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首页财产ai正文 首发| 跨维智能官宣10亿融资，估值超百亿要IPO了 跨维智能获 10 亿元 B 轮融资，估值超百亿。80 后传授贾奎带队，技能落地财产，营收增加，于具身智能赛道跑出差异化成长路径。 2026-06-30 12:50 ·投资界 周美人 周美人 AI投资人解读· 跨维智能获10亿B轮融资，估值超百亿。上半年营收1亿，整年有望达3亿，是行业少数实现范围化贸易落地的具身智能公司。其技能团队务实，产物矩阵全栈自研，于工业柔性制造等范畴有运用结果。 · 行业竞争激烈，存于观点炒作若技能线路有误，数据使用效率低、推理成本高。 总结：跨维智能依附技能实力与贸易落地结果揭示投资潜力，但要留意行业竞争危害。其怪异技能线路及成本节制理念，使其于具身智能赛道脱颖而出，值患上存眷其后续成长。
投资界获悉，跨维智能近期完成10亿元B轮融资，投资方声势包括深创投、前海母基金、恒健资产、工银本钱等财投基金，蓝思科技等财产本钱，以和贵阳数字经济基金等处所国资；老股东南山战新投、成都科创投、四川院士基金等连续重仓加码。至此，跨维智能估值超100亿，成为具出身界模子江湖百亿独角兽。
公司暗地里，是一名中国香港中文年夜学（深圳）终身传授——贾奎。他曾经持续五年入选斯坦福全世界Top2%顶 尖科学家，2021年率队于深圳南山开办跨维智能，投身物理AGI摸索。五年来，跨维智能已经跑出千余个具身落地项目，营收比年爬升——上半年营收1亿元，整年有望突破3亿元，是行业少数已经实现范围化贸易落地的具身智能公司。
“跨维从创业第 一天起，就只体贴一件事：技能毕竟能为实体财产解决甚么痛点。离开财产落地素质的炫技，没成心义。”眼见具身智能的狂热，贾奎向投资界娓娓聊起：“分水岭已经于面前。”
3000亿女首富脱手
最新百亿具身独角兽降生
投资人用脚投票。
梳理一众投资方中，蓝思科技董事长周群飞的身影非分特别惹人留意。
蓝思科技是全世界消费电子玻璃盖板龙头，深度绑定苹果、华为等头部客户，最近几年市值一度突破3000亿元。暗地里站着一名女湘商——周群飞。1970年出生的她，依附一片玻璃书写创业逆袭的传奇，从平凡打工妹乐成演变成执掌千亿市值的“玻璃女王”，问 鼎湖南首富。
跨维智能与蓝思科技的渊源，可以追溯到2022年。早于阿谁时辰，跨维智能的仿真模子及DexSense视觉传感器就已经于蓝思的产线上跑了起来，完成工件无序分拣、周详柔性装置。几年间，技能于真实场景中重复验证、迭代，信托也于一次次交付中逐步生长出来。
本年4月的一个清晨，执掌3000亿市值蓝思科技的周群飞到访跨维智能。恰逢公司开放新一轮融资窗口，于观光了产物以后，她就地拍板决议投资，从客户瓜葛进级到股东瓜葛。
这无疑是对于跨维智能最直接、也最有份量的承认——先用你的产物，再投你的公司，陪你走更远。
于此以前，公司已经持续完成多轮融资。刚建立不久，跨维智能便收成松禾本钱、真格基金近万万美元天使轮融资，今后又接踵引入遐想创投、南山战新投、联创本钱、清智本钱、成都科创投、洪泰基金、天鹰本钱、四川省科创投资集团、一村淞灵、探元创投等一众投资方。
贾奎吐露，本轮融资表现了本钱市场对于跨维践行物理AGI长线战略的连续坚定撑持。于本钱撑持及贸易化成长的两重效应下，这家百亿独角兽很将近IPO了。
80后终身传授带队
从技能前瞻到产线落地的引领
“技能团队务实低调。”聊起跨维智能，多位投资人不约而同地提到。
这类印象，与暗地里掌门人的气势派头一脉相承。贾奎，80后山西人，别离在西北工业年夜学、新加坡国立年夜学、伦敦年夜学得到学士、硕士及博士学位，后于多家知名高校从事讲授及科研事情，是中国香港中文年夜学（深圳）终身传授，持续五年入选斯坦福全世界Top2%顶 尖科学家。
早于2016年，贾奎就率队搭建几何感知与智能试验室。与其时年夜大都AI团队专注在处置惩罚二维图象差别，他们从一最先就锚定了一个更具挑战性的标的目的：摸索怎样使用AI举行三维空间感知及天生，以和怎样经由过程合成数据练习模子，驱念头器人完成灵巧功课，是海内最早体系性研究空间智能、具身智能、物理AI算法的团队之一。
