关注硬氪的读者或许留意到了,今天我们要聊的这支团队,确实有些与众不同。
浪爪智能(CLAWLAB)创始人胡文鑫,或许是当前硬件创业圈中最不按常理出牌的人物之一。他的背景足够硬核:工程师出身,曾任职于大疆、美团等头部大厂,也曾获得顶级机构投资。凭借这样的履历,他完全可以选择一条已被验证的热门赛道,快速推出产品、讲述商业故事、滚动融资。
然而,他却毅然扎进了一个过去三十年间几乎无人涉足的品类——家用智能纺织机。
说实话,很少有人能第一时间准确说清胡文鑫究竟在做什么。浪爪智能成立于2022年12月,团队多年来刻意保持低调“水下”状态:商业计划书从不外发,不主动路演或进行公司宣传,感兴趣的投资人若想了解产品,直接来办公室观看Demo即可。
硬氪独家获悉,过去几年间,浪爪智能已连续完成数轮超亿元融资。Pre-A2轮由元璟资本领投,老股东顺为资本超额加注;Pre-A3轮则由米哈游领投,老股东元璟和顺为也大幅超额加注。更早之前,红杉等机构也曾参与投资。
这个选择背后,是一个极为朴素的认知。创业初期胡文鑫就判断:“纺织天然切中‘衣食住行’的首位,是一件足够庞大且真实存在的刚性需求。而定制化DIY,正是在基础需求得到满足后,用户向内探索自我表达、向外输出个性化的自然延伸。”在他看来,这条赛道的天花板足够高,值得用漫长的时间去深耕探索。
纺织DIY赛道在全球拥有上亿潜在人群,但长期缺乏软硬件一体化的完整解决方案。与3D打印赛道不同,家用智能编织机没有可复用的零部件和开源算法,唯一能参考的只有老式编织机。换句话说,胡文鑫是从零开始定义一款全新的智能设备。
作为验证,浪爪智能在2024年推出了首款产品——自动簇绒枪,仅用于海外小规模市场测试。两年下来,这款产品累计营收已接近亿元。

浪爪智能自动簇绒枪(图源/企业)
但硬件的背后,胡文鑫花了大量时间打磨的,其实是一款消费级纺织Station平台。这是一套全新的物理计算终端,用户无需专业制版,只需通过简易绘图或拍照即可生成编织版型,进而完成围巾、娃衣、宠物配饰、小型毛绒制品等多种织物的织造工作。
在深圳,只做出90分的硬件,根本无法在丛林中存活。如今创业公司的天花板,其实是软件与生态能力。这个Station平台,也因此成为浪爪最深的护城河。公司即将发布新款轻量化桌面级编织产品,并搭建内容分享社区,以承接爱好者的解压创作与小微定制需求。
纺织是最古老的工艺之一。当市场还在追逐那些可被智能化的新品类时,胡文鑫已经将目光投向了一片体量庞大、却尚未被现代计算技术触及的广阔蓝海。
家用智能织造工作站
胡文鑫选择锚定“编织”这个工具品类,并非仅凭直觉。早在产品定义阶段,他和研发团队就对纺织四大类工艺——刺、钩、缝、织——进行了系统摸排。
他们发现,刺、钩、缝这三道工艺,工序天然分散,只能对已有的布料做“加法”或“拼接”,无法独立生成一件完整的织物。而编织可以直接以纱线为原料,制作衣物、围巾、配饰、毛绒玩偶等各种立体成品。工序高度闭合,更适合被集成到一站式的智能化设备中,符合“放入原料、制出成品”的桌面造物逻辑。
这个差异,决定了家庭场景的可行性。编织工艺虽然难度较高,但本身足够成体系,完全可以用智能化的工程方法去解构。
而过去三十年,几乎没有企业在这个方向上做过系统性尝试。90年代,家用编织机曾有过短暂的辉煌时期,银笛、兄弟等老牌品牌长期占据主流市场份额,后来也涌现出不少国产手摇编织机。但这些设备完全依赖纯机械结构,全部需要手动操作完成。
看似简单的编织动作,其实是一个高度依赖时序的动态过程——不同版型颜色、不同织针、各行纹路联动,任意一处张力或走位偏差,都会导致整件织物报废。
因此,要造一台自动化编织设备,首要解决的并非材料堆叠或定点加工的问题,而是如何搭建一套实时感知、调节与补偿的动态控制系统。
“很多人觉得编织不就是把线织成布,等我们开始做了才发现,每个环节都是一个独立的技术难题。”胡文鑫告诉硬氪,“平针和麻花针的机械动作组合完全不同,粗羊毛和细棉线的张力控制曲线完全不同,一件衣服和一顶帽子的轮廓成型逻辑完全不同。这些差异不能靠调试解决,必须在系统设计之初就被定义清楚。”
而横亘在浪爪智能面前的第一道坎,是技术与数据的双重缺失。没有开源算法可以参考,没有现成数据集可以训练,没有成熟供应链可以复用。甚至连“编织动作应如何被数字化定义”这个最基础的问题,此前都没有人给出过明确答案。
胡文鑫和团队花了近三年时间,将编织工艺逐步拆解为可编程的控制算法,构建起自身的技术壁垒。
团队的解法是,将机器人控制、运动规划到计算机图形学等AI硬件能力迁移到产品研发中。就这样做了一年半,他们才终于跑通第一版可靠的编织流程。

