雪梦未来亮相奇绩S26路演日带来两款创新硬件组合，定义Physical AI时代人类操控数据平台

26年6月7日，雪梦未来SnowOrigin参加奇绩创坛2026春季营Demo Day，引领高质量人类操控数据从稀缺走向规模化，推动Physical AI时代加速进化。

雪梦未来是Physical AI时代的人类操控数据平台公司，通过腕带、全景头环等可穿戴设备，结合肌电与运动神经信号解码技术，持续获取真实世界人类操控数据，并将其转化为意图、姿态、力、微控制与反馈修正等全模态、结构化数据，构建覆盖「力感知、空间定位与Ego环境感知」的新一代人类操控数据采集范式。

自2022年底，雪梦未来即围绕肌电与运动神经信号解码、手部姿态识别和人机交互入口开展探索，并逐步完成算法、硬件、电极设计、生产工艺等全栈攻坚，专注于产品验证和场景落地。

本次Demo Day，雪梦未来推出两款围绕运动神经信号解码打造的硬件，短期为具身智能、AI眼镜及下一代智能终端提供低摩擦、隐蔽、实时、连续的人机交互入口；长期构建人类操控数据平台（Human Manipulation Data），打造具身智能领域的数据基础设施，帮助AI理解并学习人类如何操控物理世界。

具身真正稀缺的是高质量人类操控数据

过去，具身智能常用的视频、遥操、动捕或机器人日志，更多记录动作结果：手的位置、物体的轨迹、机器人关节的变化、任务是否完成。

但一次真实的人类操作，仅靠视觉并不能被完整理解。

拧开瓶盖、插入接口、抓起柔软物体、按压一个不稳定的按钮，人类会在极短时间内完成意图形成、肌肉激活、姿态调整、发力控制和反馈修正。

很多关键信息隐藏在动作发生之前和动作进行之中：力的大小、方向、微小的控制、接触后的二次修正，以及不同人面对不同物体时的策略差异。

这些信息很难只靠外部视觉完整获得。视觉能看到动作结果，却不总能看到发力过程；动捕能记录空间位置，却不一定知道操控意图；遥操作能产生机器人轨迹，却经常缺少人端的原始控制信号。

未来机器人要从模仿动作走向理解操控，它需要的不只是结果数据，而是更接近人类操控本质的数据。

从结果数据走向人类操控数据

目前业内常见的数据采集方式各有价值，但也各有边界：

• • 纯视觉方案：可记录环境和动作结果，却易受到遮挡、视角、光线影响，容易丢失关键操控信息。
• • 动捕手套、外骨骼和遥操设备：可获取精确姿态或轨迹，但往往依赖实验室环境、复杂穿戴和高成本部署。

Physical AI的下一阶段，离不开低成本、规模化、日常化、可复用的人类操控数据。这层数据至少包含四类信号：

• • Intent 意图：人在动作发生前后的运动意图与控制倾向。
• • Pose 姿态：手部、腕部和身体在空间中的姿态变化。
• • Micro-control 微控制：细微动作调整、反馈修正和连续控制过程。
• • Force-trend 发力趋势：肌肉激活相关信号、接触状态和发力变化线索。

雪梦未来通过非侵入式运动神经信号采集、Ego环境感知、空间定位与多模态同步，把真实世界中的人类操作过程转化为面向模型训练和场景应用的数据资产。

人是最重要的物理操作数据源

如果说Physical AI要学习如何进入真实世界，那么人类每天的操作，本身就是最重要、也最容易被忽视的真实世界数据来源。

人会用手拿杯子、拧瓶盖、插线、按键、整理衣物、使用工具，也会在不同材质、重量、空间约束和任务目标下持续调整动作。每一次自然操作里，都包含视觉、空间、姿态、发力、接触、反馈和修正。

过去，这些数据自然发生、悄然消失。

雪梦未来希望用可穿戴设备和运动神经信号解码技术，把人类天然存在的操作过程转化为Physical AI可学习的数据资产。

这也是雪梦提出人类操控数据——Human Manipulation Data的原因：它是围绕人类操作过程构建的一套数据基础设施。

从神经信号解码技术出发定义新一代人类操控数据采集范式

雪梦未来的技术起点是肌电与运动神经信号解码。自2022年底，团队围绕算法、硬件、电极设计、生产工艺等关键环节持续迭代，专注于产品验证和场景落地。

肌电与运动神经信号可以在非侵入、低摩擦的前提下，捕捉到视觉方案难以直接观察的信号：肌肉激活、运动意图、3D力感知和微小控制变化。这也是雪梦未来相较于仅依赖视觉采集、动捕或传统遥操方案的关键补充。

雪梦未来面向Physical AI的人类操控数据平台，基于3D力感知、空间定位与Ego环境感知，持续采集真实世界中的人类操控行为，并转化为可用于模型训练、场景验证和智能设备交互的结构化数据。

短期看，它可为具身智能、AI眼镜和智能设备提供更自然的人机交互入口，降低操作门槛，提升连续性与低打扰体验；长期看，它指向一层新的物理世界数据基础设施，让AI不只理解文本和图像，也理解人类如何真实地与世界交互。

关于奇绩创坛，关于陆奇

奇绩创坛由陆奇博士创立，聚焦技术驱动的早期创业，通过先投资、再加速的创业营模式，在创新源头陪伴团队完成从想法、研究到产品和商业化的关键跃迁。成立以来，奇绩已累计投资/加速超500家初创公司，合计估值超 900 亿元。

陆奇博士看来，AI正推动新的生产力范式：研究成为直接生产力，算力成为核心生产工具，数据成为关键生产要素，创业也正在从传统工程产品型组织，转向“研究+工程+产品+商业化”一体的研究型创业组织。

在2026年春季创业营路演日上，56个项目集中呈现了通用智能“相变”下的新创业方向，覆盖智能体、具身与物理智能、数据、AI基础设施、FDE&AI咨询等赛道，45%创始人为Researcher Founder，录取率1%。