公司成立与融资进展 - 公司于2025年3月正式成立，创始团队来自旷视等AI企业，具备AI 1.0时代的实战经验[5][6][18] - 成立9个月内完成3轮融资，近期获得阿里巴巴独家投资的A+轮融资，金额达数亿元[4] - 公司目前规模为百余人，融资节奏快但强调执行不因资本而变形[59][60] 技术方向与产品定位 - 公司聚焦具身智能领域，从To B工业场景切入，优先落地物流行业的拣选分发等高频环节[20][21] - 核心产品基于自研端到端多模态具身智能大模型MMLA，搭配双抓夹机械臂，实现非结构化物品的抓取与分类[21][22] - 产品已在上海等地仓库完成POC（概念验证），具备基础交付能力[22][23] 硬件研发标准 - 工业级执行体需满足三大指标：无故障时间1万小时、按年为单位升级、主力型号每年迭代一代[27][31] - 因科研机无故障时间仅百小时或千小时，无法满足生产要求，公司选择自研硬件[28] - 专业硬件团队已组建，计划明年发布新一代配合移动平台的具身版本[28] 开源战略与生态建设 - 公司开源具身智能链条三件套：Dexbotic（脚本化实验流程）、DOS-W1（模块化数据采集机器人）、Robochallenge（真机评测平台）[38][39][41][44] - Robochallenge平台联合抱抱脸等机构，吸引智源研究院、清华大学等数十家高校及企业参与，并于11月20日成立组委会[44][47] - 开源目的包括降低行业门槛、展示技术实力、促进合作，并计划明年开源具身智能基座模型[49][50][55][58] 行业认知与发展策略 - 公司认为具身智能技术成熟需十年长周期，参考AI 1.0时代人脸识别从实验室到城市级应用的经验[63][65] - 当前市场处于早期阶段，客户多为观望态度，公司强调长期信心与短期耐心，拒绝追求短期上市或收购的节奏[60][65][68] - 团队注重系统工程能力，主张在核心环节追求可控性，并通过开源构建行业基础设施[32][37][50]

融资情况 - 公司于2025年11月14日完成数亿元A+轮融资，由阿里巴巴独家投资 [2] - A轮融资于2025年8月27日完成，由蔚来资本领投，正景基金、洪泰基金、联想创投和锡创投跟投，老股东君联资本超额追投、九坤投资、启明创投追投 [2] - 天使轮融资于2025年3月26日完成，融资金额为2亿元，投资方包括君联资本、九坤创投、启明创投、渝富基金和常盛投资 [3] - 在9个月时间内，公司累计完成近12亿元的三轮融资 [3] 公司背景与团队 - 公司全称为原力灵机（重庆）智能科技有限公司，于2025年3月6日在重庆注册成立，北京主体公司于3月17日注册成立 [5] - 核心创始团队为旷视科技早期核心技术骨干，包括范浩强、周而进和汪天才，公司可称为旷视科技早期创始团队的再创业 [5][6] - 联创兼CEO唐文斌为旷视科技联合创始人及公司法人 [6] - 研发团队兼具顶尖学术背景以及超过10年的AI原生产品落地经验，是少有的同时具备CV和大模型经验创始团队的具身智能初创公司 [7] 技术与产品 - 公司专注于具身智能软硬件技术研发与落地，是行业内少有的能够实现大模型技术与机器人场景深度融合的具身智能公司 [5] - 打造了完整的具身智能技术栈，拥有自主研发的端到端多模态具身大模型（MMLA） [8] - 在2024年底基于自研VLA模型在RLBench的跨任务测试中成为中国首个上百种任务平均成功率超90%的具身智能公司 [8] - 在2025年全球机器人视触融合挑战赛（ManiSkill-ViTac 2025）上拿下「纯触觉操控」和「触觉传感器设计」两个赛道金牌 [8] - 于2025年10月开源基于PyTorch的VLA工具箱Dexbotic，并推出机器人开源硬件产品DOS-W1 [10] - 公司联合Hugging Face发布全球首个具身智能的大规模真机评测平台RoboChallenge [13] 行业定位与路线 - 公司采取具身智能大模型（机器人"大脑"）和人形机器人本体同时涉及，在软硬件上全栈推进的路线 [15] - 拥有"算法+硬件+场景"复合基因，在软硬件上全栈推进 [7][15] - 具备行业稀缺的"算法+硬件+场景"复合基因，在算法研发、硬件研发、数据管理、工程创新、场景落地方面都具有丰富积累 [7]