浪爪智能可编程控制算法(图源/企业)
但一台设备要从“工具型”产品进入家庭,真正的挑战还在用户交互层面。他们必须将设计门槛降到足够低,让一个毫无编织经验的人也能轻松上手,否则产品只能停留在专业圈层内部。
传统编织的制版极度依赖经验。一个合格的制版师傅需要5到10年的训练,才能看懂图谱、理解针法逻辑、调整纱线参数。
浪爪智能团队也在自主研发纺织AI Agent,这是一个基于领域知识增强的垂直模型,内置了团队积累的制版算法和编译能力。进入编织场景后,用户不需要懂复杂的针法和版型参数。上传图片后,一个能理解用户意图的设计Agent会自动解析织物风格、提取特征,生成可直接交由机器编织的设计方案。
用户只需通过自然语言描述自己的设计意图,AI Agent就会完成后续所有编织工作。传统制版师需要几天完成的工作,在这个一站式纺织Station中被压缩到了几分钟,真正实现了从“用户意图”到“物理成品”的完整闭环。
这或许是这个品类最有趣的地方。它一方面是一个尚未被验证但潜力巨大的蓝海市场,另一方面又长期缺乏现代化技术的系统性介入,留出了巨大的技术空白。但也正因为冷门,一旦完成全栈体系搭建,这道护城河的宽度,将远超单品硬件逻辑所能理解的范围。
更深一层的吸引力来自赛道本身。在胡文鑫看来,这不是一个单品类的故事,更具备平台化的可能性。“仅编织机这款设备,在其底层技术底座之上,针对不同细分场景就能衍生出多种差异化的产品定义。我们相信纺织赛道还有大量未被触及的场景和品类等待发掘。”
一个超亿人群的水下市场
当前全球范围内,编织在欧美、东亚等市场热度持续攀升。核心活跃爱好者群体规模达数千万级别,泛潜在覆盖人群规模可破亿。
公开社媒平台数据显示,小红书上“织女”相关话题阅读量近9亿,钩针编织、手工钩织等相关话题总流量超30亿;TikTok平台上“crochet(钩针、编织)”标签的观看次数更是达到了2000多亿次。
人群足够大,这只是第一步。更重要的是,编织的终端产品几乎不需要教育。围巾的温暖、帽子的陪伴、毛衣的柔软、毛绒玩具的治愈感——人对这类情绪型产品的向往是天然的,无需解释。

使用浪爪智能织造工作站所产出的编织产品(图源/企业)
“平台上用户展示的编织作品只是冰山一角,评论区里那些‘好看’‘我也想要’‘有没有教程’的声音,才是真正的水下需求。”胡文鑫说,“我们不是在创造一个新需求。目前没有产品能够满足这些人想要一件定制毛衣、一个特定图案抱枕的需求。这正是我们的切入点。”
破局点在于,将耗时数周的重复劳动、制版和织造环节交给机器,让用户保留设计、选择以及亲手创造的情绪价值。把用户从“想要”到“拥有”的耗时和门槛大幅降低。
胡文鑫告诉硬氪,这种补偿方式可以催生出一种独特的用户演化路径。大量纺织DIY用户最初进入这个领域,驱动力是情绪性的:解压、打发时间、享受亲手做出一件东西的满足感。随着技能积累和社群影响,一部分人开始从兴趣爱好延伸至轻量化商业阶段,接洽小批量订单。
围绕这条从情绪消费到轻量化商业的演化路径,浪爪智能将用户画像划分为四类渗透方向:
首批种子用户是存量编织设备的重度使用者。他们要么是多年老式编织机的爱好者,要么是通过手工编织获得稳定收入的个体创作者。他们对工具有认知基础,痛点直接而具体:手动排花效率低、复杂图案实现困难、良品率不稳定。这类用户不需要被教育“编织机能做什么”,而是真正需要能解决日常问题的产品。

浪爪智能自动簇绒枪(图源/企业)
第二类目标用户是小B端经营者,比如做娃衣的、织宠物服饰的、接节日定制单的。他们的核心诉求围绕效率和定制化能力展开,一台设备能有效缩短单件创作周期。这类人群的价值不止于购买设备,其产出的成品也会自然吸引C端用户关注,形成从B端向C端的有效渗透。
最终,浪爪智能的目标是覆盖大众普通消费者。这类用户没有DIY创作需求,也不关心编织工艺,只关心能否快速获取自己想要的织物。到这一阶段,产品将脱离造物工具、创作工具的定位,真正落地于家庭场景的小型柔性供应链,实现织物的即时定制交付。
“这类人群本质上是需求层次不断上移的过程。第一阶段用户解决的是痛点,第二阶段解决的是效率,第三阶段解决的是好看,第四阶段真正实现用户想要就有。”胡文鑫分析道。
过去三十年,家用编织从“家家一台缝纫机”的生产力需求,逐渐淡出了人们的日常生活。花几周钩一条毯子,在快节奏生活中被大多数人放弃。工业时代把编织送进了工厂流水线,标准化的围巾、标准化的毛衣,以最低成本流向每一个货架。效率极大提升,但代价也随之发生:编织原本携带的个体属性被彻底压缩。每一件织物背后那个具体的人、具体的审美选择、具体的表达意图,全部被简化为“同款”。
但亲手创造的情感需求从未消失。随着硬件供应链的成熟、电机与传感器成本的下降、AI能力的可迁移,让“把一台复杂的编织设备做到消费级产品”第一次具备了可行性。
“每个人心里都有想表达的东西。一个喜欢的图案、一种偏好的颜色、一份属于自己的触感,以及附着其上的某段回忆、某种情绪。这些想法不应该被‘批量生产’挡在门外。于是浪爪智能做了一台能放在书桌上的编织机。不是玩具,不是概念,是能真正织出成品的机器。”胡文鑫说。
用户的设计从屏幕里生长出来,变成可以触摸的纹理、可以围在肩上的温度、可以送人的独一无二。这台机器解决的问题不是更快或更便宜,而是让织物重新属于具体的人。
