穹彻智能完成数亿元A轮融资 海外基金与产业方加注 加速具身智能全球落地
作者｜黄楠
编辑｜袁斯来
硬氪独家消息，专注于具身智能领域的穹彻智能近期顺利完成数亿元A轮融资。本轮融资由C资本领投，Sea Limited（Shopee母公司）、普华资本等多家海外产业投资方及国内头部财务投资机构跟投，老股东Prosperity7 Ventures也进行了超额追加投资。
值得注意的是，此次融资距公司2025年10月获得阿里巴巴集团投资仅间隔数月，足见资本市场对其发展潜力的认可。
作为投资方之一的C资本，在亚洲、欧洲、澳洲拥有丰富的产业资源与广泛渠道；而Sea Limited作为东南亚头部互联网平台，其电商、物流及数字支付生态与具身智能的落地场景高度匹配。这两家投资方的加入，将为穹彻智能拓展全球市场提供战略切入点与本地化协同支持，助力“数据-模型-场景”闭环在海外多元环境中落地应用。
穹彻智能成立于2023年11月，是国内较早深耕具身智能领域的创业公司。
公司联合创始人卢策吾目前担任上海交通大学人工智能学院副院长、长江学者特聘教授，曾获IROS、ICRA最佳论文，两次提名RSS最佳论文，在Nature、T-RO、IJRR、RSS等国际顶级会议和期刊发表论文200余篇。另一位联合创始人王世全为斯坦福大学博士，长期从事仿生灵巧操作与人工智能研究，2016年创办通用机器人公司非夕科技，具备从技术研发到产业化的完整经验。此外，公司核心团队成员多来自机器人系统、大模型算法等领域，是一支兼具深厚研发积累与产业落地能力的复合型团队。
商业场景中的真实需求常出现在动态、非标准化且充满不确定性的环境中，这要求机器人能够理解模糊指令、自主规划多步骤任务并实时应对环境变化。这种长链条的决策闭环能力，是区分实验室演示与产业可用机器人的关键门槛。
穹彻智能的核心产品Noematrix Brain（穹彻具身大脑），可为机器人提供从指令理解、任务规划到环境感知的完整决策闭环能力，目前已实现跨本体、跨场景的规模化部署。在机器人形态适配方面，已覆盖轮式单臂、轮式双臂及人形双臂等多种类型；在落地场景上，已成功应用于零售药房、酒店洗衣房等真实作业环境。
该产品一方面通过统一模型架构，实现对多种机器人本体的高效适配，有效降低了机器人智能化的硬件门槛与部署成本；另一方面，其在差异化场景中验证的场景泛化能力，体现出模型从单一任务向多任务、跨场景作业延伸的系统扩展性。
以智能药房场景为例，Noematrix Brain的能力得到集中展现。当机器人大脑接收到订单后，并非机械执行预编程动作，而是需动态完成“接收订单-导航到库-定位药品-精准抓取-核对打包”的完整任务链。
这需要机器人具备三项关键能力：多任务并发时高效规划最优作业顺序；精准导航快速到达库位，端到端完成药品定位、抓取及放入打包袋；通过人机协作辅助复杂任务和极端案例的学习与覆盖，实现从“能执行”到“高效率高成功率”的进阶，稳定完成从订单到出货的全流程。
未来，穹彻智能将进一步融合端云协同、模型后训练、新一代端到端具身大模型等技术，提升场景泛化能力，让机器人在实际运行中持续优化决策策略。
机器人决策的稳定性与可靠性，离不开高质量、大规模真实场景数据的支撑。模型进化高度依赖物理世界交互数据的学习，但高质量真机数据稀缺与采集成本高昂，一直是行业发展的核心瓶颈。
在数据采集方面，穹彻智能率先提出“伴随式数据采集”方案。通过自研外骨骼CoMiner、便携式RoboPocket等多种数据采集设备，以轻量化、低成本的方式，将数据采集拓展至家庭、办公、工业等多样化真实环境，构建具身数字基因与物理世界数据库。目前，穹彻智能已拥有数十万小时量级的高质量真机数据。
具身智能产业中长期竞争的核心，在于“数据获取效率”与“场景定义能力”。穹彻智能正构建“数据-模型-场景”闭环迭代路径：真实场景产生数据，数据训练提升模型能力，泛化能力更强的模型进入新场景快速部署落地，进而反馈回流更多可用数据。
据硬氪了解，除智能药房场景全流程落地外，穹彻智能已与酒店服务、物流分拣等领域企业展开合作，探索洗衣服务、物品整理等场景的智能化应用。海外市场布局同步推进，公司正对接海外客户需求，针对不同地区场景特性调整技术方案。
此外，穹彻智能还与优必选等头部人形机器人企业、国内外数采中心达成战略合作，一方面扩充数据储备，另一方面搭建面向海外的数据协同通道。
本轮融资后，穹彻智能将持续推进大模型研发迭代，聚焦基座模型训练，以强泛化性、可自主决策的模型适配多种标准化机器人硬件。公司计划年后发布智慧药房解决方案，其具身大脑凭借高鲁棒性，可应对不同包装药品并切换不同末端完成抓取，为方案落地提供核心技术支撑。
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