阿谁时辰他便患上出判定：通用AI的结局是物理AGI，呆板人必需先于虚拟世界完成海量练习，再迁徙到实际世界。
沿着这个结局判定，团队一步步拆解物理世界的痛点问题。
2018年先后，团队逐渐看清一件事：三维空间感知的瓶颈不是算法，是数据——真实收罗成本高、标注难，场景笼罩也十分有限。第 一性道理决议了除了了真实数据之外，合成数据及Sim2Real系统是要害抓手，团队逐渐成立了依托物理引擎批量天生三维物理数据并负担泛化练习，搭配人本位示教、现场回流等多类真实数据协同互补的高效架构。
这一步于其时显患上有些另类，但厥后转头看，恰是跨维智能“天生式仿真”线路的出发点。
今后数年，团队于三维几何深度进修范畴连续深耕，陆续推出了一系列创始性结果。他们首创了SAM6D——全世界首 个零样本6D物体姿态预计框架，可以或许于繁杂场景中完成从未见过物体的实例支解与姿态预计；还有研发了Fantasia3D等深度模子，以和行业领 先的深度迁徙与域顺应进修算法。2019年，团队拿下IROS等多项国际权势巨子竞赛冠军，于空间与呆板人感知范畴奠基了学术职位地方。
学术结果丰硕，但贾奎始终感觉，技能必需落地真实世界才有生命力。在是2021年，跨维智能于深圳建立，专注具身智能及人形呆板人，方针只有一个：用AI买通三维世界感知、决议计划、履行的每个环节，构建一条通往物理AGI的可连续门路。
从第 一天起，跨维智能的路径便十分清楚：不做风口中的不雅赏性呆板人Demo，而是扎进工场及门店，去解决三维物理世界里真正的降本痛点。
基在多年的学术堆集，跨维智能选择了一条与行业主流差别的技能线路——以天生式仿真为焦点、多源数据协同的数据管线：于真实数据、合成数据及仿真情况之间，寻求更高的数据效率、更低的练习成本，以和更可连续的Sim2Real闭环。
五年下来，跨维智能打造了一套全栈自研的四层产物矩阵：底层DexVerse™天生式仿真具身引擎、DexSense空间智能传感器、DexBrain具身智能年夜脑软件、DexForce W1人形呆板人本体，构建了一个完备的虚实协同技能闭环。
分解最先
贸易落地才是硬指标
“呆板人何时能干活儿？”这是本年看具身智能的投资人最体贴的话题。
跨维智能交出的答卷是：全新智能制造使命，从场景天生到真机部署只需6-8小时；贸易人形交互使命，数天便可完玉成流程调试；今朝已经有超1500套模子完成贸易化交付，客户涵盖美的、广汽、中联重科、蓝思科技等头部企业；人形呆板人上半年出货数百台，整年正按1000台出货交付的方针稳步迈进。
营收也于稳健增加。公司2026年上半年营收1亿元，整年方针3亿元，是具身赛道跑患上最快的贸易化进展之一。
支撑这份成就的，是跨维从第 一天起就一以贯之的——先让呆板人于虚拟世界里学会物理纪律，再走向真实世界。
公司自研的DexVerse™具身智能引擎，是海内唯 一底层全自研的仿真平台，它能于虚拟世界里主动天生海量场景数据，笼罩各类使命情况、多样操尴尬刁难象、光照变化、混乱工况，直接喂给世界模子练习，再落地真机，撑持亚毫米、毫米、厘米多档位精度功课，彻底匹配制造业及贸易场景人形落地的产物级尺度。
2025年10月，跨维智能提出GS-World天生式仿真世界模子，基在EmbodiChain平台——一套彻底基在100%天生式合成数据练习的虚拟物理模子系统。
这套方案直接跳出了Sora类二维视频天生模子的框架。后者只能复刻像素画面，没法理解三维空间中的动力学及物体交互纪律。而GS-World从一最先就面向物理世界建模，这被认为是天生式AI落地物理世界及呆板人运用难度最高的技能标的目的，跨维智能以这套方案领跑行业。
本年1月，公司正式开源EmbodiChain，后又推出Dexterity-BEV同一多源数据表征系统，把多来历、多视角、多本体的呆板人数据，同一对于齐到一个BEV三维空间里，进一步买通了数据复用、模子练习、真机推理的全链路效率。于这些底层技能加持下，不久前，跨维智能自立研发的具出身界模子一举拿下WorldArena Track 2冠军。同场竞技中，Track 1的榜首是智元呆板人。
