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半年它们融170亿，数据“卖铲人”，成了具身赛道最暴利的生意

2026年上半年，中国具身智能数据创业公司成为资本焦点。据统计，25家公司合计融资超170亿元。其中，LiberAI（原名“将闲科技”）半年内完成五轮融资，最新估值达50亿元；光轮智能、跨维智能等公司也获得大额融资及订单。这反映了在机器人行业面临“数据荒漠”的背景下，提供训练数据的“卖铲人”生意异常火爆。当前具身数据主要分为五大流派：一是真机遥操/触觉派，如帕西尼感知、诺亦腾机器人，通过实体工厂流水线采集高精度数据；二是仿真合成派，如光轮智能、跨维智能，在虚拟世界中批量生成数据；三是UMI无本体采集派，如简智机器人、它石智航，通过穿戴设备直接采集人体动作数据；四是视频蒸馏/世界模型派，如枢途科技、极佳视界，从互联网视频中提取或生成可用数据；五是数据基础设施/平台派，如无问智科、弈人科技，提供数据清洗、对齐、平台服务。尽管市场火热，但行业存在结构性隐忧：数据需求方（机器人公司）多数尚未盈利，采购资金依赖融资，两者形成共生关系。若下游机器人落地不及预期，数据市场可能随之遇冷。业内认为，长期可持续的数据公司需成为行业标准平台，或具备跨场景的高质量数据供应能力。整体而言，具身数据赛道在2026年进入规模化元年，但最终健康发展仍取决于机器人本体技术的实际突破与商业化进展。

marsbit11小时前

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7个月新成立 23 家，世界模型进入「批量生产」阶段

IT桔子报告显示，2026年前7个月，中国新成立了23家以“世界模型”为核心定位的AI创业公司，数量已超2025年全年。这些公司成立后迅速获得资本青睐，其中18家已完成早期融资，2家成为独角兽，4家跻身“千里马”行列。这批公司技术路线多元，主要分为五类：追求通用基座的“语用科技”、“逆矩阵科技”；专注4D时空重建的“元昊动力”；强调因果推理的“Aether AI”；以机器人为载体的“具身智能派”，如“破壳机器人”、“昆仑行”；以及聚焦物流、科学研发等垂直场景的“昆腾动力”、“力场采样”。创始人背景丰富多元，包括学术明星（如Nature封面论文作者）、大厂高管（来自阿里、理想等）、连续创业者以及22岁的本科生。资本在种子轮即下重注，且红杉、高瓴、腾讯等一线机构与智元机器人等产业资本密集入场，加速构建生态。当前，世界模型赛道已从概念探讨进入工程实践与商业化探索阶段，多家公司产品已落地或接近推出。尽管技术路径尚未统一，但竞争格局正迅速形成。

marsbit前天 12:42

marsbit前天 12:42

具身智能的 iPhone时刻要来了吗？

本文围绕“具身智能的iPhone时刻是否到来”展开探讨，多位产业、学术专家在圆桌论坛中分享了核心观点。摘要如下：专家普遍认为，具身智能的“iPhone时刻”远未到来，目前更像“大哥大时代”。技术上，机器人“小脑”（运动控制）已较为成熟，但“大脑”（决策与泛化）远未达到规模商用水平。技术路线尚未收敛，除视觉-语言-动作（VLA）模型外，世界模型等仍在探索。当前最大瓶颈是**数据严重短缺**，业界估计需千万条级数据才能迎来类似“GPT 2.0时刻”，但全球现有数据仅约50万条，缺口巨大。商业化面临**经济账算不过来的挑战**。人形机器人结合VLA等模型的成本，目前远高于传统人力成本。应用场景可分为三类：百亿级的情绪价值市场（如表演、陪护）、千亿级的商业服务市场（如导览、导购）以及百万亿级的劳动操作市场（如工厂、家务）。短期内，**提供情绪价值的陪伴型机器人**可能更易落地，它们不一定需要人形或复杂劳动能力，却能满足情感需求。专家强调，具身智能不等同于人形机器人，其应用可先行。轮式、四足等形态的机器人在巡检、送餐等场景已有所应用。产业发展需生态协同，**数据与模型是当前薄弱环节**，需要建立数据流通平台甚至众包机制来扩大数据规模。同时，供应链核心零部件、下游销售、保险等配套也需完善。在“用AI造AI”方面，AI已在编码、科研、教学等环节提升效率，但存在“欺骗性”和“认知替代”风险，**关键决策仍需人类把握**。具身智能的发展将是渐进过程，从特定场景逐步突破，最终目标是让AI进入物理世界，融入千家万户。

