首形科技正式宣布完成新一轮融资，由招商局创投、深创投共同领投，五源资本、浔商创投跟投。此前天使轮投资方包括德迅投资、奇绩创坛、Taihill、智元机器人。

近期，首形科技创始人发布的一段“仿生机器人睁眼、缓缓微笑”视频在社交平台广泛传播。该唤醒场景引发大量转发与讨论，评论中出现“感觉已经没有恐怖谷了！”、“感觉她眼睛里有光”等积极反馈。

胡宇航为公司创始人，哥伦比亚大学博士，曾是美国自然科学基金会人工智能研究所项目成员，长期专注于机器人自我建模、自主认知与类人交互系统研究。

他在博士阶段于Nature Machine Intelligence和Science Robotics连续发表两篇论文，引起行业高度关注：

Nature Machine Intelligence期刊论文《Teaching Robots to Build Simulations of Themselves》提出了一种以自监督学习和自我建模为核心的方法体系：机器人可通过观察自身的视频，重建自身结构与电机运动规律，实现从感知、理解到控制的自我闭环，为机器人提供适应能力与自主学习的技术路径。

Science Robotics期刊论文《Human-Robot Facial Coexpression》则提出面部共情表达预测模型，使机器人能够提前捕捉人类情绪信号，并同步生成自然、匹配的面部回应，使其成为主动交互的共情个体。

目前首形科技已形成三大核心技术体系：机器人自主学习、情绪基座模型、仿生人脸硬件。

视频中机器人所展现出的真实感正是基于上述技术积累。

在机器人自主学习方面，首形科技采用自监督学习与自我建模方法，强调赋予机器人“自主学习”的能力，而非一次性教会固定技能。

其中，自监督学习来源于机器人“照镜子”的能力——通过自身传感器获取运动数据，自动推理出自身结构、关节运动规律与控制策略之间的关系，打破对预设模型与环境依赖的限制，实现从感知、建模到控制的闭环学习。

而自我建模则是指机器人在不依赖环境标签或外部干预的前提下，仅凭自身感知建立对身体结构与动力学行为的内部模型。该技术的关键在于将“主体建模”与“环境建模”解耦：前者强调机器人对自身身体的认知，如电机响应、欠驱动结构、柔性变形等；后者属于任务层面的理解，如地形、物体形状或外力反馈。

通过解耦，机器人可在复杂或未知环境中先从“认识自己”开始，逐步扩展到与外界的交互建模。例如当硬件磨损、外部载荷改变或新工具接入时，它能即时重建自身模型，自主适应新状态，而无需重新训练整个系统。

这一能力让机器人具备可解释性强、适应性高、独立性强的底层智能，成为通往通用机器人的关键路径之一。

此外，自我建模能力也为机器人实现“终身学习”奠定基础。模型一旦学会“如何学习”，即可迁移到新的硬件、场景乃至全身关节系统，实现新任务的持续学习、新环境的适应以及自身损坏的修复。这使得“自主学习”成为机器人迈向具身智能的重要手段。

在情绪交互方面，首形科技构建了“情绪基座模型（Emotional Foundation Model）”——一个以大规模情绪交互数据为基础，融合语音、表情、语言、情境与角色设定的多模态模型。该模型不仅让机器人“听懂”人类的情绪，更使其能在适当的时机做出带有温度的、自然可信的回应。

在硬件层面，首形科技完成了全自研仿生人脸开发，从底层材料、皮肤工艺、机械结构到嵌入式软硬件进行全面自主创新，力求突破“恐怖谷效应”，满足人类对“脸”的判断标准。

免责声明：本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。