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上海傲意信息科技有限公司是上海市一家脑机接口与具身智能技术企业,主营非侵入式神经信号传感与AI解析技术研发,主要产品包括智能仿生手、ROHand系列灵巧手与肌电/脑电传感设备,成立于2015年。
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上海傲意信息科技有限公司成立于2015年,总部位于上海市浦东新区,在合肥、珠海设有办公地址。公司起步于肌电信号采集与手势识别技术,2017年将神经信号解码能力迁移至物理世界,推出仿生手硬件产品。2020年前后,公司从肌电领域延展至脑电领域,进入脑机接口赛道。
公司业务覆盖非侵入式神经信号传感与AI解析技术,产品线包括肌电/脑电传感器、智能仿生手、医用手指康复外骨骼及ROHand系列具身智能灵巧手。在具身智能方向,ROHand系列灵巧手已批量交付头部人形机器人厂商,覆盖下游近百家人形机器人客户。在医疗康复方向,医用手指康复外骨骼已取得二类医疗器械注册证,进入全国多家三甲医院。公司产品已获得CE认证,海外业务覆盖欧洲、美国、中东、东南亚等国家和地区。
公司拥有百余项自主知识产权。作为上海市专精特新企业,其智能仿生手产品全球出货量排名第三,已累计服务全球近万名终端用户。2026年3月,公司完成C1轮1.5亿元融资,由中金资本旗下中金脑科学基金领投。
发展历程:
| 产品名称 | 产品类别 | 核心功能/用途 | 主要规格参数 |
|---|---|---|---|
| ROH-AP003 | 三维磁触觉灵巧手 | 搭载全域三维力传感阵列,捕捉微力变化,适用于柔性交互与易碎物体操作 | 采样频率150Hz;法向力感知下限0.1N,上限25N;手指远段与中段配备三维力传感器;手掌集成11×5点阵式力传感器 |
| ROH-AP001 | 轻量化仿生灵巧手 | 具备触觉感知,适用于力度自适应场景,可接入工业机器人、人形机器人及特种设备 | 整机重量640克;四指弯曲状态下整机最大被动负载30kg;单指静态负载10kg;手指全行程运行时间≤0.7秒;支持UART、RS485、CAN通讯接口 |
| ROH-AP002 | 轻量化仿生灵巧手 | 兼顾工程落地速度与负载能力,适用于实验室研究与小型工业场景 | 手指全行程动作时间0.7秒;超100万次结构使用寿命设计 |
| ROH-LiteS | 小型机器人专用灵巧手 | 专为小型机器人设计,满足小型化集成需求 | 纵向尺寸(指尖到手腕)169mm;含手腕重量457克以内;整手负载25kg;单指静态负载8kg |
| OHand系列智能仿生手 | 智能仿生假肢手 | 通过肌电传感器与AI算法解析运动意图,复刻人手日常动作,用于截肢用户辅助 | 集成280余个精密零部件;全球出货量排名第三 |
| 医用手指康复外骨骼 | 神经康复外骨骼 | 通过脑肌电耦合体系同步采集脑电与残余肌电信号,驱动外骨骼辅助训练,用于中风、神经损伤导致的手部运动障碍 | 已取得二类医疗器械注册证;脑肌电耦合神经修复体系 |
| gForce Ultra | 肌电交互腕带 | 高精度肌电交互设备,用于智能交互、运动康复、机器人数据采集等场景 | 8通道肌电干电极;24位ADC分辨率;1000Hz采样率;内置6轴IMU;200mAh电池,续航约5小时;BLE4.2通信 |
| gForcePro+ | 专业版肌电臂环 | 支持用户访问原始肌电与运动传感器数据,用于手势训练与解析 | 8通道肌电传感器;9轴运动传感器;蓝牙BLE4.2;支持最多16种自定义手势解析 |
| gForceOct | 八通道无线肌电仪 | 获取原始肌电数据、训练手势模型、手势识别与姿态数据输出 | 8通道肌电传感器芯片;9轴运动传感器;蓝牙BLE4.2;差分电极连接线配一次性湿电极片 |
| OB3000 / OB5000 / OB6000 | 无创脑电采集主机 | 脑电采集设备,满足从基础科研到临床筛查的多层级需求,开放开发接口 | 低噪声、高采样率;全系硬件开放开发接口 |
| CeRelax脑电头环 | 轻量级脑电交互设备 | 实现脑电心电信号可视化输出,定位轻量级智能脑电交互 | — |
ROH-AP003三维磁触觉灵巧手
ROH-AP003是ROHand系列中搭载全域三维力传感阵列的型号。其手指远段与中段均配备三维力传感器,法向力感知下限低至0.1N,上限达25N,切向力量程覆盖0.25N至25N,方向分辨精度达1°。手掌集成11×5点阵式力传感器,以150Hz高频采样,可实时捕捉抓握物体的压力分布图像。手指全行程及大拇指旋转全行程运行时间均不超过0.7秒。
gForce Ultra肌电腕带
gForce Ultra搭载8通道肌电干电极传感器与6轴IMU,支持1000Hz ADC采样率与24位分辨率,通过BLE4.2通信,续航约5小时。产品采用腕带式轻量化设计,干电极方案支持佩戴即采、不限制自然活动。开放SDK/API接口,可用于具身智能领域的肌肉发力模式数据采集。