36氪独家｜红杉中国、Monolith领投AI健康硬件公司「Odyss」，金额近2亿元-36氪¶

站点: 36氪 抓取日期: 2026-04-14 URL: https://36kr.com/p/3738226479874304

Title: 36氪独家｜红杉中国、Monolith领投AI健康硬件公司「Odyss」，金额近2亿元-36氪

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Published Time: 2026-04-14T15:30:07+08:00

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36氪独家｜红杉中国、Monolith领投AI健康硬件公司「Odyss」，金额近2亿元¶

张子怡Leslie· 2026年03月26日 02:00

全球首个饮食监测类智能穿戴硬件产品。

作者|张子怡

编辑|袁斯来

硬氪获悉，AI健康硬件公司「OdyssLife」（以下简称“Odyss”）已于近期连续完成多轮融资，总金额近2亿元人民币。本次融资由红杉中国、Monolith分别领投，老股东线性资本、Creekstone继续加注。

本轮融资金将主要用于产品软硬件研发、全球市场营销以及团队扩张。

在AI硬件赛道备受资本追捧的当下，Odyss切入的是一个高频且尚未被数字化充分改造的场景——饮食健康监测。

Odyss首款产品Odyss N1是全球首款的Always-On智能项链，集图像、音频、动作等多模态感知能力于一体，能够全天候感知和记录用户的饮食与运动行为。

Odyss创始人兼CEO潘宇扬认为，在饮食这一日常高频场景中，现有的智能穿戴设备存在物理局限性，手环和指环没有视觉，无法感知食物；而CGM属于医疗器械，医疗属性过强，天然远离普通消费者。

相较而言，项链的优势在于重量足够轻，小几十克的重量足以实现全天候的“无感佩戴”，并且拥有天然广角的“上帝视角”，能够搭载低功耗视觉感知摄像头模组，解决传统可穿戴设备无法精准捕捉“饮食数据”的痛点。

具体而言，Odyss N1构建了一套以“视觉为主、音频与动作感知为辅”的三模态感知系统。核心视觉模块摒弃了高耗能的连续视频拍摄，转而采用低功耗“打帧”技术，精准捕捉从餐厅用餐到居家烹饪的全场景数据，并能识别食物种类、体积及烹饪方式等细颗粒度信息。

同时，音频与动作模态分别负责捕捉点餐语义关键词及监测用户代谢状态，辅助提升数据精度。基于此，系统将对热量、营养素、升糖指数等复杂数据进行深度学习，最终为用户生成基于真实生活状态的个性化健康干预策略。

在不少AI硬件初创公司会复用成熟供应链方案以降低成本时，获得充足的“弹药”的Odyss，选择以定制零部件的方式，持续优化产品。

硬件层面，为了在极小的项链体积内实现低功耗、高精度的视觉感知，公司定制了专用的视觉模组、供电系统，并采用了成本更高的钛合金CNC加工工艺来进一步提升外观质感。

在软件层面，潘宇扬认为，通用模型在识别食物种类、估算热量等垂直任务上的准确率并未达到商用标准。

因此，Odyss构建了一套“小模型预训练+大模型后训练”的专有链路。大模型则负责识别菜品种类和烹饪方式，这是饮食监测关键的“兜底”保障，并能从数据库中取出食物的构成数据进行计算；传统计算机视觉（CV）算法精准度高，专门负责测量食物尺寸和扫码。

硬氪了解到，经过Odyss团队的测算，Odyss N1对常规西餐的饮食热量识别准确率达到90%以上的水准。

商业模式方面，Odyss计划采用“硬件+订阅”的组合。在早期阶段，公司计划在硬件端保持“科技潮品”的高端定位；但降低初期的软件订阅费用，旨在通过降低使用门槛，快速扩大用户基数并建立品类心智。

在目标客群的选择上，Odyss计划初期将核心用户锁定为“生物极客（Bio-hackers）”、科技金融从业者及健身达人等中高净值群体。

潘宇扬认为，这部分种子用户不仅具备极高的数据敏感度与支付能力，更重要的是，他们也会是“社交货币”的定义者。

“在高净值人群的消费逻辑中，可穿戴设备往往承载着身份标签的功能，没有人愿意在胸前佩戴一个‘市场第二名’的模仿者。”潘宇扬表示。

Odyss在产品规划上制定高频的SKU迭代路线。公司计划保持每3-4个月推出一个新系列的节奏，通过高规格的CMF（颜色、材质、工艺）设计——涵盖多元材质，来满足核心用户对质感与个性化的需求。未来，公司还将专门针对女性用户推出符合其审美偏好的SKU，逐步拓展至更广泛的大众群体。

业务进展上，Odyss计划于今年4月在北美启动KOL测试，6月上线众筹平台，预计8-9月通过独立站正式出货。此外，Odyss将加速加速全球化布局，目标在两年内将业务拓展至中国大陆、日本及欧洲市场，并在国内建立完整的渠道与数据链路。

面对市场竞争，潘宇扬认为，未来的AI硬件不会是手机这样的All-in-one，而是各司其职。

项链是捕捉饮食数据的最佳形态。虽然目前尚无直接竞品，但现在处于0到1的阶段，如果有3-5家直接竞品，也能够共同降低供应链成本、教育市场。

团队方面，潘宇扬曾在华为做过小艺算法、鸿蒙OS的产品，也在字节跳动做过扣子coze，以及豆包的智能眼镜。核心团队成员主要来自国内外头部互联网、硬件及AI模型公司。目前，团队正处于扩张期，正在重点招聘前后端、算法、硬件研发以及全球市场营销等关键岗位人才。

本文由「张子怡Leslie」原创出品，转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。

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