前华为员工创业，AI多模态分选技术获千万融资

作者 | 乔钰杰

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编辑 | 袁斯来

硬氪获悉，广州九爪智能科技有限公司近日完成数千万人民币Pre-A轮融资，由白云金控、白云建科联合投资。我们总结了本轮融资信息和该公司几大亮点：

融资金额及投资机构

融资轮次：Pre-A轮

融资规模：千万元

投资机构：白云金控、白云建科

基金用途：主要用于核心算法和设备迭代，以及在更多真实场景中的规模化落地。

公司基本信息

成立时间：2024年

注册地址：广州市

技术亮点：九爪智能通过将AI视觉与高光谱、近红外等多模态传感深度融合，自研软硬件一体化分选体系，使算法与真实复杂场景持续绑定，在分选精度、稳定性及人工替代能力上形成差异化优势。

市场分析

在“双碳”目标和垃圾分类常态化推进的背景下，中国再生资源行业正从粗放式处理向精细化、规模化回收转型。其中，分选环节作为决定回收效率和资源价值的关键节点，长期高度依赖人工，面临成本上升、稳定性不足、分选精度受限等结构性问题，已成为制约行业升级的核心瓶颈。

（图源/企业）

智能分选设备能够实现在降低人力用工成本的同时提升资源回收效率，正逐渐成为资源回收领域的“刚性配置”。在垃圾处理与再生资源回收等典型场景中，智能分选技术具备明确的降本增效价值，市场需求具备长期性和可持续性，行业发展空间较为可观。

（图源/企业）

团队背景

公司创始人李希卓，瑞典林奈大学电子工程硕士，曾在华为等大型企业从事物联网软件、智能设备研发工作近10年，擅长环卫、资源回收领域软硬件技术研发与集成，拥有资深的产品研发、市场管理经验。

此外，九爪智能的核心研发团队多来自产业龙头，拥有业内领先且深厚的机器视觉、物联网核心技术积累，以及数十年环保装备、环卫运营领域的资深产业经验。

创始人问答

硬氪：高光谱、近红外这些技术并不少见，九爪的技术壁垒体现在哪里？

李希卓：目前垃圾分拣和资源回收行业里，确实有使用高光谱和近红外的技术。但在真实的垃圾分拣场景下，普遍存在高污染和高混杂的情况，识别时会面临很多干扰。九爪做的AI多模态复合识别体系，将高光谱、近红外等传感技术，与自研的再生资源领域算法和模型深度融合，还针对真实场景做了特定的软硬件系统设计。设备在运行过程中产生的典型样本会被纳入模型迭代体系，通过离线分析与训练持续优化算法，并在验证后对前端设备进行系统升级。这方面软硬件的一体化，以及长期在真实场景下积累的数据，是九爪的技术壁垒所在。

（图源/企业）

硬氪：九爪目前的商业模式是怎样的？

李希卓：九爪并非单一提供设备，而是综合考虑来料的组分结构以及规模体量，为客户提供整体分选解决方案，确保经过产线处理后的物料达到再生回收标准。

目前，公司主要服务三类客户，一是地方政府，我们会与政府合作建设当地的绿色分拣中心，以此为核心搭建资源回收的体系，并辐射前端；二是承担城市环卫清扫和资源回收任务的运营企业，通过设备升级或新建工厂，帮助其完成区域内的分拣处理需求；三是再生资源利用企业，九爪的设备可实现高度无人化运行，降低用工成本，并为下游提供纯度更高、质量更稳定的回收产品。

硬氪：在实现“规模化落地”过程中，目前面临的最大挑战是什么？

李希卓：一方面，不同地区的垃圾来料差异性大，每一个新的站点都需要能够契合当地的分拣需求，这是一个挑战。另一个方面，新建的绿色分拣中心如何与当地既有的资源回收体系协同运转，提升整体回收效率，同样具有挑战。本质上，这考验的是标准化解决方案的构建能力。

硬氪：这轮融资资金主要投向什么方向？

李希卓：资金将优先用于技术投入，包括模型迭代和核心算法升级，并推动技术在更多真实场景中的规模化应用。九爪目前已经在混合废塑料、混合生活垃圾、建筑装修垃圾、工业固废领域实现技术落地，未来将继续推动技术在更多再生资源品类里的规模化应用。与此同时，公司也将加大市场推广和品牌建设投入，推动智能分选技术在更多再生资源企业和工厂中的落地应用。

投资人思考

白云金控：可再生资源高效利用与智能分选是推动绿色低碳发展和循环经济升级的重要基础环节。九爪智能长期聚焦复杂再生资源与城市固废分选场景，围绕AI多模态复合识别技术持续深耕，在实际应用效果方面形成了明显优势，具备向更广泛场景复制的潜力。我们此次投资，是基于对智能分选技术规模化应用前景的判断，也希望通过产业资本的协同作用，支持企业在真实应用环境中持续迭代，加速技术成熟与市场化拓展。

白云建科：在城市再生资源体系建设加速推进的背景下，九爪智能所代表的智能分选能力，是提升城市资源回收效率、降低末端处理压力的重要技术抓手。九爪智能在系统和设备上实现了技术突破，并已在实践中得到充分验证，具有行业领先的竞争力。我们期待九爪团队能进一步发挥独有优势，积极推动循环经济产业发展，实现以科技力量重塑资源价值的愿景。