作者｜黃楠

編輯｜袁斯來

浪爪智能（CLAWLAB）創始人胡文鑫，是當下硬件賽道一個不太按常理出牌的人。

工程師背景出身，曾就職于大疆、美團等頭部大廠，拿過頂級機構的錢，履歷足以支撐他選擇任何一個被市場驗證過的熱門賽道，在最短時間內做出產品、講故事、滾動融資。

但胡文鑫扎進了一個過去三十年幾乎無人問津的品類：家用紡織機。

很少有人知道胡文鑫具體在做什么。浪爪智能成立于2022年12月，近幾年里，團隊刻意保持水下狀態——BP從不外發，沒有主動路演或公司傳播，有投資人對產品方向感興趣就直接到辦公室看Demo。

硬氪獨家獲悉，過去幾年，浪爪智能已連續完成數輪超億元融資，Pre-A2輪由元璟資本領投、老股東順為資本超額加注，Pre-A3輪由米哈游領投、老股東元璟及順為大幅超額加注。此前投資方包括紅杉等。

選擇紡織方向，基于一個極為樸素的認知。“紡織天然切中‘衣食住行’的首位，是一件足夠大且真實存在的需求。而定制化DIY，是在剛性需求被滿足之后，用戶向內探索自我表達、向外輸出個性化的自然延伸。”創業初期胡文鑫就判斷，這個賽道的天花板足夠高，值得用很長的時間去探索。

紡織DIY賽道在全球擁有上億潛在人群，但長期缺少軟硬件一體化完整方案。和3D打印賽道不同，家用智能編織機沒有可復用的零部件和開源算法，它們能參考的，只有老式編織機。也就是說，胡文鑫要從零定義一臺全新的設備。

2024年，浪爪智能推出首款產品為自動簇絨槍，僅作為海外小規模市場驗證工具，兩年累計營收近億元。

浪爪智能自動簇絨槍（圖源/企業）

但硬件之外，胡文鑫耗費大量時間打磨的，是一款消費級紡織Station平臺。這是一套全新形態物理計算終端，不需要專業制版，通過簡易繪圖或拍照即可生成編織版型，并完成圍巾、娃衣、寵物配飾、小型毛絨制品等多種織物的織造工作。

在深圳，只做出90分的硬件，根本無法在叢林中存活，現在創業公司的天花板，其實是軟件和生態能力，這個Station平臺，也成了浪爪最深的護城河。公司即將發布新款輕量化桌面級編織產品，并搭建內容分享社區，承接愛好者的解壓創作與小微定制需求。

紡織是最古老的工藝之一。當市場還在追逐可被智能化的新品類時，胡文鑫已經把目光投向了一片體量龐大、尚未被現代計算技術觸及的藍海。

家用智能織造工作站

胡文鑫選擇錨定“編織”工具品類，并非出于直覺。早在產品定義階段，他跟研發團隊便對紡織四大類工藝——刺、鉤、縫、織——做了系統摸排。

他們發現，刺、鉤、縫這前三道工藝，其工序天然分散，只能對已有的布料做“加法”或“拼接”，無法獨立生成一件完整的織物。而編織可直接以紗線為原料，成型衣物、圍巾、配飾、毛絨玩偶等各類立體成品，工序高度閉合，更適配被集成到一站式的智能化設備中，符合“放入原料、制出成品”的桌面造物邏輯。

這個差異決定了家庭場景的可能性。編織工藝雖然難度高，但本身足夠成體系，可以用智能化的工程方法去解構。

而過去三十年，幾乎沒有企業在這個方向上做過系統性嘗試。90年代，家用編織機曾有過短暫的輝煌時期，以銀笛、兄弟等老牌品牌長期占據編織設備的主流市場份額，后續還誕生了多款國產手搖編織機產品。這類設備完全依靠純機械結構，全都需要手動完成。

看似簡單的編織動作，實則是個高度依賴時序的動態過程——不同版型顏色、不同織針、各行紋路聯動，任意一處張力、走位偏差，都會造成整件織物報廢。

因此，做一臺自動化編織設備，首要解決的不是材料堆疊或定點加工的問題，而是如何搭建一套實時感知、調節與補償的動態控制系統。

“很多人覺得編織不就是把線織成布，知道我們開始做了才發現，每個環節都是一個獨立的技術難題。”胡文鑫告訴硬氪，“平針和麻花針的機械動作組合完全不同，粗羊毛和細棉線的張力控制曲線完全不同，一件衣服和一頂帽子的輪廓成型邏輯完全不同。這些差異不能靠調試解決，必須在系統設計之初就被定義清楚。”

而橫亙在浪爪智能面前的第一道坎，是技術和數據的雙重缺失。沒有開源算法可以參考，沒有現成數據集可以訓練，沒有成熟供應鏈可以復用。甚至連“編織動作應該如何被數字化定義”這個最基礎的問題，此前都沒有人給出過回答。

胡文鑫和團隊花了近三年時間，將編織工藝逐級拆解為可編程的控制算法，形成了自己的技術壁壘。

團隊的解法是，將機器人控制、運動規劃到計算機圖形學等AI硬件能力遷移至產品研發環節。做了一年半，他們終于跑通第一版可靠的編織流程。

浪爪智能可編程控制算法（圖源/企業）

但一臺設備要從“工具型”產品進入家庭，真正的挑戰在用戶交互層。他們必須把設計門檻降到足夠低，讓一個毫無編織經驗的人也能上手，否則產品依然只能停留在專業圈層內部。

傳統編織的制版極度依賴經驗。一個合格的制版師傅需要5到10年的訓練，才能看懂圖譜、理解針法邏輯、調整紗線參數。

浪爪智能團隊也在自主研發紡織AI Agent，基于領域知識增強的垂直模型，內置了團隊積累的制版算法和編譯能力。進入編織場景后，用戶不需要懂復雜的針法和版型參數，上傳圖片后，一個能理解用戶想要什么的設計Agent可自動解析織物風格、提取特征，生成可直接交由機器編織的設計方案。

