科聪获杭实资管与深创投注资,加速“机器人大脑”全球化布局

2026-03-06 20:49:19
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摘要 近日,浙江科聪控制技术有限公司(以下简称“科聪”)连续完成B2、 B3轮融资,累计融资金额数亿元人民币。本次融资由杭州知名产业投资机构杭实资产管理(杭州)有限公司(以下简称“杭实资管”)...

科聪获杭实资管与深创投注资,加速“机器人大脑”全球化布局

近日,浙江科聪控制技术有限公司(以下简称“科聪”)顺利完成B2、B3轮融资,融资总额达数亿元人民币。本轮投资由杭州产业投资机构杭实资产管理(杭州)有限公司(以下简称“杭实资管”)与国内知名投资机构深圳市创新投资集团有限公司(以下简称“深创投”)联合发起。这笔资金将助力科聪持续深耕移动机器人控制技术,推动全球化战略实施,并提升核心产品能力。

在机器人产业快速发展的当下,移动机器人正逐步成为推动制造业及其他行业升级的重要引擎。科聪凭借多年积累的技术与产品体系,实现了控制器技术的规模化商用,成功突破国外技术壁垒,占据了标准化移动机器人及移动设备控制器领域的重要位置。其解决方案已广泛应用于全球多个场景,满足不同行业的多样化需求。

硬核技术引领,赋能多场景应用

作为中国在移动机器人控制器领域的重要推动者,科聪是全球首家推出SIL3安全等级控制器的企业。公司自主研发的控制系统具备多模态融合导航能力与全场景适配优势,能够满足不同场景下的高精度、高鲁棒性运行。

依托强大的动力学库,科聪的控制系统可广泛适配于AGV/AMR、叉式机器人、四足机器人、人形机器人等移动机器人,同时也支持装载机、压路机等工程机械,以及重载级机器人等设备。无论是在狭窄通道、油污车间,还是需要高精度对接或应对高动态环境的场景,科聪系统均能提供稳定、高效且安全的运行保障。

平台化产品创新,构建高效落地范式

科聪的控制系统采用平台化架构,构建出“统一控制内核底座 + 标准化模块化产品 + 图形化低代码工具链”的全栈解决方案。该模式打破了传统移动机器人开发中高度依赖定制和工程实施的局限,实现了模块化、标准化与工具化的高效交付体系。

这种创新不仅帮助客户快速构建自有应用能力,还助力其打造自主可控、具备复用性与扩展性的平台化核心竞争力,从而在市场中抢占先机,实现产品快速部署、规模化量产与高品质交付。

深耕工业二十余载,夯实技术根基

科聪依托在自动化与移动机器人领域逾二十年的经验积累,将深厚的工业基因融入产品设计。在硬件方面,其产品具备优秀的EMC性能和高IP防护等级,可适应从-40°C到80°C的极端环境。

在算法与调度系统层面,产品历经多场景验证,展现出卓越的稳定性与鲁棒性。目前,科聪控制器已在仓储物流、汽车、3C、能源、重工、电子等多个行业实现规模化应用,凭借其可靠性、稳定性、灵活性与易用性,赢得了市场认可与客户信赖。

头部资本联合加持,共建产业新生态

本轮投资方介绍

中国视谷基金由杭实资管管理,成立于2023年,致力于打造世界级视觉智能产业集群。基金专注于集成电路、人工智能与智能制造等领域,通过资本引导与资源整合推动企业发展。

深创投是国内领先的综合性投资机构,成立于1999年,以创业投资为核心,专注于发现并扶持具有创新潜力的企业,覆盖信息科技、智能制造、新材料等多个前沿领域。

杭实资管评价

杭实资管指出,科聪的产品融合了人工智能、视觉智能和高端制造等多项先进技术,是“新质生产力”的重要载体。公司核心团队具备深厚的技术背景与商业化能力,能够协助客户构建差异化的竞争壁垒。通过此次投资,杭实资管将发挥“产业+资本”协同作用,全面支持科聪发展,进一步推动中国视谷与杭州“296X”先进制造产业集群的技术竞争力。

投资方共同评价

移动机器人是智能制造与自动化升级的关键环节,而控制器则是其“大脑”与“心脏”。科聪凭借在工业领域的深厚积淀与技术追求,成功开发出具有国际竞争力的标准化控制器产品,并在多个复杂场景中实现规模化落地。投资方一致看好科聪在产业链中的关键地位,并期待其在资本助力下进一步巩固行业领导力,推动全球移动机器人产业的发展。

关于浙江科聪控制技术有限公司

浙江科聪是国内领先的机器人核心控制系统与整体解决方案提供商,成立于2015年,总部位于杭州钱塘江畔。

公司专注于为客户提供国际水平的机器人技术与产品,产品应用场景覆盖无人巡检、仓储物流、安保巡逻、清洁作业、工程车辆及农业机械等多个领域。

科聪具备完整的移动机器人技术研发、产品化与工程化能力,覆盖机械、电路、软件、算法、电气及整机集成等交叉学科。公司核心团队成员均具备十年以上的机器人、自动化与人工智能行业经验。

科聪与浙江大学、清华大学、中国科技大学等国内高校建立了紧密合作,并与美国卡耐基梅隆大学、德国德累斯顿大学、慕尼黑工业大学及美国硅谷的AI技术团队展开国际合作。

公司已掌握多项国际领先技术,包括:

  • 基于多传感器融合的环境学习与精确定位
  • 动态路径规划与精确轨迹跟踪
  • 多驱运动控制
  • 深度学习与智能云数据挖掘
  • 多智体分布式协作
  • 特种环境防护与本质安全防爆

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这家伙很懒,什么描述也没留下

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