投资界6月26日消息，6月26日，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。此前天使轮投资人为德迅投资、奇绩创坛、Taihill、智元机器人。不久前，由其创始人发布的一段“仿生机器人睁眼、缓缓微笑”的视频在社交平台爆红。这段唤醒场景被大量转发、引用，评论区不乏“感觉已经没有恐怖谷了！”、“感觉她眼睛里有光”这样的评价。
胡宇航，首形科技创始人，哥伦比亚大学博士，美国自然科学基金会人工智能研究所项目成员，长期研究机器人自我建模、自主认知与类人交互系统等方向。不同于传统机器人研究者从提供生产力的角度出发，他试图更进一步解答一个更本质的问题：机器人是否能够像人一样理解自身、理解他人，并通过自我学习走向具身智能。
在博士阶段，他于机器人顶刊Nature Machine Intelligence及Science Robotics连续发表两篇论文，引发行业高度关注：
《Teaching Robots to Build Simulations of Themselves》 Nature Machine Intelligence：
提出了一种以自监督学习和自我建模为核心的方法体系：机器人可以仅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，为机器人实现适应能力与自主学习提供了技术路径；
《Human-Robot Facial Coexpression》 Science Robotics：
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。这使得机器人不仅是观察者或响应者，更是一个主动交互的共情个体。
三大技术体系：机器人自主学习、情绪基座模型、仿生人脸硬件
视频中机器人的真实感，源于首形的三大技术体系积累
1、机器人自主学习：自监督学习与自我建模
在首形科技看来，与其一次性“教会”机器人某个固定技能，不如赋予它“自主学习”的能力。这一理念正是创始人胡宇航在哥伦比亚大学攻读博士期间的研究核心：自监督学习与机器人自我建模。
A.自监督学习，源于机器人“照镜子”的能力
机器人无需依赖昂贵的人工标注或遥控操作，而是通过自身传感器获取的运动数据，就像人类对着镜子观察自己一样，自动推理出自身结构、关节运动规律与控制策略之间的内在关系。这一过程打破了传统对预设模型与环境依赖的限制，实现了从感知、建模到控制的闭环学习。
B.自我建模，让机器人“理解自己”
自我建模，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。这背后的关键，是对机器人系统的“主体建模”与“环境建模”进行解耦：主体建模强调机器人对自身身体的认知，例如电机响应、欠驱动结构、柔性变形等；环境建模则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，机器人可以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，它能够即时重建自身模型，自主适应新的状态，而无需重新训练整个系统。
这一能力让机器人具备了“可解释性强、适应性高、独立性强”的底层智能，是通往通用机器人的关键路径之一。
C.终生学习，机器人自主学习的未来
自我建模能力的建立，也为机器人实现“终身学习”奠定了基础：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。凭借这一技术范式，首形科技让“自主学习”成为机器人迈向具身智能的加速器让机器人不仅执行任务，更能持续学习、不断成长。
2. 情绪基座模型（Emotional Foundation Model）：打造人机交互情感引擎
首形科技率先提出并构建“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，更让其“学会”在适当的时机，做出带有温度的、自然可信的回应。
3. 全自研仿生人脸硬件：跨越“恐怖谷”的超精工艺突破
一张仿生机器人的“脸”，要同时达到这三个层级的要求，满足人类对“脸”的判断认定，需要极致的精益求精。首形科技对此进行了从底层材料、皮肤工艺、机械结构到嵌入式软硬件的全面自主开发。
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