融资与估值 - 公司于2月24日连续完成两轮融资，总额近20亿元[1] - 融资方阵容覆盖顶级资本、产业巨头、国有资本及战投机构，包括云锋基金、某头部国资、混沌投资、红杉中国、Synstellation Capital、TCL创投、明荟投资、重庆产业投资母基金、杭州金投、360基金、厚雪资本等[1] - 顺为资本、Prosperity7、达晨财智等所有老股东均继续大额认购[1] - 公司成立仅两年即达成百亿估值，成为赛道内兼具技术实力与商业兑现能力的标杆企业[3] 资金用途与战略方向 - 本轮融资资金将重点投入两大方向：一是持续迭代具身智能大模型，深入研究数据规模效应；二是推动技术从单一场景向工业、商用、家庭等多领域快速复制，实现通用能力规模化落地[2] 行业背景与资本趋势 - 根据中国信息通信研究院数据，2025年国内具身智能领域融资总额已达735.43亿元，投资事件超740起[5] - 产业资本在2026年的考察维度已愈发细化，核心关注点从单体智能转向技术落地可行性与规模化场景迁移能力[5] - 公司是唯一一家吸引多元产业资本同时押注的具身智能创业公司，产业股东包括宁德时代、汇川技术、TCL、京东、招商局创投、华为、小米等，实现了对实体经济核心赛道的跨界覆盖[6][7] 技术核心：Spirit模型 - 2026年1月，公司自研的Spirit v1.5具身智能模型成为中国首个性能超越Physical Intelligence旗下Pi 0.5的开源具身模型[11] - Spirit v1.5的核心突破在于零样本泛化能力的大幅跃升，基于视觉-语言-动作端到端统一架构，无需为新任务重新编程即可完成复杂动作[11] - 模型通过海量人类视频数据管线，有效解决了真实世界推理数据稀缺的行业难题[12] - 公司的技术路径与美国头部模型企业Physical Intelligence和Google DeepMind最为接近，聚焦VLA通用操作大脑研发，并更注重与产业需求的融合[11][12] 数据战略与成本优势 - 公司提出“Dirty data is the key to scaling VLA models”观点，认为数据多样性是训练通用模型的关键[17] - 公司已累计超20万小时高质量数据，涵盖互联网人类视频、遥操作、可穿戴设备采集等多类型数据，2026年数据规模预计将突破100万小时[15] - 通过自研的第5代可穿戴式数据采集设备，将数据采集成本降低了90%，降至传统方式的1/10[15] - 公司已跑通批量化数据复制管线，实现模型从被动教学到主动学习的进化[19] 产业落地案例 - 2025年12月，公司墨子机器人正式落地宁德时代电池PACK产线，承担接插件插接作业，已完成近千块电池生产作业[8] - 在宁德时代产线中，墨子机器人线束插接成功率稳定在99%以上，作业节拍达到熟练工人水平[10] - 在商用领域，墨子机器人在京东零售场景中替代人类进行讲解互动与产品操作演示[10] - 公司提供的具身智能方案可适配多品种、小批量、高柔性生产模式，提升生产交互效率与作业灵活性[21] 应用场景拓展 - 公司计划将技术从工业场景延伸，逐步覆盖商用、家庭等更多细分领域[21] - 商用场景覆盖商超零售、酒店服务、巡检安防等，可完成智能导购、自动理货、前台接待、客房清洁、设备巡检等任务[23] - 家庭场景聚焦清洁整理、衣物管理、餐厨辅助等高频家务劳动，实现物品收纳、衣物折叠、基础备餐等操作[23] 团队背景 - 联合创始人兼首席科学家高阳为清华大学背景、UC Berkeley博士，深耕强化学习与机器人跨模态交互，是全球具身智能领域一线领军学者[13] - 团队核心成员多来自UC Berkeley、清华、北大等顶尖学府，平均年龄不到30岁，具备深厚的学术与工程基因，被誉为“不可复制的AI梦之队”[12] - 高阳在伯克利深造期间，与Physical Intelligence创始人Sergey Levine同属BAIR实验室，技术理念趋同[13] 行业展望 - 2026年是具身智能商业化落地密集兑现的窗口期，技术整体走向收敛，垂直场景规模化落地及“一脑多形、跨形态泛化”成为技术迭代核心[24] - 技术收敛降低了迁移复制成本，手握核心技术的企业有望凭借技术壁垒抢占落地先机，推动产业从培育期向成长期跨越[24]