融资情况 - 公司完成近10亿元A+轮及A轮融资，A+轮由阿里巴巴独家投资，A轮由蔚来资本领投，洪泰基金、联想创投、锡创投和正景基金跟投，老股东君联资本超额追投、启明创投和九坤创投追投[2] - 融资资金主要用于智能机器人软、硬件技术研发与落地[2] - 公司成立8个月以来累计完成3轮融资，投资方包括联想创投、启明创投、君联资本、九坤创投等知名机构[4] 公司背景与团队 - 公司成立于2025年3月，专注于具身智能软硬件技术研发与落地[2] - CEO唐文斌为清华大学"姚班"出身、首届"Yao Award"金牌得主，同时是旷视科技联合创始人兼CTO[2] - 核心团队兼具AI顶尖学术背景和10余年AI原生产品规模落地经验，具备算法研发、硬件研发、数据管理、工程创新、场景落地的丰富积累[2] - 团队在AI物流机器人领域积累丰富落地经验，凭借智慧物流机器人技术和柔性仓库自动化产品优势推动行业智能化升级[2] 技术产品与研发进展 - 公司自主研发端到端多模态具身智能大模型MMLA，深度融合多传感器、大语言模型(LLM)、视觉语言模型(VLM)、视觉语言动作模型(VLA)与世界模型底层能力，实现跨场景、跨任务、跨构型的智能泛化[3] - 已开源基于PyTorch的VLA工具箱Dexbotic，为从业者提供一站式科研服务[3] - 推出机器人开源硬件产品DOS-W1，大幅降低机器人使用门槛并提升维护改造便利性[3] - 联合Hugging Face发布全球首个具身智能大规模真机评测平台RoboChallenge[3] - 发表AI学术顶会论文十余篇，代表作Real-time VLA和MemoryVLA获得学界认可[3] 行业认可与竞赛成绩 - 参加CVPR 2025协作智能Workshop核心赛事RoboTwin，在第一轮仿真平台赛中斩获并列第一[4] - 参加ICRA2025全球机器人视触融合挑战赛（ManiSkill-ViTac 2025）荣获"纯触觉操控"和"触觉传感器设计"两个赛道金牌[4] - 夺冠多项全球顶级赛事证明公司具身智能大模型算法的创新性和领先性[4] 未来发展方向 - 公司未来将加速具身智能领域的算法驱动、硬件设计与场景闭环的协同创新，加快通用人工智能的物理世界落地[4] - 公司使命为打造智能的、有用的、可信赖的机器人，让生活更美好[4]