marsbit07/14 05:07

marsbit07/14 05:07

清研精准融资数亿元，装备制造国家队投了

清研精准于近期完成B轮系列融资，总额达数亿元。本轮融资由星源资本、北汽产投等领投，并吸引了国机产业基金及多家车企资本（如一汽富晟、长城资本等）参与，形成了“国家队+车圈”的独特投资阵容，标志着资本在具身智能领域转向关注真实工业场景的落地能力。公司成立于2018年，以新能源汽车检测起家，逐步升级为物理AI工程化底座，专注于为具身智能提供工业场景的数据闭环和测试验证体系。其核心产品TsingLoop多模态数据工程管线能将工业现场的多源数据转化为标准化数据资产，并构建“机器人在环测试”体系，实现从仿真验证到真实部署的闭环。团队汇聚了清华、斯坦福的学术背景及机器人产业老兵，如创始人董汉（清华博士）、CEO曹绮桐（斯坦福背景）及CTO赵然（机器人领域专家），兼具技术前瞻性与工程化经验。目前，清研精准已覆盖新能源整车、电池、矿山等多个工业场景，部署超2000个感知节点，致力于打造“一套底座、一个大脑、百个场景应用”的生态。随着工信部“人形机器人与具身智能实景实训专项行动”的推进，公司凭借先发的场景积累和数据能力，已成为具身智能落地不可或缺的基础设施提供者。

marsbit07/13 04:30

marsbit07/13 04:30

宇树狂奔上市，真正的悬念是它拿了42亿后要怎么花

宇树科技科创板IPO注册生效，计划募资42亿元，上市估值或达500亿。作为A股唯一人形机器人整机标的，宇树从四足机器人起家，凭借极致性价比快速迭代产品线，已推出从消费级到工业级的全线矩阵。其商业化表现领先，2025年营收达17.1亿元，实现扭亏为盈，海外收入占比显著。募资将主要用于研发和制造基地建设，以进一步降本增智。然而，行业竞争激烈，优必选、特斯拉等对手在各自赛道发力。宇树面临三大挑战：拓展四足之外的商业化场景、守住价格优势、以及将具身智能技术真正落地。其可能路径是“开发工具+行业标杆”模式，通过低价产品铺量，结合高性能平台与行业标杆案例，积累数据与经验，押注市场爆发。上市只是开始，真正的考验在于后续增长。

marsbit07/07 09:32

marsbit07/07 09:32

国内首张防爆资质、全球首个加油大脑方案，他们凭什么拿下两个“第一”

据统计，今年国内具身智能领域融资总额已突破370亿元，行业正进入商业化落地的关键阶段。然而，如何让机器人真正进入加油站、油气场站等易燃易爆的高危场景，是首要挑战。这些场景要求机器人必须通过严苛的防爆认证，确保其硬件在设计上杜绝任何点火风险。在加油站场景中，机器人需要完成一系列精细连贯的操作，如开盖、取枪、加油、归位等，且需适应不同车型的差异。而在场站巡检场景，则要求机器人具备长时间自主巡逻、多异常识别和即时响应的综合能力。此外，港口等多机器人协同场景也对系统架构提出了更高要求。目前多数具身智能系统采用“流水线式”架构，在复杂长序列任务中容易因微小偏差导致连锁失败。为解决这一问题，前沿研究提出了世界模型驱动的预测方法，例如H-GAR架构。该框架通过“生成目标观测—合成中间过渡帧—交互感知动作精炼”三步，让机器人在执行前就能预测任务终态并规划完整视觉轨迹，从而实现“终态对齐”，显著提升长序列操作的稳定性和容错性。实现特种场景落地需要“大脑”（智能算法）与“本体”（机械硬件）的深度耦合，以及从底层设计满足防爆等安全要求。随着行业加速商业化，那些能率先跑通“大脑-本体-数据”闭环的企业，将在竞争中占据先机。

marsbit06/26 03:49

marsbit06/26 03:49

宇树最大对手，怎么又分家了？

宇树的竞争对手智元，将其数据业务独立为觅蜂科技，并完成数亿元融资。觅蜂瞄准具身智能产业的数据需求，提供数据采集、治理和流通服务。当前行业面临高质量真机数据严重短缺的问题，成为制约机器人能力的关键。觅蜂推出无本体采集方案以降低成本，并自研数据治理引擎提升效率。公司计划建立数据平台，希望使数据成为可交易的基础资源。然而，觅蜂需解决作为智元关联公司的中立性质疑，以获取其他机器人厂商的信任。同时，京东、鹿明等公司也进入数据服务领域，竞争加剧。觅蜂需在扩大数据规模与保证质量之间找到平衡，其长远成功依赖于能否真正成为行业信赖的数据基础设施供应商。

