6月30日，第一财经记者获悉，物理AI、具身智能企业跨维智能近日完成B轮融资，融资金额10亿元，投后估值超百亿元。

从本轮投资方背景来看，国家级母基金、国资创投、实体产业资本、地方科创平台齐聚。其中，深创投、贵阳数字经济基金连续两轮重仓投资；前海母基金、蓝思科技、工银资本、恒健资产、诸瑞资本全新入局；南山战新投、成都科创投、四川院士基金等原有股东持续追加跟投。

跨维智能2021年成立，选择了“世界模型+物理仿真+真机落地”的技术路径，产品主要落地应用于智能制造、商业服务等领域。

公司方面表示，本轮融资将重点用于底层世界模型算法迭代、物理引擎升级、数据基础设施建设、人形机器人能力完善与真实场景落地，持续加速技术、产品与商业闭环进化。

就在跨维智能官宣获得融资的前一天，多家媒体报道称，自变量、智平方估值均突破200亿元。其中，自变量机器人两个月完成四轮融资并交割；智平方完成近50亿元新融资。这两家企业同样对世界模型方向有所布局，但技术路线有所区别。

第一财经记者注意到，今年以来世界模型不仅在具身智能领域内受到关注，还成为一级市场融资赛道的热门方向，短时间内催生出多家估值超百亿的独角兽企业。除了上述几家公司，极佳视界、千寻智能等也在几个月内完成多轮融资。

此前，VLA（视觉-语言-动作）模型还是主流技术路线。跨维智能创始人兼CEO贾奎表示，经历两年多的发展，行业充分认识到VLA路线存在局限性，难以解决具身智能模型的通用泛化性的问题。面向具身智能的世界模型，需要理解三维物理世界，从建模、感知、理解到执行，都要对应真实物理世界中的规律。

而具身智能模型的发展离不开训练的数据，包括真实数据、仿真数据等。据跨维智能介绍，依托 DexVerse™ 具身智能引擎，公司建立机器人自动任务理解、数字资产生成、任务仿真生成、AI模型训练等全链条技术能力。其具身智能模型的后训练主要依赖于合成数据。

贾奎提到，世界模型概念近几年从视频生成、自动驾驶等方向演进到具身智能领域，行业关注的一个问题也变成“生成式数据训练出来的模型，是否真的能让机器人在真实任务中高成功率地完成动作”。

在他看来，机器人不是只需要“看起来像在干活”的视频，而是需要在一个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，从而打开应用场景落地。

胡淑娟

“手”是机器人与真实世界交互的关键部件。

国内具身智能企业的竞争已从本体产品扩展为落地场景、生态建设等。

进一步丰富具身智能应用谱系，带动形成万台级规模落地能力。

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