融资情况 - 具身智能公司Dexmal原力灵机完成共计近10亿元融资 [2][6] - 最新一轮为A+轮融资，金额达数亿元，阿里巴巴作为独家投资方参与 [3][4][5] - 9月初完成A轮融资，由蔚来资本领投，洪泰基金、联想创投等跟投，老股东超额追投 [5] - 公司成立于2025年3月，成立仅20天便完成2亿元天使轮融资 [8] - 不到一年时间完成三轮融资，筹集资金将主要用于机器人软硬件技术研发与场景落地 [7][9] 公司背景与团队 - 公司专注于具身智能软硬件技术研发与落地，核心团队几乎全部出身于旷视科技，拥有顶尖AI学术背景和十多年规模化落地经验 [12][13][14] - 联合创始人兼CEO唐文斌为旷视科技联合创始人，姚班首届Yao Award金牌得主，曾带领团队在LFW评测中以0.02%优势击败Facebook夺冠 [36][37][39][43] - 联合创始人范浩强为IOI金牌得主、清华姚班高材生，曾为旷视第一个算法研究员，谷歌学术被引数超过1万 [46][47][54] - 创始团队成员周而进为NOI、IOI金牌选手，原旷视12号员工，带队研发人脸识别技术并落地于小米、OPPO等手机解锁场景 [60][61][70][71] - 创始团队成员汪天才为原旷视高级研究员，累计发表顶会顶刊论文30余篇，谷歌学术引用量超6000，曾带领团队夺得多项全球顶赛冠军 [74][75][77] 技术研发与产品 - 公司已发表十余篇AI与具身智能方向顶会论文，推出Real-time VLA与MemoryVLA两个低延迟、长时程机器人操作任务框架 [16][17] - 开源基于PyTorch的VLA工具箱Dexbotic，提供一站式科研工作台，解决模型架构、数据格式不统一等问题 [19][20][22] - 同步开源硬件产品DOS-W1，为模块化、可扩展的数据采集双臂机器人，降低研究门槛并提高数据采集效率 [23][25][27][28] - 联合Hugging Face发布全球首个具身智能大规模真机评测平台RoboChallenge，建立行业评价标准 [30][32] 行业认可与成就 - 公司在ICRA 2025全球机器人视触融合挑战赛中夺得“纯触觉操控”和“触觉传感器设计”两个赛道金牌 [33] - 在CVPR 2025协作智能Workshop的RoboTwin赛事第一轮仿真平台赛中获并列第一成绩 [34] - 团队技术实力通过多项国际顶级赛事奖项得到验证，为产品提供质量背书 [35]

融资情况 - 公司完成数亿元A+轮融资，阿里巴巴为独家投资方，此前A轮融资由蔚来资本领投，多家机构跟投及老股东追投，两轮融资金额近10亿元 [1] - 融资资金主要用于智能机器人软、硬件技术研发与落地 [1] 公司背景与团队 - 公司成立于今年3月，核心团队兼具AI顶尖学术背景和10余年AI原生产品规模落地经验 [1] - 团队在算法研发、硬件研发、数据管理、工程创新、场景落地多个方面积累丰富，具备"算法+硬件+场景"复合基因 [1] - 团队在AI物流机器人领域积累了丰富的落地经验，推动了物流行业智能化升级 [1] 核心技术 - 公司自主研发端到端多模态具身智能大模型MMLA，可深度融合多传感器、大语言模型、视觉语言模型、视觉语言动作模型与世界模型的底层能力 [1] - 该模型旨在实现跨场景、跨任务、跨构型的智能泛化 [1] 最新产品与平台 - 公司于今年10月开源基于PyTorch的VLA工具箱Dexbotic，并推出机器人开源硬件产品DOS-W1，以降低机器人使用门槛并提升维护改造便利性 [2] - 公司联合Hugging Face发布全球首个具身智能的大规模真机评测平台RoboChallenge [2] - Dexbotic、DOS-W1和RoboChallenge三者形成深度协同，从软件、硬件和标准方面推动具身智能机器人行业发展 [2] 技术成就 - 公司在CVPR2025协作智能Workshop的RoboTwin赛事第一轮仿真平台赛中斩获并列第一 [2] - 公司在ICRA2025全球机器人视触融合挑战赛中荣获"纯触觉操控"和"触觉传感器设计"两个赛道金牌 [2] 未来展望 - 公司将加速具身智能领域的算法驱动、硬件设计与场景闭环的协同创新，加快通用人工智能的物理世界落地 [2]