marsbit06/23 10:10

marsbit06/23 10:10

他刚融了27亿，李飞飞也投钱了

皮特·弗洛伦斯是机器人VLA（视觉-语言-动作）模型的先行者，但他在创业后却公开拒绝“世界模型”的标签。他认为，产业应聚焦于“目标”而非“标签”，真正的目标是让机器人以极高成功率自主完成各类新任务。其创立的具身智能公司Generalist AI近期完成4亿美元融资，估值达20亿美元，投资方包括英伟达、贝索斯家办、NFDG、李飞飞等。皮特在麻省理工的导师拉斯·泰德雷克影响了他从物理世界本质出发的研究思路。在谷歌DeepMind期间，他开发了Transporter Network和VLA架构，均强调面向具体目标设计技术路径。他于2025年创立Generalist AI，旨在打造能做任何事的机器人。公司先后发布了GEN-0和GEN-1模型。GEN-1通过可穿戴设备收集了超50万小时物理交互数据进行训练，在折叠纸箱、打包等精细任务上成功率高达99%，速度是上一代的三倍。这表明驱动大语言模型的“扩展规律”在物理运动领域同样适用。公司的产品能力与清晰的商业化路径，吸引了知名投资方加注。

marsbit06/20 06:05

marsbit06/20 06:05

硬氪首发 | 海洋具身智能公司「世航智能」拿下创纪录10亿融资，朱啸虎、淡马锡押注

海洋具身智能公司「世航智能」完成超过10亿元的A轮融资，创下全球海洋机器人领域单轮融资纪录。本轮投资方包括上河动量基金、Vertex Growth、大洋电机等，金沙江创投朱啸虎连续第五轮加注，老股东亦超额跟投。公司创始人兼CEO陈晓博长期深耕水下机器人领域，曾获国防科技进步一等奖。融资将用于技术研发、全球市场拓展及产业链建设。海洋环境是机器人应用的高难度场景，面临低光照、高压、通信受限等挑战。「世航智能」自主研发了覆盖动力、控制、传感等六大核心系统的技术，其机器人具备0-10000米全海深作业能力，已在船舶清洗、海洋风电、海底巡检等多个场景落地，2026年上半年订单金额已超10亿元。今年4月，公司发布了海洋具身大模型“沧穹 CEORION”，采用端到端架构，集成感知、理解与自主执行能力。该模型基于百万小时商业作业数据训练，可覆盖12大类水下作业场景，在仿真测试中任务成功率超90%，零样本适应能力超70%，并能通过内置物理推理模块降低碰撞风险。公司已入选新加坡国家级水下检测与清洗计划，推动海洋机器人从项目验证走向规模化应用。创始人表示，未来将继续聚焦核心技术、智能模型和全球化场景，拓展高风险、高价值的水下作业。

marsbit06/15 01:58

硬氪首发 | 海洋具身智能公司「世航智能」拿下创纪录10亿融资，朱啸虎、淡马锡押注

marsbit06/15 01:58

英伟达选中宇树，却换掉了宇树的手

英伟达在发布NVIDIA Isaac GR00T参考人形机器人时，选择了宇树科技的H2 Plus作为机器人本体，但并未采用宇树自家的Dex系列灵巧手，而是换上了来自新加坡初创公司Sharpa的Wave灵巧手。 Sharpa的灵巧手拥有22个主动自由度，采用直驱传动架构以提升控制精度。其核心优势在于集成了名为DTA的高精度触觉感知系统，能在指尖实现超过1000个感知单元，让机器人能感知压力、纹理和滑动，从而处理鸡蛋、扑克牌等柔软或易碎物品。公开演示显示，该手能完成剥鸡蛋、发扑克牌、组装电脑主机等复杂操作。此次合作中，宇树负责提供卓越运动控制能力的“身体”，而Sharpa则补全了关键的“双手”操作能力。更重要的是，Sharpa的手已被纳入英伟达的Isaac Lab仿真训练框架，成为从遥操作数据采集到策略训练闭环的一部分。这标志着英伟达的判断重点已从“让机器人动起来”转向“让机器人干好活”，一双具备高精度触觉和力控的“手”变得与“腿”同等重要。尽管Sharpa凭借此次合作站上关键牌桌，但灵巧手赛道竞争激烈，灵心巧手、因时机器人、帕西尼感知等公司也在高自由度、触觉反馈和量产能力上快速迭代，行业格局远未定型。

marsbit06/10 11:01