頭部具身大腦公司獲數億元融資，多家海外基金加注、曾獲阿里投資｜硬氪首發

作者｜黃楠

編輯｜袁斯來

硬氪獲悉，具身智能企業穹徹智能近日已完成數億元A輪融資。本輪由C資本領投，Sea Limited（Shopee母公司）、普華資本等多家海外產業方和國內頭部財投跟投，老股東Prosperity7 Ventures亦超額追加投資。

此次融資，距離公司2025年10月獲得阿里巴巴集團投資僅相隔數月。

其中，C資本在亞洲、歐洲、澳洲擁有豐富的產業與渠道資源，，而Sea Limited作為東南亞頭部互聯網平臺，其電商、物流與數字支付生態與具身智能落地場景高度契合。兩家投資方的加入，有助于為穹徹智能拓展全球市場提供戰略入口與本地化協同能力，加快“數據-模型-場景”閉環在海外多樣化環境中落地應用。

成立于2023年11月，穹徹智能是國內最早專注在具身智能領域的創業公司之一。

公司聯合創始人盧策吾現任上海交通大學人工智能學院副院長、長江學者特聘教授，IROS、ICRA最佳論文獲得者，兩次獲得RSS最佳論文提名，在Nature、T-RO、IJRR、RSS等國際頂會/期刊發表論文200余篇。聯合創始人王世全為斯坦福大學博士，長期從事仿生靈巧操作與人工智能研究，于2016年創辦了通用機器人公司非夕科技，具備從技術研發到產業化的完整經驗。還有多位核心人員來自機器人系統、大模型算法等領域，是一支兼具深厚研發經驗與產業落地能力的復合型團隊。

商業落地的真實需求往往發生在動態、非標準化且充滿不確定性的場景中，要求機器人能夠理解模糊指令、自主規劃多步驟任務并實時應對環境變化。這一長鏈條的閉環能力，成為區分實驗室演示與產業可用的關鍵門檻。

穹徹智能的核心產品Noematrix Brain（穹徹具身大腦），是為機器人提供從指令理解、任務規劃到環境感知等完整決策閉環能力，目前已實現跨本體、跨場景的規模化部署。在機器人形態上，已適配輪式單臂、輪式雙臂及人形雙臂等多種本體；在落地場景方面，則已覆蓋零售藥房、酒店洗衣房等真實作業環境。

一方面，該產品通過統一的模型架構，實現對多種本體的高效適配，有助于降低了機器人智能化的硬件門檻與部署成本；另一方面，差異化場景中所充分驗證的場景泛化能力，也體現出模型從單一任務向多任務、跨場景作業延伸的系統擴展性。

具體到場景應用中，Noematrix Brain能力的進化也在智能藥房等復雜環境中得到了集中體現。當機器人大腦接收到一個訂單后，它并非機械地執行一系列預編程動作，而是需要動態完成“接收訂單-導航到庫-定位藥品-精準抓取-核對打包”的任務鏈。

穹徹智慧藥房（圖源/企業）

這要求其具備三項關鍵能力：在多任務并發時高效規劃最優作業順序，精準導航以快速到達庫位、端到端完成藥品定位、抓取及放入打包袋，并能通過人機協作輔助復雜任務和極端案例的學習與覆蓋，實現從“能執行”到“高效率高成功率”的進化，穩定完成從訂單到出貨的全流程。

接下來穹徹智能還將進一步融合端云協同、模型后訓練、新一代端到端具身大模型，以提供更強的場景泛化能力，讓機器人在實際運行中持續優化決策策略。

決策穩定性和可靠性背后，離不開一個更為基礎的支撐，即高質量、大規模的真實場景數據。模型的進化高度依賴對物理世界交互數據的學習，但高質量真機數據的稀缺與采集成本的高昂，始終是行業的核心瓶頸。

在數據采集方法上，穹徹智能最早提出了“伴隨式數據采集”方案。通過自研外骨骼CoMiner、便攜式RoboPocket等多種數采設備，將數據采集以輕量化和低成本的方式，拓展至家庭、辦公、工業等多樣化的真實環境，構建具身數字基因構建物理世界數據庫。目前，穹徹智能已擁有數十萬小時量級的高質量真機數據。

穹徹伴隨式數采設備（圖源/企業）

具身智能產業發展的中長期競爭，核心在于“數據獲取效率”與“場景定義能力”。穹徹智能正試圖實現“數據-模型-場景”閉環迭代路徑，即由真實場景產生數據，數據訓練提升模型能力，泛化能力更強的模型則能進入新場景快速部署和落地，繼而反饋回流更多可用數據。

硬氪了解到，除智能藥房場景的全流程落地外，穹徹智能已同酒店服務、物流分揀等領域企業展開合作，探索洗衣服務、物品整理等場景的智能化應用。海外市場布局也在同步推進，公司正對接海外客戶需求，針對不同地區的場景特性調整技術方案。

此外，穹徹智能還與優必選等頭部人形機器人企業、國內外數采中心達成戰略合作，一方面擴充數據儲備，另一方面搭建面向海外的數據協同通道。

本輪融資后，穹徹將持續推進大模型研發迭代，聚焦基座模型訓練，以強泛化性、可自主決策的模型，適配多種標準化機器人硬件。公司計劃年后發布智慧藥房解決方案，其具身大腦可憑借高魯棒性，應對不同包裝藥品并切換不同末端完成抓取，為該方案落地提供核心技術支撐。