技能不停迭代，但目的持之以恒：用更低的成本、更短的时间，让呆板人具有于真实场景中不变事情的能力。
这套Sim2Real闭环，直接解决了行业两个焦点痛点：一是通用性——不依靠特定物料或者工况配置，同类场景间可快速复用，不需要从零编程或者从头练习模子；二是交付效率——从接到需求到真机落地，以小时为单元计较，而不是数月。
于场景选择上，跨维连结克制，优先深耕工业柔性制造及贸易办事两年夜板块，先跑通盈利闭环，再慢慢拓宽界限。这类务实的选择，也是开创团队“技能必需落地”理念的延长。
恰是云云，让跨维智能从做Demo走向“产物级范围化交付”，从试验室走向工场及门店，也终极把技能酿成了投资人愿意买单的买卖。
世界模子下半场
该是算账的时辰了
没有最火，只有更火。
2026年的具身智能赛道，用“疯狂”形容都不为过。公然数据显示，上半年，中国具身智能赛道融资总额已经冲破400亿元，百亿估值企业从年头的3家扩容至10多家。
世界模子，同样成了这场竞赛中兵家必争之地。
从英伟达、google到特斯拉，全世界科技巨头都于押注统一个标的目的：让AI理解物理世界的运行纪律。海内一样热闹，险些每一一家具身智能公司都于讲“世界模子”的故事。
于贾奎看来，世界模子验证路径没有绝 对于好坏：猜测将来画面、天生新视角视频、驱念头器人完成现实功课，都只是查验模子是否理解物理纪律的差别手腕。真实的焦点判定尺度只有一条：模子可否精准猜测真实三维世界中物理交互的变化，如理解重力、磨擦、碰撞、物体形变。这也恰是跨维智能自研的GS-World与市道上诸多视频天生模子之间的素质区分。
热闹的另外一面，是同质化的内卷及观点炒作。一多量企业扎堆做Demo，用相似的故事、相似的路径争抢留意力。算力囤起来了，数据产线建起来了，但数据收罗、练习、推理全链路的综合成本，好像很少有人当真算过账。
凡此种种，贾奎都于看眼里。他始终沉着，本年以来更是重复揣摩统一个问题：Physical Token经济学。
传统年夜模子算力耗损按文本Token计费，但物理世界纷歧样，呆板人每一一次感知、每一一次仿真天生、每一一次真机履行，都要耗损一套三维资源——这就是贾奎所说的“Physical Token”。
“假如AI模子建榜样式过错，数据使用效率会指数级降低；用超年夜模子处置惩罚场景界限内使命，推理成本极高，整条贸易模式底子算不外来账。” 事实上，通器具身智能包罗语义泛化性（semantic generalization）及物理泛化性（physical generalization）两类智能，前者由基础模子卖力，后者经由过程对于基础模子举行调优实现。
贾奎团队的焦点思绪是：用边际递减的数据成本练习通用基础模子实现“通才”能力，以主动化数据天生及模子练习管线的方式高效微调蒸馏出“专才”模子，实现具身智能贸易落地所素质寻求的界限内泛化，终极实现单元physical token下的最高ROI（投资回报率）。
这套思绪也注释了跨维智能身上那种稀缺的气质：克制。
贾奎认为当前焦点瓶颈并不是算力硬件，而是高质量带物理属性的天生式数据。正如他不止一次夸大，具身智能的泛化从来都不是一个技能问题，而是贸易问题，“要以最高性价比的方式做出模子，去到本体，再去到贸易落地场景中，才是最主要的。”这个理念也与年夜语言模子中 美竞争中，中国公司后发逆袭的态势不约而合。
他指出，一切技能终将回到企业谋划的素质——离开成本收益的盲目投入，很难持久连续创造社会价值。“本年，具身智能的贸易化落地是全行业必需超过的焦点门坎。”
这也许注释了为何一家学者开办的公司，能于具身智能这个烧钱如流水的赛道里，云云快地跑出定单、跑出营收。
这是一个喧嚣的时代，但通用物理世界AGI这场长跑的尽头还有很远，路径也远不止一条。有人堆算力，有人攒数据，有人讲故事，亦有人自始至终结壮干事。或许多年回望，现在即是分水岭。百亿估值只是出发点，跨维的物理AGI之旅已经扬帆起航。
文章来历：投资界原创 ｜ 作者：周美人原文地址：https://news.pedaily.cn/202606/565690.shtml
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