融资情况 - 具身智能公司Dexmal原力灵机完成近10亿元融资 [1][2] - A+轮融资数亿元由阿里巴巴独家投资 [3][4][5] - A轮融资于9月初完成，由蔚来资本领投，洪泰基金、联想创投、锡创投和正景基金跟投，老股东君联资本超额追投、启明创投和九坤创投追投 [5] - 天使轮融资于成立后20天完成，金额2亿元人民币，投资方包括君联资本、九坤创投、启明创投 [7] - 融资资金将主要用于机器人软硬件技术研发与场景落地 [7] 公司概况 - 原力灵机成立于2025年3月，专注于具身智能软硬件技术研发与落地 [7] - 公司使命是打造智能、有用、可信赖的机器人 [8] - 核心团队拥有顶尖AI学术背景和AI原生产品规模化落地经验 [9] - 团队核心成员主要来自旷视科技，延续了其在物流机器人技术、场景理解与系统工程方面的积累 [10][11] - 公司在智慧物流、柔性仓库等工业场景具备技术复用潜力 [12] 技术研发与成果 - 已发表十余篇AI与具身智能方向顶会论文 [13] - 推出两个VLA框架：Real-time VLA优化实时操作，MemoryVLA赋予机器人记忆能力 [14][15] - 开源基于PyTorch的VLA工具箱Dexbotic，提供一站式科研工作台 [18][20] - 开源硬件产品DOS-W1，采用模块化设计，全链路开源，具备高性价比 [21][24][25][26] - 联合Hugging Face发布全球首个具身智能大规模真机评测平台RoboChallenge [28] 行业认可与奖项 - 在ICRA 2025全球机器人视触融合挑战赛中获"纯触觉操控"和"触觉传感器设计"赛道金牌 [30] - 在CVPR 2025协作智能Workshop的RoboTwin赛事仿真平台赛中获并列第一 [31] 团队背景 - 联合创始人兼CEO唐文斌为旷视科技联创，姚班毕业，Yao Award金牌得主，曾率旷视团队在LFW评测中击败Facebook夺冠 [33][36][37][39][40] - 联合创始人范浩强为IOI金牌得主，姚班第一名，旷视首个算法研究员，曾获三个技术评测世界冠军，谷歌学术被引超1万次 [43][44][45][49][50][51] - 创始团队成员周而进为NOI、IOI金牌选手，旷视12号员工，曾带队研发人脸识别技术并落地于小米、OPPO等企业 [57][58][59][67][68] - 创始团队成员汪天才为原旷视高级研究员，累计发表顶会顶刊论文30余篇，谷歌学术引用超6000次，曾获多项全球顶赛冠军 [71][72][74]

融资情况 - 公司完成近10亿元A+轮及A轮融资，A+轮由阿里巴巴独家投资，A轮由蔚来资本领投，洪泰基金、联想创投、锡创投和正景基金跟投，老股东君联资本超额追投、启明创投和九坤创投追投 [2] - 资金主要用于智能机器人软、硬件技术研发与落地 [2] - 公司成立8个月以来累计完成3轮融资，投资方包括联想创投、启明创投、君联资本、九坤创投等知名机构 [4] 公司背景与团队 - 公司成立于2025年3月，是一家专注于具身智能软硬件技术研发与落地的创新型公司 [2] - 公司CEO唐文斌为清华大学"姚班"出身、首届"Yao Award"金牌得主，同时也是旷视科技联合创始人兼CTO [2] - 核心团队兼具AI顶尖学术背景和10余年AI原生产品规模落地经验，具备"算法+硬件+场景"复合基因 [2] - 团队在AI物流机器人领域积累了丰富的落地经验，凭借智慧物流机器人技术和柔性仓库自动化产品优势推动行业智能化升级 [2] 技术产品与研发进展 - 公司自主研发端到端多模态具身智能大模型MMLA，深度融合多传感器、大语言模型、视觉语言模型、视觉语言动作模型与世界模型的底层能力，实现跨场景、跨任务、跨构型的智能泛化 [3] - 已开源基于PyTorch的VLA工具箱Dexbotic，为从业者提供一站式科研服务 [3] - 推出机器人开源硬件产品DOS-W1，大幅降低机器人使用门槛，提升维护和改造便利性 [3] - 联合Hugging Face发布全球首个具身智能的大规模真机评测平台RoboChallenge [3] - 在AI学术顶会发表论文十余篇，代表作Real-time VLA和MemoryVLA获得学界认可 [3] 行业认可与竞赛成绩 - 参加CVPR 2025协作智能Workshop核心赛事RoboTwin，在第一轮仿真平台赛中斩获并列第一 [4] - 参加ICRA2025全球机器人视触融合挑战赛，荣获"纯触觉操控"和"触觉传感器设计"两个赛道金牌 [4] - 夺冠多项全球顶级赛事证明公司具身智能大模型算法的创新性和领先性 [4] 未来发展方向 - 公司将加速具身智能领域的算法驱动、硬件设计与场景闭环的协同创新，加快通用人工智能在物理世界的落地 [4] - 公司使命为打造智能的、有用的、可信赖的机器人，让生活更美好 [4]

