在具身智能的赛道上，当大多数玩家还在为“大脑”的思考能力（大模型）而焦虑时，一家成立仅半年的初创公司，正试图解决那个同样致命、却常被忽视的“眼睛”问题。
11月18日，成都环视智能科技有限公司（以下简称“环视智能”）宣布完成新一轮融资，由舜远资本进行战略投资。
这并非一次普通的注资。这是这家成立于2024年4月的年轻公司，在短短三个月内拿下的第二笔融资——今年8月，它刚刚完成了千万级的天使轮融资。
资本如此密集的下注，传递出一个清晰的信号：在机器人从“专用”迈向“通用”的关口，市场对于低成本、高性能、且无盲区的感知方案的渴望，已经压倒了对昂贵精密传感器的迷信。
目前，制约机器人（尤其是清洁机器人、人形机器人）大规模落地的核心痛点，往往被归结为“看不全”和“太贵了”。
传统的深度相机，视野通常局限在90度左右。为了消除盲区，厂商不得不堆叠多个传感器，或者忍受机器人像戴着眼罩的马一样，在复杂的环境中磕磕绊绊。而高精度的激光雷达方案，虽然精准，其高昂的成本却让量产成为奢望。
环视智能的破局点，在于一个直径仅为10厘米的模组。
这个被称为“全向3D立体视觉感知模组”的硬件，集成了四个高分辨率摄像头。通过独特的光学设计和算法拼接，它实现了总视角高达800度（意味着在垂直和水平方向上均有超越360度的覆盖）的感知能力。
这是一个真正意义上的“无死角”全向视野。
它让机器人第一次拥有了类似“上帝视角”的环境感知能力，彻底解决了传统方案中的盲区痛点。
然而，硬件的创新只是故事的一半。更深层的护城河，在于其“视觉+AI”的软件算法。
环视智能的团队——这支由天津大学校友师生组成的“学院派”创业军团——独创了一项“2D转3D数据技术”。
这项技术，能够将普通的、廉价的2D图像数据，转化为包含精确X、Y、Z空间坐标及旋转角的3D数据。
这意味着，它不需要依赖昂贵的深度传感器，仅凭普通的摄像头，就能通过算法“脑补”出三维空间结构。配合其研发的“视觉无监督学习空间框架”，机器人能够像生物一样，自主地从环境中学习，无需人工干预即可完成感知的优化迭代。
这种“软硬一体”的策略，带来了极具杀伤力的商业后果：成本的断崖式下降。
在清洁机器人领域——一个对成本极度敏感的市场——环视智能的方案，已经在马路清扫车等终端产品上进行了试点验证。
数据是冰冷而直接的：相较于传统的激光雷达方案，其综合成本降低了60%。
当性能（全向视野）做加法，而成本（降低60%）做减法时，技术的商业化拐点，往往就会在这一刻出现。
根据灼识咨询的数据，中国智能机器人空间感知解决方案的市场规模，预计将以22%的年均复合增长率，在2030年突破357亿元。
在这个庞大的增量市场中，环视智能的野心，显然不止于做一个零部件供应商。
从无人机到足式机器人，再到具身智能的终极形态——人形机器人，环视智能正在构建一套高适配性的硬件架构。它试图为所有的智能机器人，装上一双既便宜、又拥有“全知之眼”的通用感知系统。
“真正的发现之旅，不在于寻找新的景观，而在于拥有新的眼睛。”
普鲁斯特的这句名言，或许是对环视智能最好的注脚。
在这场机器人感知的突围战中，谁能率先让机器人用更低的成本“看清”这个世界，谁就掌握了通往物理世界大规模自动化的那把钥匙。
