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      星工聚將獲天空工場創投基金數千萬天使輪投資,\

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      近日,工業具身智能領域的新銳力量 — 星工聚將(XGSynBot)正式宣布完成數千萬元天使輪融資,本輪融資由天空工場創投基金獨家投資。這標志著具身智能賽道從"實驗室演示"向"產線生產力"的關鍵轉折中,資本開始押注真正能夠實現商業閉環的工程化路徑。

      總經理李梓正表示:"這輪融資不僅是對我們技術路線的認可,更是對'工業場景優先'戰略的肯定。我們始終相信,能在工業場景走通的具身智能,才具備真正走向全場景通用化的資格。"


      作為一支融合清華和產業基因的創業團隊,星工聚將從成立之初就選擇了一條"更遠"的路——2025年深入產線、扎根車間,用工程能力而非Demo能力定義具身智能并持續迭代到今年3月二代XG Z1上線。團隊核心成員來自清華大學、上海交通大學、麻省理工、卡內基梅隆等全球知名學府,并擁有豐富的工業機器人研發與落地經驗。

      天空工場創投基金表示:"具身智能的商業化落地需要的不是參數的堆砌,而是對真實場景的深刻理解和系統級的工程能力。星工聚將團隊展現出的全棧自研能力、場景洞察力以及快速迭代能力,讓我們看到了工業具身智能規模化落地的確定性。"

      本輪融資將主要用于核心技術的持續研發、產品量產能力建設,以及重點行業的商業化拓展。

      從POC到規模化部署

      在3月剛剛結束的AWE2026和德國LogiMAT 2026(歐洲最大的內部物流展會)上,XG Z1輪式機器人作為全球唯一與現有產品線無縫銜接的具身智能產品,在現場展示了一套完整的物流場景中處理“非標、多變、長尾”問題的閉環能力,引發了全球物流與制造業界的高度關注。

      • 語義任務拆解:XG Z1能夠自主讀取屏幕指令,理解復雜的生產順序,而非執行預設程序。
      • 非結構化環境自適應:當演示中的組件條碼被故意遮擋或翻轉時,XG Z1可以做到自主判斷并翻轉物體,直到識別成功。一位來自德國本土分揀中心的集成商在現場表示:"這種非結構化環境自適應能力,可以幫助解決我們倉儲物流中很多麻煩。"
      • 多目標柔性投放:XG Z1控精準地將易碎組件投放到動態移動的小車中,其動作流暢度讓觀眾席發出贊嘆。

      目前,星工聚將已與多家頭部智能制造企業達成億級訂單合作,并聯合包括京東、靈心巧手、珞石機器人、領益機器人、亦莊機器人等在內的產業鏈伙伴發起“星火計劃”,構建起具身智能的生態協同網絡。


      在與螞蟻集團的合作中,雙方將依托星工聚將的機器人本體能力、真實場景數據積累構建高價值的具身智能真機數據集,開展聯合模型訓練、優化迭代與本體深度適配。共同沉淀可復制的行業解決方案與標桿案例,加速推動具身智能從技術驗證走向規模化商用落地。

      技術亮點:全棧自研技術體系

      支撐上述場景能力的背后來自星工聚將的全棧自研技術體系:

      • 星工聚將的核心競爭力首先在于其全球首創的末端快換系統。這一創新技術讓XG Z1輪式機器人能夠在6秒內完成不同末端執行器工具的切換,使同一臺機器人可以無縫完成搬運、裝配、打磨、質檢、焊接等多種任務,真正實現"一機多用"的通用性能力。
      • 物理認知引擎CPE:CPE由"快慢雙系統"中央腦和數字風洞共同組成。慢系統負責理解任務,快系統實現更高更穩的動作反饋; 而數字風洞平臺是在仿真與真實之間引入可測量、可校正的中間層,通過構建關鍵物理場景讓機器人在"接近真實"的環境中反復交互,實現偏差校準,從而機器可以越用越好用,越用越智能。
      • XG系列一體化關節模組:從自研高精度關節模組到7自由度機械臂和4自由度可折疊軀干,操作范圍提升至約 2400毫米可以覆蓋多數工業作業空間,星工聚將實現了本體模塊定制化確保產品在復雜工業環境中的穩定性和高響應速度。

      這套技術體系為企業提供了三大確定性:成本確定性(通過復用降低邊際成本)、落地確定性(全棧能力保障項目成功)、演進確定性(系統能力持續增長)。

      行業展望:用確定性對抗不確定性

      在具身智能賽道從"估值泡沫"向"價值創造"轉折的關鍵時刻,星工聚將選擇了一條更務實的路徑:以工業場景錘煉通用智能能力;以確定性的商業閉環滋養技術的持續進化。

      除了工業制造和物流場景,星工聚將還在積極探索關鍵技術在泛化場景下的拓展應用。例如我們與某外資頭部企業共同探索黑燈工廠,嵌入研發側實現研發樣品的自動試驗等,進一步驗證技術的通用性和商業化潛力,持續探索“向場景再進一步”。

      從國內展臺到世界舞臺,從頭部工廠到泛化場景,星工聚將未來還將從清華實驗室到斯坦福伯克利行深度拜訪和交流,用"全球首創末端快換系統"和"物理認知引擎",重寫工業具身智能的落地邏輯,為具身智能的未來提供"不止一種答案"。

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