36氪首发 | 港中大博士、前大疆工程师创业消费级四足机器人，天使轮获正轩领投数千万元

作者 | 乔钰杰
编辑 | 袁斯来
硬氪获悉，深圳光之跃迁科技有限公司（Lumisition Robotics）（以下简称“光之跃迁”）近日完成近五千万元天使轮融资，由正轩领投，光点资本、力合资本、松禾资本、恒信未来等机构跟投。本轮资金将主要用于产品研发、算法迭代及量产准备。
光之跃迁成立于2026年2月， 聚焦消费级四足机器人市场， 希望以“全地形移动底盘”切入户外场景，解决搬运、辅助行动等体力劳动需求。公司 瞄准拥有独栋住宅的欧美家庭、户外运动爱好者以及银发群体 ，希望让四足机器人从展示型产品转向具备实际生产力的消费级工具。
（图源/企业）
公司创始人兼CEO乐林株毕业于香港中文大学机器人专业，拥有机器人博士及博士后背景，是香港中文大学LRL Lab联合创立人，曾任大疆创新研发骨干，并曾联合创办B端四足机器人企业光年创新科技。
CTO与硬件VP均毕业于香港中文大学机器人专业。CTO本科为浙大竺可桢学院，专注强化学习与运动控制算法。硬件VP为华中科技大学本硕（师从高亮教授），曾任石头科技工程师，发表IEEE/ASME TMECH、IROS、ICRA论文5篇，持发明专利7项，主导5+款关节电机、大型液压人形机器人及多款四足机器人平台研发。
创始人乐林株向硬氪表示，与部分消费机器人强调陪伴、情绪价值不同，光之跃迁更关注真实场景中的“体力替代”。例如在欧美家庭中，独栋住宅面积较大，居民经常需要完成车库到住宅、停车场到家门口等“最后一公里”搬运任务；同时，老龄化趋势加剧、护理成本上升以及劳动力短缺，也催生了户外移动辅助设备的市场需求。围绕不同需求，光之跃迁计划推出城市、轻城市、户外级等适应不同地形的产品。
（图源/企业）
围绕“全地形辅助”这一定位，光之跃迁构建了四层智能架构，包括感知智能、运动智能、意图智能和角色智能。感知层负责环境信息获取；运动层基于团队多年强化学习（RL）运控研究，实现复杂地形下的稳定运动与越障；意图层通过Agent技术理解用户复杂指令和行为偏好，例如在速度优先或安全优先之间进行自主决策；角色层则能够根据场景动态切换运输工具、营地助手、守护者或家庭伙伴等不同功能，并支持模块化改装，例如安装座椅后变为智能轮椅，或扩展为婴儿车等形态。
技术路线方面，公司持续布局面向户外场景的基础模型和数据体系。 创始人介绍，目前行业普遍缺乏覆盖复杂非结构化环境的数据集，而四足机器人在运动过程中能够直接获取地面摩擦力、刚度等丰富物理信息，因此既是移动平台，也是天然的数据采集终端。随着部署规模扩大，公司希望逐步形成覆盖户外场景的数据飞轮，构建长期竞争壁垒。
除了算法研发，光之跃迁还将硬件降本作为产品落地的重要策略。 在硬件设计上，公司强调以算法驱动��发优化，例如通过多学科优化算法重构关节模组设计，将约18个零部件精简至11个，在降低制造与装配成本的同时缩短研发迭代周期。导航系统则采用低成本摄像头与激光雷达组合，并结合模型蒸馏等技术降低算力需求，减少对高性能硬件的依赖。
乐林株表示，公司的成本控制并非依赖单一环节，而是覆盖产品设计、零部件选型、传感器配置、导航方案和模型部署等全链路的系统性优化，在保证性能的前提下充分发挥国内供应链优势，以实现更具竞争力的产品定价。
目前，光之跃迁已完成样机开发并进入测试阶段。按照规划，公司计划于今年10月开展为期三天的户外徒步直播测试， 并预计于2027年CES展会上正式对外发布产品 ，2027年4月至5月启动量产。
以下为硬氪与创始人乐林株访谈节选：
硬氪：为什么选择面向C端的四足狗作为这次创业的切入点？
乐林株： 选择四足机器人作为切入方向，一方面源于团队长期的技术积累。核心成员来自香港中文大学机器人实验室，曾参与开发多款四足机器人和人形机器人，在全栈硬件、运动控制、导航算法等方面拥有较深的研发基础。
我们认为消费级四足机器人市场仍存在明确的差异化机会。目前多数产品强调陪伴、展示或情绪价值，我们把自身定位为全地形移动底盘 / 户外智能伙伴, 解决搬运、辅助行动等真实需求, 帮用户完成户外场景中的体力劳动，做的是增强人的能力, 而不是替代人。
这一定位与我们的目标人群高度吻合。我们的核心用户是有独栋、有院子、习惯露营/打猎/DIY、并且倾向主动寻找工具来增强自己的人群，他们天然属于海外的“车库文化” (Garage Culture) 与 DIY 改装生态。对这群人， 产品不是一个被动的陪伴物，而是一件能被他们改装、扩展、据为己用的装备。
我们希望机器人成为一个能扩展用户能力边界的平台: 通过模块化改装支持多种应用形态，运输工具、露营助手、辅助出行设备等。目标始终是增强人，而非取代人。沿着这个方向往前，我们的长期愿景是把“增强”从“移动物”延伸到“移动人本身”，包括未来可载人的四足形态。它不是把人换成机器，而是重新定义一个人凭自己能抵达多远。
（图源/企业）
硬氪：为实现全地形运动能力，公司在算法上做了哪些创新？
乐林株： 针对复杂地形越障问题，我们融合Terrain Map（地形地图）、在线状态估计和足部结构化奖励机制，构建了更加鲁棒的感知越障系统，提升机器人在非连续、崎岖地形中的稳定移动能力。
在运动生成方面，我们提出LMV（Learn from Motion Video）框架，直接从原始视频学习运动策略，减少对动作捕捉和仿真数据的依赖，利用更丰富、真实、可扩展的数据生成自然步态。
导航方面，我们以语义拓扑图替代传统几何地图，将导航从依赖空间坐标的“几何寻路”升级为基于语义关系的“决策寻路”，更符合家庭、庭院等复杂环境中的导航需求。
此外还研发了交互式导航框架，让机器人不再局限于预先建图和固定路径规划，而能够主动利用环境中的可交互物体创造通行路径，例如推开门、移动椅子或挪开障碍物，从而在半结构化、动态变化频繁的真实场景中具备更强的环境适应能力。
投资人观点
正轩投资项目负责人： 具身智能产业从实验室走向规模化应用的发展趋势，而光之跃迁正是兼具技术创新与产品落地能力的代表性团队。公司以领先的机器人底层运控和自主导航技术为核心，构建了覆盖关键硬件与算法的软件硬件一体化能力，研发端到端Navigation模型，并聚焦户外等高价值新场景，率先打造兼具性能与商业价值的轮足机器人产品。我们相信，随着具身智能技术持续成熟与应用场景不断拓展，光之跃迁有望成长为全球移动领域的重要创新力量。正轩投资将持续陪伴团队长期投入，去开创一个全新品类。

来源：36氪