融资信息 - 具身智能公司Dexmal原力灵机完成数亿元A+轮融资，阿里巴巴为独家投资方[1] - A轮融资由蔚来资本领投，洪泰基金、联想创投、锡创投和正景基金跟投，老股东君联资本超额追投、启明创投和九坤创投追投[2] - 两轮融资金额累计近10亿元，资金主要用于智能机器人软硬件技术研发与落地[2] 公司技术与产品 - 公司自主研发端到端多模态具身智能大模型MMLA，深度融合多传感器、大语言模型、视觉语言模型、视觉语言动作模型与世界模型的底层能力[2] - 技术可实现跨场景、跨任务、跨构型的智能泛化[2] - 已开源基于PyTorch的VLA工具箱Dexbotic，并推出机器人开源硬件产品DOS-W1，旨在降低机器人使用门槛，提升维护和改造便利性[2] 公司背景 - Dexmal原力灵机成立于2025年3月，专注于具身智能软硬件技术研发与落地[2] - 核心团队兼具AI顶尖学术背景和10余年AI原生产品规模落地经验[2]

融资信息 - 具身智能公司Dexmal原力灵机完成数亿元A+轮融资，阿里巴巴为独家投资方 [1] - A轮融资由蔚来资本领投，洪泰基金、联想创投、锡创投和正景基金跟投，老股东君联资本超额追投、启明创投和九坤创投追投 [1] - 两轮融资金额累计近10亿元，资金主要用于具身智能机器人软、硬件技术研发与落地 [1] 公司产品与技术 - 公司于2025年3月成立，已开源一站式VLA工具箱Dexbotic、推出机器人硬件平台DOS-W1，并发布大规模真机评测平台RoboChallenge [1] - 从软件、硬件和标准方面入手推动具身智能机器人行业发展 [1] - 公司团队在AI物流机器人等领域积累了较为丰富的落地经验 [1]

Dexbotic开源VLA工具箱发布 - Dexbotic是一套基于PyTorch框架开发的开源视觉-语言-动作模型代码库，主要面向具身智能领域研究者 [3] - 整体架构包含Data、Experiment、Model三大核心组件，具备统一模块化VLA框架等五大特征 [3] - 提供同时支持多个主流VLA算法的代码库，用户只需配置一次环境即可复现各类主流VLA算法 [3] 行业痛点与解决方案 - VLA技术研发分散化严重，研发人员基于不同深度学习框架和模型结构进行探索 [5] - VLA研发流程异常繁琐，算法对比评测需要配置多份实验环境和数据格式 [5] - Dexbotic通过标准化、模块化、高性能的一站式科研基础设施解决这些痛点 [7] 技术架构与核心功能 - 数据层定义Dexdata统一格式整合多源数据并优化存储空间 [9] - 模型层引入基础模型DexboticVLM作为开发多样化VLA策略的核心基础 [9] - 实验层创新性引入实验脚本机制，用户修改最少量的实验配置即可开展新实验 [11] 平台主要特征 - 统一模块化VLA框架兼容主流大语言模型开源接口，支持多种业界领先算法 [13] - 开源多个性能更强的预训练模型，在各类主流仿真器及真实物理世界任务中带来显著性能提升 [13] - 实验框架采用"分层配置+工厂注册+入口分发"架构，保证系统稳定性同时兼具灵活性与扩展性 [13] - 全面支持云端与本地一体化训练，适配从大规模云平台到RTX 4090等消费级显卡的本地训练环境 [13] 硬件支持与生态建设 - 推出首款开源硬件产品DOS-W1，采用完全开源的硬件设计 [16] - 提供全链路机器人训练与部署，支持UR5、Franka和ALOHA等主流机器人 [14] - 与RoboChallenge平台形成深度协同，构建"开发-训练-推理-评测"完整技术闭环 [20] - 计划扩展更多先进VLM基座模型和开源硬件，建立社区驱动的模型贡献机制 [19]