用戶只需要通過自然語言描述自己的設計意圖，便交由AI Agent完成后續所有編織工作。傳統制版師需要幾天完成的工作，在這個一站式紡織Station中被壓縮至幾分鐘，完成了一個從“用戶意圖”到“物理成品”的完整閉環。

這或許是這個品類最有趣的地方。它一方面是一個尚未被驗證但潛力巨大的藍海市場，但另一方面又長期缺乏現代化技術的系統性介入，留出了巨大的技術空白。不過也正因為冷門，一旦完成全棧體系搭建，這道護城河的寬度遠超單品硬件邏輯所能理解。

更深一層的吸引力來自賽道本身。在胡文鑫看來，這不是一個單品類的故事，更具備平臺化的可能性。“僅編織機這款設備，在其底層技術底座之上，針對不同細分場景就能衍生出多種差異化的產品定義。我們相信紡織賽道還有大量未被觸及的場景和品類等待發掘。”

一個超億人群的水下市場

當前全球范圍內，編織在歐美、東亞等市場熱度持續攀升，核心活躍愛好者群體規模達數千萬級別，泛潛在覆蓋人群規模可破億。

公開社媒平臺數據顯示，小紅書上“織女”相關話題閱讀量近9億，鉤針編織、手工鉤織等相關話題總流量超30億；TikTok平臺上“crochet（鉤針、編織）”標簽的觀看次數達2000多億次。

人群足夠大，這只是第一步。更重要的是，編織的終端產品不需要教育。圍巾的溫暖、帽子的陪伴、毛衣的柔軟、毛絨玩具的治愈感，人對這類情緒型產品的向往是天然的、無需解釋的。

使用浪爪智能織造工作站所產出的編織產品（圖源/企業）

“平臺上用戶展示的編織作品只是冰山一角，評論區里那些‘好看’‘我也想要’‘有沒有教程’的聲音，才是真正的水下需求。”胡文鑫說，“我們不是在創造一個新需求。目前沒有產品能夠滿足這些人想要一件定制毛衣、一個特定圖案抱枕的需求。這正是我們的切入點。”

破局點在于將耗時數周的重復勞動、制版和織造環節交給機器，讓用戶保留設計、選擇、以及親手創造的情緒價值，把用戶從想要到擁有的耗時和門檻大幅降低。

胡文鑫告訴硬氪，這種補償方式可以催生出一條獨特的用戶演化路徑。大量紡織DIY用戶最初進入這個領域，驅動力是情緒性的：解壓、打發時間、享受親手做出一件東西的滿足感。隨著技能積累和社群影響，一部分人開始從興趣愛好延伸至輕量化商業階段，接洽小批量訂單。

圍繞這條從情緒消費到輕量化商業的演化路徑，浪爪智能將用戶畫像劃分為四類滲透方向。

首批種子用戶是存量編織設備的重度使用者。他們或是多年老式編織機的愛好者，或是通過手工編織獲得穩定收入的個體創作者，對產品工具有認知基礎，痛點直接而具體：手動排花效率低、復雜圖案實現困難、良品率不穩定。這類用戶不需要被教育“編織機能做什么”，而是真正能解決日常問題的產品。

浪爪智能自動簇絨槍（圖源/企業）

第二類目標用戶是小B端經營者，比如做娃衣的、織寵物服飾的、接節日定制單等。其核心訴求圍繞效率和定制化能力展開，一臺設備能有效縮短單件創作周期。這類人群的價值不止于購買設備，其產出的成品也會自然吸引C端用戶關注，形成從B端向C端的滲透。

最終，浪爪智能的目標是覆蓋大眾普通消費者，沒有DIY創作需求、也不關心編織工藝，而是能否快速獲取自己想要的織物。到這一階段，其產品將脫離造物工具、創作工具的定位，真正落地于家庭場景的小型柔性供應鏈，實現織物即時定制交付。

“這類人群本質上是需求層次不斷上移的過程。第一階段用戶解決的是痛點，第二階段解決的是效率，第三階段解決的是好看，第四階段真正實現用戶想要就有。”胡文鑫分析。

過去三十年，家用編織從“家家一臺縫紉機“的生產力需求，逐漸淡出了人們的日常生活，花幾周鉤一條毯子在快節奏生活中被大多數人放棄。工業時代把編織送進了工廠流水線，標準化的圍巾、標準化的毛衣，以最低成本流向每一個貨架。效率極大提升，但代價也隨之發生：編織原本攜帶的個體屬性被徹底壓縮。每一件織物背后那個具體的人、具體的審美選擇、具體的表達意圖，全部被簡化為"同款"。

但親手創造的情感需求從未消失。隨著硬件供應鏈的成熟、電機與傳感器成本的下降、AI能力的可遷移，讓“把一臺復雜的編織設備做到消費級產品”第一次具備了可行性。

“每個人心里都有想表達的東西。一個喜歡的圖案、一種偏好的顏色、一份屬于自己的觸感，以及附著其上的某段回憶、某種情緒。這些想法不應該被‘批量生產’擋在門外。于是浪爪智能做了一臺能放在書桌上的編織機。不是玩具，不是概念，是能真正織出成品的機器。”胡文鑫說。

用戶的設計從屏幕里生長出來，變成可以觸摸的紋理、可以圍在肩上的溫度、可以送人的獨一無二。這臺機器解決的問題不是更快或更便宜，而是讓織物重新屬于具體的人。