一、案例背景
（一）行业背景：机器人产业的“空间智能”之困
2025年至2026年间，全球具身智能（Embodied AI）产业进入爆发式增长期。特斯拉Optimus、Figure AI等明星企业的量产计划将人形机器人推向聚光灯下，资本市场对“物理世界AI”的追捧达到前所未有的高度。然而，在产业高歌猛进的表象之下，一个基础性的技术瓶颈始终悬而未决：机器人如何在复杂物理环境中精准感知自身位置与姿态？
传统技术路线中，机器人定位主要依赖视觉SLAM（同步定位与建图）、关节编码器以及IMU（惯性测量单元）。这些技术在结构化场景中表现稳定，但一旦面临非结构化环境——例如机械手抓取柔软变形物体、手指相互遮挡、深入狭小腔体操作——现有传感方式便会出现“感知失效”。视觉被遮挡、编码器因柔性形变产生累积误差、力觉信号在复杂接触中难以解耦，机器人将彻底丢失对末端执行器空间位置的精确判断。这一痛点被业界称为“空间智能的最后一块拼图”。
根据高工产业研究院（GGII）数据，2025年全球具身智能市场规模约340亿美元，但空间定位与感知模块的成本占比高达整机BOM（物料清单）的15%-20%。更关键的是，现有方案在精度、实时性和鲁棒性上的不足，已成为制约机器人从“实验室演示”走向“工厂量产”的核心瓶颈之一。
（二）企业概况：从“电子书”到“空间智能”的转身
Ommo Technologies成立于2023年，总部位于深圳，是一家专注于空间智能技术研发的初创企业。公司核心产品为基于新型物理原理的空间定位系统，能够在视觉、编码器失效的极端条件下，持续提供高精度、低延迟的末端位置追踪。
创始人郑敏杰的创业轨迹颇具戏剧性。大学期间，他痴迷于3D交互技术，曾主导开发一款交互式电子书，让传统纸质书籍通过数字层叠加实现动态交互体验。这款产品在校内获得好评，也让他萌生了创业念头。2023年成立Ommo后，团队最初仍延续交互技术方向，试图将其商业化落地。然而，在与潜在客户的深度接触中，团队发现交互电子书的市场天花板过低，而客户反馈中反复出现的一个痛点——空间定位在复杂环境下的失效问题——却指向了一个更具想象力的赛道。
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