分赛道，不跟风、不堆硬件，用极致成本与真实场景数据，走出一条区别于激光雷达派、高精地图派的独特路线。

本轮资金将重点投向L4技术向具身智能规模化迁移、通用视觉终端网格化部署，以及多模态AI Agent与生成式动作大模型研发，为从 “小车” 到 “人形机器人” 的跨越筑牢技术底座。

创始人是谁？凭什么敢赌纯视觉？

优时科技的掌舵人林锫森，是业内少有的技术+工程+商业化全栈型创始人。他毕业于伦敦帝国理工学院电子工程专业，拥有10年计算机视觉与SLAM开发经验，是国内最早一批ROS开发者，兼具3年O2O端到端物流运营经验，既懂算法底层逻辑，也懂线下商业真实痛点。

核心团队同样硬核，成员来自帝国理工、清华、北大、斯坦福等名校，兼具阿里、美团、百度、小米等大厂实战经验，覆盖计算机视觉、感知定位、软硬件研发、机械设计、商业运营全链条，是一支能把算法落地、把产品卖出去、把数据跑起来的实战团队。

林锫森从创业第一天就笃定：低速大流量场景，纯视觉才是规模化唯一解。不同于乘用车开放道路，商圈、步行街、地铁站等场景无车道线、强动态、高干扰，激光雷达成本高、运维难，高精地图每公里数千元的扫描费用根本扛不住场景频繁变动。优时的核心逻辑，是用双目视觉 + 自研算法，替代激光雷达与高精地图，把成本压到极致，让机器人先规模化跑起来，再用数据迭代智能。

纯视觉L4如何落地？不靠激光也能稳跑

行业普遍认为，L4自动驾驶离不开激光雷达+多传感器融合+高精地图，但优时用7年时间证明：纯视觉完全能扛住低速非结构化场景的L4级要求。

其技术核心是一套全栈自研的纯视觉感知与导航体系：

● 感知层：以双目摄像头为核心，替代多线激光雷达，实时生成三维环境信息，硬件成本直降90%以上，单台无人车成本从10-40万压至8千元以内；

● 算法层：自研强弱光自适应三维轮廓提取算法，滤除人群、遮挡等高动态干扰，实现无高精地图实时定位，解决室内外一体化导航难题；

● 定位层：视觉+IMU+GPS惯导融合，不依赖外部地图更新，应对场景装修、动线调整等高频变化，部署即跑、无需反复扫描建模。

这套方案完美适配大流量场景：没有车道线照样规划路径，人群穿梭不卡顿，强光弱光切换不丢定位，成本足够低才能批量落地。优时没有停留在实验室Demo，而是把技术压进真实商业场景，用数千台设备验证算法鲁棒性，形成 “技术→落地→数据→迭代” 的正向循环。

凭什么能规模化？数千台小车跑出数据飞轮

具身智能行业一直困在“先有鸡还是先有蛋”的死循环：机器人造价高→无法批量出货→数据不足→智能不够→更难出货。优时的破局点，是用优时小车作为低成本载体，先商业造血，再数据反哺。

目前优时已在海内外商圈、步行街、地铁站、机场等场景部署数千台优时小车，部署规模追平海外头部企业Starship，成为国内纯视觉低速自动驾驶落地第一梯队。这些小车不是简单的配送工具，而是可移动AI商业终端：主动寻找人流密集区，提供移动售卖、品牌展示、流量分发，把公域流量转为私域，单台每月可为商家带来万元级额外营收，实现自我造血。

更关键的是，小车在高频交互中持续采集高动态社交数据、人机交互数据、空间认知数据，这些数据是具身智能最稀缺的 “养料”。优时用商业收益覆盖数据采集成本，不用烧钱换数据，跑出行业独有的造血式数据飞轮，为技术迁移提供源源不断的燃料。

从小车到人形机器人，技术壁垒如何平移？

很多人疑惑：做无人车的，凭什么做人形机器人？优时的答案很清晰：不造躯壳，只做通用社交导航大脑。

林锫森明确，优时不纠结双足机械结构，而是把L4视觉自动驾驶的核心能力 ——空间认知、意图预判、社交导航、动态交互，封装成人形机器人的 “大脑”。这一路径与特斯拉从FSD到Optimus的逻辑高度一致：坚持纯视觉 + 真实物理世界数据，走向通用具身智能。

具身智能分两大核心板块：移动交互、精细操作。优时先用小车解决第一板块痛点，在复杂人流中练会 “预判行人意图、主动避让、得体交互”，这些能力可直接平移到人形机器人。未来产品矩阵将形成小车负责负载移动、人形机器人负责高频交互的协同格局，解决人形机器人续航短、负载弱的商业化难题，先落地再迭代操作能力。