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时间:2026-07-18 05:33:31 来源:网络整理 编辑:百科
6月30日,第一财经获悉,物理AI及具身智能企业跨维智能近日正式完成B轮融资,融资金额达10亿元,投后估值突破百亿元大关。豪华投资方阵容:国资与产业资本齐聚本轮融资展现了国家级母基金、国资创投、实体产
6月30日,大脑第一财经获悉,再迎资节奏加物理AI及具身智能企业跨维智能近日正式完成B轮融资,百亿融资金额达10亿元,估值投后估值突破百亿元大关。独角
本轮融资展现了国家级母基金、兽玩身融国资创投、家具实体产业资本及地方科创平台的大脑强力支持,投资结构呈现多元化特征:
跨维智能成立于2021年,确立了“世界模型+物理仿真+真机落地”的核心技术路线,目前产品主要聚焦于智能制造与商业服务两大应用场景。
公司明确表示,本轮募集资金将重点投入以下领域,以加速技术、产品与商业闭环的进化:
1. 底层算法迭代:优化世界模型算法。
2. 基础设施升级:升级物理引擎,完善数据基础设施建设。
3. 场景落地:完善人形机器人能力,推动真实场景的商业化落地。
在跨维智能宣布融资的前一天,市场传出自变量机器人与智平方估值均突破200亿元的消息。其中,自变量机器人两个月内完成四轮融资并交割,智平方则完成了近50亿元的新融资。
第一财经观察发现,今年以来,“世界模型”已从具身智能内部的技术概念,跃升为一级市场融资的热门赛道,短时间内催生了多家估值超百亿的独角兽企业。除上述企业外,极佳视界、千寻智能等也在数月内完成了多轮融资。
此前,VLA(视觉-语言-动作)模型是行业主流技术路线。跨维智能创始人兼CEO贾奎指出,经过两年多的发展,行业已充分认识到VLA路线的局限性,其难以解决具身智能模型的通用泛化性问题。
贾奎强调,面向具身智能的世界模型必须具备对三维物理世界的深刻理解,从建模、感知、理解到执行,每一个环节都需严格对应真实物理世界的规律。
具身智能的发展高度依赖训练数据,涵盖真实数据与仿真数据。跨维智能依托自研的DexVerse™ 具身智能引擎,构建了涵盖机器人自动任务理解、数字资产生成、任务仿真生成及AI模型训练的全链条技术能力。其具身智能模型的后训练主要依赖于合成数据。
针对行业关注的“生成式数据训练出的模型能否在真实任务中高成功率执行动作”这一核心问题,贾奎表示,机器人应用不能仅停留在“看起来像在干活”的视频层面,而必须在绝对正确的坐标系下,让机械臂、双臂或人形本体真正动起来完成任务,这才是打开应用场景落地的关键。
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